在IT界数年针对私有云架构的优点的不断的争论之后，一个切实可行且企业可用（enterprise-ready）的私有云架构终于来到了我们面前。并且与其它在过去的一个世纪出现的技术方案不同，它已经在世界上的一些巨头公司，和采用先进技术的最多的公司里都证明了自己的价值。重要的是，我们指的不是IaaS。到目前为止IaaS方案已经被尝试过太多次，难以统计，并且还没有怎样扩散开来。不断的有初创公司尝试然但无功而返，也不乏大公司步其后尘 – 包括像OpenStack这样的项目 – 结果却未能将私有的IaaS打造成为一个可伸缩的商业产品（sclable business）。那问题出在哪呢？这是因为IaaS并不是云计算用户的终极目标 – 至少在他们还有选择的情况下不会是。高效运维和可伸缩的基础设施（scalable infrastructure）只是提高开发者效率和商业敏捷性的途径。对于CIO来讲，一个投入大量资源开发的项目却只能达到一半的目标，这付出很难能看到什么回报。这就是为什么私有云计算的未来，在于立足于另外一个开源平台 – Apache Mesos- 之上，并且以更加像一个PaaS平台的面貌示人。这方案之所以行得通是因为它仍然具有运维高效性的特点，人们通常把这一点拿来作为兜售部署私有云时列举的原因之一，但是这种以围绕Mesos风格的私有云真正可以奏效的原因是它能给开发者带来更快，更简单及更灵活的用户体验，而这才是云一直的核心。你可能不会相信我的这些话。但你会相信Gartner的话，相信Twitter，Apple，Yelp，Hubspot，Autodesk，eBay，Ericsson，Capgemini以及其他已经基于Mesos打造出他们自己的功能完整且无比牢靠的私有PaaS系统的大公司的话。为什么选择私有PaaS而不是私有IaaS?有一个很争议的观点，把目光仅仅集中在可复制（replicating）的IaaS云平台，如AWS，是一个一开始就错误的想法。毕竟，AWS当初引人注目是仅仅是因为凭信用卡几分钟内就可以使用，而不是因为它看起来是部署应用最好或者最简单的方式。下面是Gartner的VP和杰出分析师（Distinguished Analyst ） Thomas Bittman 对于私有PaaS的看法，这出自2014年10月的一篇有关于采用私有云技术时犯的最大的错误的报告：尽管大部分的私有云是IaaS，使用虚拟机来作为工作单元（unit of work），然后单纯的IaaS的价值是有限的。即便是公有云IaaS提供商们也在他们IaaS功能的基础上提供了不少额外功能，包括很多便于开发者使用的工具，用来准备（provision）虚拟机和对虚拟机内部进行管理的工具，和越来越多的PaaS的服务。…有的应用如果针对PaaS层进行重写能提供更好的服务，通过要求和共有云PaaS的协作，或是通过SaaS模型从一个对外的提供者来获得的途径。尽管，私有的PaaS仍然相对少见，支撑私有PaaS的技术会日趋成熟 – 特别是对于云的混合模式而言。实际上，它们正在慢慢成熟；因为这只是一个时间问题。 一直以来都是开发者推动着云计算技术的采用。他们是AWS的第一批用户，因为其让他们不用烦请IT的协助；他们是PaaS的第一批用户（如早期的Heroku），因为其帮助他们逃离AWS的复杂度；他们也是SaaS工具，如NewRelic的第一批用户，因为其帮助他们监控他们刚刚启动的云服务。就如Marten Mickos，Eucalyptus Systems和前CEO和MySQL之前的CEO今年年初巧妙而简介的说：开发者再也问你要服务器了。他们甚至不问你要一个LAMP套件（stack）。他们想要API。— M?rten Mickos (@martenmickos)日很可能还要一些容器。本质上，开发者想要把创建和部署新的应用纳入他们快速的代码-部署-测试循环（code-deploy-test cycle）的一部分。如果你总是在等待IT准备可靠的镜像，那么持续交付，持续集成和微服务就永无可能。并且，坦白的讲，开发者不会关心在何处部署他们的应用和服务，只要这个部署过程比较容易。这里就是IT和运维，真正需要施展身手和改变世界的地方。通过选择合适的软件套装（software stack）（假如至少是Mesos和Docker），聪明的CIO能满足商业层的需求，如提高的资源利用率，降低用电开销以及减少宕机时间，同时保证提供快速灵活，符合开发者需求的平台。基于Mesos构建私有PaaS不仅仅是大势所趋对于很多Mesos的用户来说，包括上面列举的对公商业的公司，私有的PaaS是不仅仅是一个新兴的技术 – 它已经站在了我们的面前。Mesos提供了服务器层面的调度和通常的资源管理能力和抽象（resource-management capabilities and abstractions），然后更高层次的工具如Marathon，Docker和其他一些自己开发（并且通常开源）的工具提升了开发者的体验。几乎对于一个公司来说，基于Mesos的PaaS（Paas on Mesos）架构已经大大地提升在平台上部署应用的舒适度和速度。