成簇數據處理系統英文解釋翻譯、成簇數據處理系統的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 in-line system

分詞翻譯：

成的英語翻譯：

become; fully grown; succeed

簇的英語翻譯：

cluster; pile up
【計】 cluster
【醫】 group

數據處理系統的英語翻譯：

【計】 data processing system; DP system; DPS
【經】 data processing system

專業解析

成簇數據處理系統（Clustered Data Processing System）

"成簇數據處理系統"是一個專業術語，指将多台計算機（節點）通過高速網絡連接并協同工作，作為一個單一、高性能的計算資源來處理數據的系統。"簇"（Cluster）在此指代計算機集群。

漢英詞典角度解析：

成簇 (Chéng cù): 對應英文"Clustered"。指多個獨立單元（如服務器、計算機節點）被組織、連接在一起形成一個邏輯整體。其核心在于"聚合" 與"并行協作"。
數據處理 (Shùjù chǔlǐ): 對應英文"Data Processing"。指對原始數據進行采集、存儲、轉換、計算、分析、輸出等一系列操作，以提取有用信息或完成特定任務。
系統 (Xìtǒng): 對應英文"System"。指由相互關聯、相互作用的部分（硬件、軟件、網絡）組成的統一整體，共同實現特定功能。

綜合定義：成簇數據處理系統是一種利用集群技術構建的高性能、高可用性計算平台。它将多台獨立的計算節點（服務器或工作站）通過專用網絡（如InfiniBand, 高速以太網）集成起來，運行集群管理軟件（如Kubernetes, Slurm, OpenMPI等），使其能夠像一台功能強大的單一計算機一樣工作，共同承擔大規模、高強度的數據處理任務（如科學計算、大數據分析、商業智能、實時流處理等）。其核心價值在于：

高性能 (High Performance): 通過并行處理（任務并行或數據并行）顯著提升計算速度和吞吐量。
高可用性 (High Availability): 當集群中某個節點發生故障時，其負載可自動轉移到其他健康節點，保證服務不中斷。
可擴展性 (Scalability): 可以通過增加節點數量（橫向擴展）來線性或近線性地提升系統的整體處理能力。
資源共享 (Resource Sharing): 集中管理和高效利用計算資源（CPU、内存、存儲、網絡）。

關鍵特征與技術：

并行處理架構：任務被分解并分配到多個節點同時執行。
負載均衡：工作負載被動态分配到各節點，避免單點過載。
單一系統映像 (SSI)：對用戶和管理員呈現為一個統一的系統視圖（可選或部分實現）。
高速互聯網絡：節點間低延遲、高帶寬的通信是性能關鍵。
分布式存儲：常與分布式文件系統（如HDFS, GPFS, Lustre）或對象存儲結合使用，提供海量、高并發的數據訪問能力。
容錯機制：包括節點故障檢測、任務重啟、數據冗餘等。

參考來源：

IBM Documentation: Cluster Concepts - 提供了對計算機集群基本概念、架構和優勢的權威概述。（來源：IBM，需替換具體URL）
Oracle® Clusterware Administration and Deployment Guide - 詳細介紹了商業集群軟件的關鍵技術和實現方式。（來源：Oracle Corporation，需替換具體URL）
IEEE Xplore: Research Papers on Clustered Computing Systems - 包含大量關于集群架構、并行算法、性能優化等前沿研究的學術論文。（來源：IEEE，需替換具體URL）
《并行計算導論》（Introduction to Parallel Computing） - Ananth Grama 等著 - 經典教材，系統闡述了并行計算原理，包括集群計算。（來源：學術著作）
National Center for Supercomputing Applications (NCSA) - Cluster Resources - 提供高性能計算集群的部署、管理和應用實例。（來源：NCSA，需替換具體URL）

網絡擴展解釋

“成簇數據處理系統”是一種基于數據分簇機制的信息處理架構，其核心是通過将數據或處理單元分組聚集（即“成簇”），優化資源分配和效率。以下是詳細解釋：

一、定義與核心機制

“成簇”含義：指将分散的個體按特定規則聚集成組，形成邏輯或物理上的集群。例如在無線傳感器網絡中，節點按地理位置或功能分組協作，降低通信能耗。
數據處理系統：指對數據進行采集、存儲、分析和傳輸的技術體系。結合“成簇”後，系統通過分組管理提升整體性能。

二、典型應用場景

車聯網（VANET）
車輛通過分簇形成局部通信集群，減少多跳傳輸的信令開銷，但高密度場景下需平衡簇的數量與效率。
無線傳感器網絡
分簇結構可延長網絡壽命，例如簇頭節點負責數據聚合，減少冗餘傳輸。
生物醫學數據分析
如結核分枝杆菌基因分簇，通過數據聚類識别傳播模式，輔助流行病學研究。

三、優勢與挑戰

優勢：
- 降低資源消耗（如帶寬、能耗）；
- 提升數據處理實時性；
- 增強系統可擴展性。
挑戰：
- 簇的動态維護複雜度高（如車輛移動導緻拓撲變化）；
- 安全風險（開放環境中的惡意攻擊可能破壞分簇結構）。

四、設計要點

需根據場景選擇分簇策略，例如基于距離、負載均衡或數據相似性，并考慮容錯機制。在車聯網中可能采用動态選舉簇頭，而基因分析則側重靜态數據聚類算法。

如需進一步了解具體領域的分簇技術細節，可參考學術文獻或行業技術文檔。