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在孙悟空的七十二变中，我觉得最厉害的是分身能力，这也是他百试不得其爽的终极大招，每每都能打得妖怪摸不着北。
集群，学名叫 Cluster，可以翻译为簇、聚类、集群等多种意思，不同的翻译，在技术世界里所表示的意思都不尽相同，但都有一个共同的指向，即群体。集群就是由一组计算机所组成的实体，通常作为一个整体向用户提供资源和服务。
集群的研究和发展离不开人们对高性能计算的追求，像我们熟悉的向量机、对称多处理机、工作站、超级计算机等等都是对高性能计算追求下的产物。
这些系统要么是提高 CPU 的主频和总线带宽来提高系统性能，要么是增加 CPU 个数和内存容量来提高性能，但这些手段对性能的提高都是有限的。有人做过实验，当 CPU 个数超过某一阈值时，系统的性能反而会变差。其主要的瓶颈就在于 CPU 访问内存的带宽并不能随着 CPU 个数的增加而有效增加。
相反，集群系统的性能可扩展能力是线性增长的。我们可以简单通过增加机器数来增加集群的运算能力，相比购买高性能的大型计算机，同等运算能力下，我们可以获得更高的性价比。同时，系统的可靠性也得到了增强。
历史早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发，首先创造性发明集群的是 Seymour Cray（西摩·克雷）—— 超级计算机之父。
Seymour 是一位美国工程师，在 1960 年代，CDC 公司开始涉足高性能计算领域，彼时还是大型机的天下，这些大型机设计非常复杂，生产周期漫长，价格还非常昂贵。于是，当时在 CDC 公司担任总设计师的 Seymour 就决心建造出一台他心目中的高性能计算机。
Seymour 出于工程师的直觉，很快想到并行是提高计算机性能的有效方式。他使用廉价的方式来获得跟大型机一样的运算能力。他将多个普通的处理器连接起来，使它们能够协同工作，这就是高性能计算机的原型。
后来，IBM、HP 等公司学习了 Seymour 的这套架构，高性能计算机开始迅速推广，逐步取代原有的大型机。高性能计算机为当时的登月计划等大型科研项目作出了非常重要的贡献。
然后进入八十年代，在摩尔定律的指导下，CPU 频率不断提高，芯片不断降价，个人计算机强势崛起。苹果、微软等公司借助这股东风成为个人计算机时代的王者。随之而来的就是高性能计算机市场遭到了吞噬，被迫只能退守公司服务器市场。
但很快，随着互联网的普及，高性能计算机又迎来新的一波热潮。互联网上用户量庞大，普通 PC 难以应付如此众多的网络请求，必须要依赖由高性能计算机组成的服务器集群。在 2000 年左右的网络泡沫时期，成就了很多像 Sun 这样的服务器生产商。
如今，IT 行业向云计算冲击，诸如 Google、Apple、Amazon 等很巨头纷纷建立起了自己的数据中心。集群的规模在不断扩大，为海量的数据提高基础设施提供了支撑。根据不同的应用场景，集群也演变出多种形态，比如高性能集群、高可用集群、负载均衡集群等等。
集群元素集群不是简单的硬件堆叠，而是硬件和软件的结合。从软件上说，集群至少需要：
构建于 TCP/IP 协议上的通信软件，用于集群中节点之间的通信。
一套中心管理软件，用于统一管理集群中节点的资源、任务和容错等等。
这两点比较好理解，集群的规模往往是比较庞大的，对于管理员来说，需要随时能够知晓集群中各节点的业务正常与否，出问题了应该怎么保证业务能够不中断，遇到流量高峰和低谷的时候，又该怎么响应，这些操作如果纯靠人工来完成那必将很惨烈。依靠软件和网络来完成自动化的管理方式，可以将管理员解放出来。当然，以上说的两点是比较宽泛的，用户可以根据自身需求来部署不同的集群元素。
一个比较经典的集群模型当属 Beowulf 集群，它通过一个节点统一将来自网络的请求分配给各个节点进行计算处理。