WAN Clustering es un tipo de arquitectura de red en la que se conectan dos o más routers para compartir el tráfico y el equilibrio de carga. Este tipo de configuración se utiliza a menudo para mejorar la fiabilidad y el rendimiento de una red.
¿Por qué se utiliza el clustering?
El clustering es una técnica de red que se utiliza para proporcionar alta disponibilidad y/o escalabilidad. Un cluster es un grupo de ordenadores independientes que trabajan juntos como un único sistema para proporcionar un determinado nivel de servicio.
Hay dos tipos principales de clústeres:
1) Clusters de alta disponibilidad (HA)
2) Clusters de escalabilidad
Los clusters de alta disponibilidad están diseñados para mantener los servicios en funcionamiento en caso de fallo de un nodo. Esto se consigue teniendo componentes redundantes (por ejemplo, múltiples fuentes de alimentación, NICs, etc.) y utilizando un software especial para monitorizar la salud de los nodos y fallar automáticamente a un nodo de reserva en caso de fallo.
Los clusters de escalabilidad están diseñados para proporcionar una mayor capacidad mediante la adición de nodos adicionales. Esto se consigue a menudo utilizando un equilibrador de carga para distribuir el tráfico entre los nodos del clúster.
¿Qué es el clustering y su propósito?
El clustering es un método para organizar los datos en grupos, o clusters, de manera que los elementos similares estén en el mismo grupo y los elementos disímiles estén en grupos diferentes. El objetivo de la agrupación es facilitar la comprensión de los datos y encontrar relaciones entre ellos. El clustering se utiliza a menudo en aplicaciones de minería de datos y aprendizaje automático.
¿Cuál no es el tipo de clustering?
Hay muchos tipos diferentes de algoritmos de clustering, pero los cuatro más comunes son:
-K-means clustering
-Hierarchical clustering
-Density-based clustering
-Grid-based clustering
Así, la respuesta a la pregunta es que el "partitioning clustering" no es un tipo de clustering.
¿Cuál es la diferencia entre clustering y clasificación?
La principal diferencia entre clustering y clasificación es que el clustering es un algoritmo de aprendizaje no supervisado mientras que la clasificación es un algoritmo de aprendizaje supervisado. El clustering se utiliza para agrupar puntos de datos para que puedan ser agrupados en base a alguna medida de similitud, mientras que la clasificación se utiliza para asignar etiquetas a los puntos de datos para que puedan ser clasificados en diferentes grupos.
¿Qué es el clustering y su propósito?
El clustering es un método para organizar los datos en grupos, o clusters, de manera que los elementos similares estén en el mismo grupo y los elementos disímiles estén en grupos diferentes. La agrupación ayuda a simplificar los datos y a encontrar conexiones entre los elementos. El clustering se utiliza a menudo en aplicaciones de minería de datos y aprendizaje automático.