得益于Mesos，很多用户终于能够拥抱微服务的架构，甚至把玩新出现的大型数据框架，因为Mesos可以基于实际所需资源调度workload（工作量），并且支持在同一个集群里支持几乎任何类型的workload。已经有好几个由大公司构建的PaaS框架，方便运行在Mesos（并且扩展一点的说，DCOS）之上，并且已经开源。这些包括：Marathon：由Mesosphere开发和提供支持，并且其也预装在我们的数据中心操作系统（DCOS）产品之上，Marathon被设计用来运行需要长时间不间断运行的服务，并且通常作为PaaS环境中的那些Docker容器的部署环境。Marathon能处理资源分配，和运行的服务可用性。Apache Aurora：Aurora最初是Twitter开发用来作为PaaS类型的层（PaaS-type layer）。Twitter很可能是世界上最大的Mesos用户，在数据中心成千上万的的节点上使用，现在用来管理公司很多核心服务所需要的资源。就如Marathon，Aurora负责保证job即使在服务器宕机的情况下仍然能持续运行。Singularity：Singularity由在其对即将由Meso管理的AWS镜像，针对占用大进行重新架构之后开发的。 HubSpot把Singularity称为“箱子里的PaaS”，意思是其提供的抽象足以让对Mesos不熟悉的人轻松启动job。Deis：Engine Yard很多年一直是公共PaaS的首要提供者，最近他们发布了焕然一新的核心平台，通过Deis私有提供基于私有Docker的平台强有力的支持。今年早些时候，Deis项目开始集成Mesos。Apollo：这是一个特别有意思的项目，因为它是由最大的咨询公司和系统集成商Capgemini开发，用来服务该公司的大客户。Apollo使用了很多额外的组件，这包含Terraform和Packer，来让用户可以构建私有的IaaS和私有的PaaS环境。Ochothon：CAD的专家Autodesk最初创建了一个容器编排的层叫做Ochopod用来简化内部的IT流程。并且Ochothon是一个设计用来运行于Marathon之上的版本。当公司趋向于以Ｍesos为中心的基础设施。Mesosphere将对开源的支持往前又进了一步，在DCOS添加了对其他容器编排和PaaS系统的集成支持，这些系统开发的时候没有考虑到Mesos，但是仍然提供了很多好用的功能。这些包括Google领头的Kubernetes项目，Docker的Swarm，Red Hat的OpenShift，和最后的Cloud Foundry。也有其他很多基于Mesos的PaaS在过去的几年自己开发构建的但没有开源，一些公开讨论过他们系统的公司包括：Yelp：Yelp在Marathon的基础上构建了一个基于Docker的微服务架构，叫做PaaSTa。它能在公司和AWS的机器的镜像之间完成Docker容器自动化部署和服务集成。PaaSTa和和相关的投入对于Yelp的持续部署环境至关重要，并且该公司现在每天需要启动超过一百万的容器来支持其代码－测试（code-testing）的流程。Apple：Apple构建了一个自己的Mesos调度器，名字叫J.A.R.V.I.S.（Just A Rather Very Intelligent Scheduler 一个有点相当智能的调度器）。她在后端支撑了整个Siri的应用。Mesos的集群遍布成千的节点，让开发者可以更容易的部署组成Siri的单个服务。eBay：对于eBay来说，目标是从现有的（专有且基于VM的）持续化集成方案迁移到一个基于Mesos的方案。在他的方案中，每一个开发者都分配有一个Jenkins的实例，用到的是Mesos和Marathon，Meso实际运行在OpenStack的实例之上。Ericsson：这位通讯巨头使用Mesos和Marathon来作为一个PaaS系统的基础，可以用来支撑数据分析，并且全局的在数千个数据中心强制SLA。DCOS让PaaS更容易然而尽管所有之前提到的案例都显示Ｍesos可能带来的各种美好的愿景，现实是不是每一个公司都有足够的资源和热情来构建牢靠（mission-critical）且完全依赖开源技术的系统，假如要自己从头做起就更难。DCOS让构建一个私有的PaaS相对的简单了，因为其提供了要构建一个PaaS所有必要的组件和原语（primitive），不管是在前置或者公有的云。DCOS提供了开源的Mesos的所有功能，另外还有在UI/UX，SDK和商业支持方面一些重大的改善。一个高层次的架构是像下面这样的：其中的IaaS层在这里严格的指准备(provision)和管理机器。他们可以是物理的机器，虚拟机或者是公有云主机的实例。DCOS中默认的PaaS服务是Marathon，这是一个开源的由Mesosphere开发的技术。然而，Yelp和其他公司都证明，Marathon也可以用来作为更加自定义化层的基础－通常会牵涉到特定的用来配置运行其上的容器的方法。除了PaaS通常大家都知道的优点，DCOS也能让部署混杂的云架构（hybrid cloud architecture）变的容易－这意味着你的私有PaaS可以运行在公有云之上。Workload的移植性是DCOS核心要保证的东西，因此将前置环境的一部分或者所有应用迁移到公有云上（或者是方向相反的移动）会十分自然。资源都有同样的抽象，用户体验保持不变，而且代码不需要改变。今天商业的现实是商业要求快速改变，意味着对于IT基础设施的和开发者的需求都也在快速改变。很多公司一直都在小寻求把私有云作为让后者与前者保持一致的方案，今天私有云终于开始登上舞台为自己代言。尽管其可能不是我们六年前想象其的样子，但是这已经没有什么关系。因为这一次，it works。　
