集群中的单个节点节点集群是怎样的？（下）

　　集群中的单个节点节点集群是怎样的？（下）

　　自动采集系统自动采集，没有任何延迟，安全，便捷。（请了解一下负载均衡集群的基本原理，在平时，自动采集的架构是服务器对集群动态依赖的，集群需要装采集软件来实现对集群请求的处理。）负载均衡集群最基本的定义，就是拥有多个集群节点的节点集群，那么任何一个节点出现故障都会导致整个集群崩溃。负载均衡集群，提供的是一种系统的冗余，我们可以从几个方面来进行理解。

　　集群冗余，就是降低某个节点故障的影响。集群冗余，就是需要通过冗余冗余节点来降低其他节点故障的影响。集群冗余，就是减少硬件故障造成的影响。总的来说，集群冗余可以理解为一种冗余冗余系统。在系统上，通过针对一个类型的采集软件进行冗余一个集群，就可以实现系统的冗余，而且，该节点还可以进行向后兼容。也就是说，实现一个负载均衡集群之后，你可以有多个不同类型的采集软件可以从平台独立部署。分布式自动采集：互相调用。一个节点宕机，只影响集群中的单个节点。

　　好几百个采集点，每个采集点都可以采集，超大数据集的话。通常采集点要做负载均衡均衡。但是不用每个节点都做集群冗余处理。负载均衡层都是采用均衡方式实现的，节点的监控有监控一下集*敏*感*词*ing值。可以理解为集群在每个集群节点启动一个集群，当集群有问题，集群里没有达到预期的业务量，就集群来最优的解决问题。其实都是超*敏*感*词*的采集平台的架构，虚的东西就不多说了，关键都实现了，提高就是大数据采集的可靠性及对异常处理的平滑，性能稳定，安全。

　　就是现在99.99%的人说的效率与易用性不过国内也有做这种架构的企业，使用很多理念已经从单个采集点数据清洗到分布式数据仓库+业务分析，很多东西不用通过集群层面，以对数据源做聚合，进行降维数据分析，常用的理念就是本地聚合，etl聚合，这其实意义有点远了，使用底层负载均衡均衡了，不用集群层面，这里的负载均衡也不是集群架构的意义了。

　　相对于简单的集群来说，使用了负载均衡，可靠性高，*敏*感*词*采集，系统复杂与集群层面相差不大，已经接近自动化的要求。但是国内只有几家这么做了。而且实际还是第一种的理念适合，后来发现弄好第一种的实现不难，做好第二种的实现难度很大，所以慢慢退出市场。