آرتیان

لوگو آرتیان

نرم افزار مدیریت کلاستر (خوشه های محاسباتی )

متخصصان فناوری اطلاعات به منظور استقرار و اجرای نرم افزارهای خود روی خوشه ای از نودهای محاسباتی با استفاده از فناوری داکر، از رده خاصی از نرم افزارهای مدیریت خوشه های محاسباتی استفاده می کنند که عموما با نام cluster manager یا container orchestrator شناخته می شوند. نرم افزارهای Kubernetes و Apache Mesos از جمله محبوب‌ترین نرم افزارهای مدیریت کلاستر به حساب می آیند.

علیرغم مزیت های بی شمار استفاده از معماری سرویس گرا در طراحی نرم افزارها و استفاده از فناوری داکر در محیط اجرایی آن ها، سطح انتزاع بالا و فناوری به شدت پیچیده نرم افزارهای مدیریت کلاستر، متخصصان حوزه فناوری اطلاعات را با چالش های جدی و در بعضی از موارد لاینحل مواجه کرده است. به گونه ای که بسیاری از شرکت ها با وجود فراهم نمودن کلیه مقدمات و الزامات جهت اجرای توزیع شده نرم افزارهای خود، عملا به واسطه محدودیت های استفاده از نرم افزارهای مدیریت کلاستر نمی توانند به طور کامل از محصولات خود بهره برداری نمایند.

مهم ترین چالش های استفاده از نرم افزارهای مدیریت کلاستر

شرکت آرتیان با عنایت به چالش های موجود در استفاده از نرم افزارهای مدیریت کلاستر، در کنار تولید سرورهای اختصاصی خود، که از یک معماری کاملا منطبق با نرم افزارهای سرویس گرا برخوردار هستند، با استفاده از دانش و تجربه برجسته ترین متخصصان حوزه فناوری اطلاعات در کشور اقدام به طراحی و تولید نرم افزار مدیریت کلاستر بومی نموده است. این نرم افزار که از یک رابط کاربری ساده و کاربرپسند برخوردار است، کلیه پیچیدگی های فنی مربوط به اجرای توزیع شده نرم افزارها روی خوشه ای از نودهای محاسباتی را از دید کاربر نهایی پنهان می نماید. در این نرم افزار جهت اجرای توزیع شده رده های مختلف نرم افزارها با کاربردهای متفاوت (پیام رسان ها، پخش محتوای صوتی و تصویری، فروشگاه های آنلاین، پخش زنده و جلسات تصویری، کاربردهای آموزشی، نرم افزارهای سازمانی و ERP و …) پروفایل های مشخص با تنظیمات خاص طراحی شده است.

با نرم افزار مدیریت کلاستر آرتیان

تنها با چند عملیات ساده و بارگذاری فایل های داکر خود و انتخاب یکی از پروفایل های از پیش تعریف شده، به پیکربندی مطلوب خود دست پیدا کرده و اجرای نرم افزار خود را به صورت توزیع شده آغاز کنید

مزیت های نرم افزار مدیریت کلاستر آرتیان نسبت به نمونه های مشابه موجود