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云计算来袭 如何搭建私有云存储系统
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虽然市场上各种宣传的私有云存储都声称自己受益于在原有公有云上增加了防火墙，然而却有迹象表明私有云存储的名声却逐渐降到公共存储之下。 说起公共存储，很难不与后网络公司时代的选择性外包联系起来，但尽管如此，它还是具备着简单和固有的可用性。公共存储的名字听起来也缺乏专有性，很像是把东西直接堆放在那里而不会得到有序的管理。并且说实话，“公用”这个词听起来还是没有“云”来的酷。 私有云和公有云有何不同? 名字的改变不会改变其本质，它仍然是一种能提供更好服务的存储架构技术。我们不得不承认的是，不管选择的是哪个品牌的产品，企业都会受益于所选择的私有云架构。从某种意义上来说，私有云市场的产生是公有云发展的结果。有一条我们不得不承认的是，不管是公有云还是私有云，存储是云解决方案的不可替代部分。尤其是对服务器虚拟化来说，可以让云计算得以应用。虽然如此，要保证云的成功部署，一个成熟的存储战略是十分必要的。 和公有云存储的优势相比后，我们发现私有云存储有如下的一些特点： ?? 可用性。在用户需要的时候，空间需要能够被及时分配，并且要求能在使用完后及时的收回。 ?? 服务质量。需要有详细的服务水平描述并严格参照执行。可衡量的标准可以用于定义用户能得到怎样的响应时间、恢复时间以及活动时间的支持。 ?? 成本固定。云环境中通常是根据每单元存储收费的。用户只需根据服务水平协议对实际使用的部分付费，而不是根据分配的空间或者某一个标准。 在参看云存储价格表的时候，往往会看到一些诱人的优惠部分，但是谁会真正从中受益呢?公有云和私有云之间有着很明显的区别。在公有云架构中，用户和签订协议的组织将受益。对于用户来说，他们将得到所有应用上的支持，对于组织来说，成本相对固定，也许相比于自我维护一套系统要更加低廉。IT部门需要告诉云服务提供商平台即服务的精确定义。虽然业务部门的花费会相对固定，公有云同样有“用多少买多少”的退款优势，并且有具体的服务水平协议，而遗憾的是，这些标准不适应于IT部门。用户需要获得足够的存储空间并开始对其进行管理，会监控系统并开始详细的成本核算。 此外，需要注意的是，这些好处中并没有提到“使用最先进的存储阵列”、“最快的磁盘”或者“10Gb的以太网”。事实上，并没有相关的技术准则。公有云主要关注的是更好的运营：服务水平、成本控制以及快速响应能力。然而存储厂商们往往不会专注于运营方面的问题，他们只是卖硬件和软件。那么对于私有云，这些厂商们到底会卖些什么呢?可以确信的是，绝对不会只是硬件上的升级和一次臆想。幸运的是，这一点得到了确认。只要能把私有云应用于正确的环境和配置上，就绝对不会只是硬件上的概念。 在谈到云架构的时候，一些厂商强调于可扩展性和灵活性上的需求。可以确信的是，成本相对低的云架构模型会更有吸引力。但是几乎所有的厂商都会声称他们有这样那样的属性，因此这些定义就显得不那么有用了。此外，云部署不单指硬件上的架构，因为云发展到最后，流程上的意义将大于产品本身。 云架构需要成熟的流程 许多IT咨询机构都开发了自己的业务流程成熟度模型，但几乎所有的看起来都差不多，搜索引擎可以很快的找到它们。基本上它们都在围绕着如下的五个方面的成熟度在考虑： ?? 级别1. 特别的来说，至少部分流程要有意的定义清晰或者有相关的参照文档。 ?? 级别2. 可持续性，定义好的流程即使在不同的职能区域使用起来也会所有不同。 ?? 级别3. 流程不仅被很好的定义而且推广到整个组织，这些将和绩效考核挂钩。 ?? 级别4. 定期分析流程衡量结果。将结果与业务运营相关联，并告知股东。 ?? 级别5. 根据定量的反馈结果不断开发新的业务流程。 在私有云存储的概念里，组织流程的成熟度已经被明确的定义为成功部署私有云的先决条件之一。在考虑实施私有云存储之前，企业必须至少达到第三层水平。之所以需要有标准的流程是因为这关系到架构的标准化上，我们将在下面详细讨论。如果企业还没有达到第三层的成熟度，第一步需要先将成熟度提高，再去考虑开始私有云部署。 搭建私有云存储架构 企业究竟能从云架构上获得怎样的回报取决于云架构本身的标准和特点。这就包括了良好的可控性，优化的使用率，精简的基础架构以及企业级管理实践。 私有云存储的一个核心特性是拥有一个标准的架构，有时也会被称为参照架构。有些人可能会不同意这样的观点，既然是标准化的架构，那么就应该有标准化的流程，从这样的意义来说这样讲也是有道理的。