L’utilisation du clustering en informatique

Les algorithmes de clustering classent chaque donnée dans un groupe spécifique et rendent les interprétations moins complexes. Le clustering peut se présenter sous différentes formes et reste largement retrouvé dans le domaine informatique.

Le clustering : définition

Le clustering ou regroupement de données correspond à une méthode d’analyse statistique mise en place afin d’organiser les données en silos homogènes, et regroupées selon une caractéristique commune au sein de chaque grappe. Le clustering est basé sur des algorithmes permettant un partitionnement et gestion de données plus efficace. Un outil d’ordonnancement est utilisé pour mesurer la distance entre chaque entité basée sur des critères prédéfinis, pour cela, celui-ci minimise l’inertie interclasse et maximise celle entre les sous-groupes. Son objectif général reste de hiérarchiser les données ou les repartir en s’appuyant sur des algorithmes de clustering variés, tels que les k-moyennes et les algorithmes d’espérance.

Les clusters de serveurs

Mettre en place une grappe de serveur permet le regroupement de données important en informatique, elle offre notamment une disponibilité élevée et répartie la charge des calculs. Les grappes permettent aussi une meilleure gestion des ressources et lorsqu’une erreur survient au niveau d’un ordinateur, celles-ci sont redistribuées vers un autre ordinateur et dépassent significativement les limitations d’une unité en termes de flexibilité ainsi que de prix.

Les architectures des grappes vont d’une seule couche à un cluster multicouche : la grappe à une couche représente l’architecture de base et se montre facile à administrer tandis que la grappe à deux couches possède trois couches regroupées en deux couches logiques, laissant l’exécution de couches web et présentation sur différents ordinateurs. La grappe multicouche est la forme la plus complexe qui peut s’exécuter sur des ordinateurs distincts et offre trois niveaux d’équilibrage des charges.

Les utilisations du clustering

Le clustering est principalement utilisé pour segmenter ou classifier une base de données (par exemple en triant les données de clients en fonction de l’âge) ou pour aider à identifier des sous-ensembles de données qui ne sont pas évidents après les premières analyses. Le partitionnement de données est également une forme de clustering et s’illustre par une unité de stockage de fichier sur un disque dur. En effet, les fichiers consomment chacun un ou plusieurs clusters de stockage répartis sur les emplacements du disque et lorsqu’un utilisateur lit un fichier, il obtient l’intégralité du fichier sans savoir sur quels clusters celui-ci est stocké.

La communauté scientifique a recours au cluster pour mettre à jour les données et effectuer des calculs à haute performance, elle utilise jusqu’à 5 types de clusters pour analyser, interpréter, comparer et donner un contraste aux données. L’imagerie spatiale compresse aussi les données sur chaque image (villes, forêts, etc.) en les organisant sous forme de clusters dans le but de réduire la taille des fichiers.