Klusterstorlek

Klusterstorlek är antalet medlemmar i en kluster. Termen används inom flera sammanhang och kan beskriva olika saker beroende på domän. Inom klustringsanalys i maskininlärning är klusterstorleken antalet datapunkter som tillhör ett visst kluster, och storleken kan variera mellan kluster. Storleken påverkar ofta hur tydlig eller homogen klustret upplevs och hur robusta beräkningarna blir.

Inom distribuerade system och datalagring avser klusterstorleken antalet noder eller maskiner som utgör klustret. Här påverkar storleken kapacitet, genomströmning, kommunikationskostnader och fel tolerans. Mindre kluster kan ge enklare styrning och låg kommunikation, medan större kluster ger större arbetskraft men kräver mer koordinering och resurshantering.

Klusterstorleken kan vara fast eller dynamiskt uppdaterad. I många tillämpningar används autoskalning eller policies för att justera storleken efter belastning, kostnader och mål för tillgänglighet.

Översiktligt används olika mått för att beskriva klusterstorleken i en uppsättning kluster, till exempel medelstorlek, min och max samt varians i storleken över klustren. En jämn fördelning av klusterstorlekar är ofta eftersträvansvärt men inte alltid möjligt, särskilt i heterogena data eller varierande arbetsbelastningar.

Sammanfattningsvis beskriver klusterstorleken hur omfattningen av en kluster definieras och har direkt betydelse för prestanda, kostnader och tillgänglighet i tekniska system och analysuppgifter.