然而，不管是备份恢复，空间预分配，还是监控或者其他存储管理相关的操作流程都可以在不同平台上采用标准化的流程。 虽然参考架构可以是一家厂商的，但情况往往是由多家厂商组成。参考架构实际上指的是企业能支持的不同系统和配置的规范。这会包含软件和固件的版本号以确定企业使用产品的一致性。对于大多数企业来说，存储的整合往往会在向参考架构靠拢的道理上扮演重要的角色。由于业务并购、业务单元独立性或者仅仅是来自环境方面的问题，企业往往不得不放弃在成本和技术上的考量来选择一系列不同的系统和平台。私有云存储的出现是开始将那些无关联的系统从数据中心削减出去的一个很好的机会，即使暂时不能做到，但至少也能阻止其发展到其他方面上。 私有云构建模块 当IT部门可以为任何系统组合搭建一套参考架构的时候，这也就意味着他们可以使用预先配置好的系统，比如NetApp公司的FlexPod。FlexPod是一套由VMware组件、思科统一计算系统刀片服务器、Nexus交换机组件以及NetApp自身的FAS存储组成的预配置的系统。这也许对于许多要部署一个全新系统或者软硬件更新的企业来说，都是一个不错的选择，因为它本身就是一套全新的系统并且没有合并其他厂商的存储。对于技术支持来说，也变得相对容易一些，因为三家厂商通过协调会让配置以及固件版本保持一致性。 对于那些有意愿希望将现有系统整编到私有云存储环境的企业来说，HDS公司的虚拟存储平台VSP存储控制器能够将其他厂商的存储阵列直接挂在到它下面，并实现共同管理。这不仅让异构虚拟化的优势得以发挥并且还实现了不同平台的统一管理。用这样的途径可以实现在保证能充分利用现有设备投资的情况下，从多样化系统到标准化配置的转型。 云存储的软件部分 软件层面也一样可以实现标准化。比如说，赛门铁克公司提供了一款软件栈可以实现不同硬件平台的共同性发掘。他们公司的Storage Foundation Product自身有一套文件系统、卷管理器以及跨平台的数据迁移产品。赛门铁克公司旗下的Veritas运营经理最近宣布他们的Veritas Operations Manager将推出跨虚拟机及存储平台的单点管理系统。这套系统的报告和存储资源管理(SRM)应用还能让用户决定存储实施的成本。所包含的退款服务对控制成本非常的重要，其实许多企业并不会真正的执行退款服务，公司这样做实际是通过这项服务来建立成本和实施之间的关系，并正面的展示给IT部门、用户以及管理层。 F5公司过去以他们的IP负载均衡器闻名于世，在协助将现有架构整合到云架构的过程中，F5公司也承担了他们应有的角色。F5的角度更像是从应用角度的出发。他们的动态服务架构使用不同的应用程序提供数据分类操作，这能帮助并确保数据被放置在了正确的位置从而能按照需要的服务水平传输数据。 各项应用的评估 实际上说，应用的分类对云服务的合理部署有着至关重要的意义。成熟的运营流程的一部分就是对所有应用准备一个应用目录，里面包含了企业的服务水平标准以及实施规范。这对任何的云架构部署都非常重要，因为一些应用相对私有云而已更合适公有云的架构。 如果要清楚的将各个不同的应用隔离开来，那么我们需要从公司角度考虑它们在战略上的重要性。应用可以根据其重要性来分类，大致上我们分为两种，一类是重要但在市场上没有竞争优势的常规应用，另外一种则是有着高价值并能为公司提供优势的应用。 为了能很好的区分两者的不同，我们来讨论一下备份与恢复。任何一家公司都会需要数据保护服务，但单从这点出发，市场上的产品很难发挥出它们的特点。那些有着全套备份与恢复解决方案的公司既不能给它们的产品定价太高，也不能利用产品的优势来提高市场的需求。因此，对于备份和恢复来说，一旦达到了财政上可行性，就应该考虑尽量降低成本。这对公有云服务来说是非常理想的对象。电子邮件和联系人管理是另外两个必要但与战略无关的应用。 相比而言，战略性的应用能够将公司与它们的竞争者区分开来。在制造工艺和产品设计方面，我们有一些例子。在这些例子里，系统可能很大程度上依赖于独一无二的设备以及定制化的配置。从技术上的原因考虑，战略上的应用不适用于云外包服务。此外，比如和防御或者其他机密区域相关安全系统，也不适合在外部部署。虽然如此，这些应用可以从公有云带来的标准化以及改进后的流程中获得帮助，也就是后来的私有云配置。 EMC公司为用户提供了一款标准化得私有云部署，得益于其Symmetrix旗下的VMAX架构。此外，EMC公司也为安全级别较高的应用提供了特有的过滤模型。过滤模型由EMC顾问团队提供用于帮助那些在向私有云转换中需要帮助的企业。 这里所说的过滤模型特指的是经济过滤器、可信度过滤器以及功能过滤器。举个例子，任何应用都有它经济参数，信用要求以及功能需求，这些属性对于云架构来说可能是相辅相成的，也可能是有冲突的。通过将这些应用和过滤分析后的结果相互映射，EMC顾问团队能够帮助企业判断哪些应用是最合适私有云的，哪些又是合适公有云的，哪些又是合适混合云的，甚至哪些根本不合适云环境，而合适普通的环境。我们相信不会有任何一家公司会将所有的应用都迁移到云环境中，来自EMC公司的这套模型能有效的帮助区分各类应用并正确的设置它们的优先级。 愿私有云能广泛应用 围绕着私有云的声音会让人们觉得这就仿佛是一项前无古人的特别的行业开发，不仅如此，厂商的宣传也会让人觉得部署私有云是企业制胜的唯一途径。所有企业都需要明白的是，要将传统的数据中心存储系统迁移到私有云存储上，需要一套建立在标准操作平台上的严格的流程。试着问问，这套系统能被称得上是公有存储吗?或者是云存储?再或者只是一套稍微改进后的架构?其实怎么叫它都无所谓，因为用户根本不会在乎怎么称呼它，只要能提供更好的服务就行。 相关链接：从数据中心到云：转型中的五个步骤 评估流程的成熟度，如果还没有达标的话，需要改进到最低的标准level 3。(有标准化的书面流程) 建立一套以服务为中心的IT文化。 实施业务流程的时候需要包括基于服务水平定义和成本分配的业务单元。 定义一套包含服务日志和着眼未来的参考体系架构。 为业务流程和架构建立一套向未来参考体系架构转型的规划。
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探讨：分布式系统与集群的区别
摘要：简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
作者：来源：论坛
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务!
1. 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
可扩展性--集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
高可用性--集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
负载均衡--负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
错误恢复--由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图(信息上下文)必须是一样的。
3. 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
集群地址--集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址(也叫单一影像)是集群的一个基 本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均 衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有 一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
内部通信--为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
Linux集群主要分成三大类( 高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)，高可用集群( High Availability Cluster)，负载均衡集群(Load Balance Cluster)，科学计算集群(High Performance Computing Cluster)具体包括：
Linux High Availability 高可用集群：普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等;Linux Load Balance 负载均衡集群：LVS等....;Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群：Beowulf 类集群....;分布式存储;其他类linux集群：如Openmosix, rendering farm 等..
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备", "双机互备", "双机".
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
高性能计算分类
高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上 参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD(Single Instruction/Multiple Data)的范畴。
分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD(Multiple Instruction/Multiple Data)的范畴。
4. 分布式(集群)与集群的联系与区别
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。
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