Apodis - Et højtydende distribueret lagringssystem til HPC-applikationer

Apodis (forkortelse for "A Pod of Disks") er et distribueret lagersystem designet til at gemme og administrere store m
ngder data på tv
rs af flere maskiner. Det er specifikt designet til at håndtere behovene for højtydende computerapplikationer (HPC), såsom videnskabelige simuleringer, dataanalyse og maskinl
ring.

Apodis er bygget oven på HDFS (Hadoop Distributed File System) protokollen, som giver en fleksibel og skalerbar måde at gemme og hente data på tv
rs af en klynge af maskiner. Men i mods
tning til traditionelle HDFS-implementeringer tilføjer Apodis flere funktioner, der gør den mere velegnet til HPC-arbejdsbelastninger:

1. Højtydende metadataadministration: Apodis bruger et specialbygget metadataadministrationssystem, der er optimeret til HPC-arbejdsbelastninger. Dette system giver mulighed for hurtig og effektiv forespørgsel i filsystemet, selv for meget store datas
t.
2. Datareplikering og redundans: Apodis yder support til datareplikering og redundans, som sikrer, at data er tilg
ngelige selv i tilf
lde af maskinfejl eller netv
rkspartitioner.
3. Slettekodning: Apodis bruger slettekodning til at give effektiv datagendannelse i tilf
lde af maskinfejl. Det betyder, at kun en delm
ngde af maskiner skal v
re tilg
ngelige for datagendannelse, frem for alle maskiner.
4. Understøttelse af parallel I/O: Apodis er designet til at understøtte parallelle I/O-operationer, hvilket giver mulighed for hurtigere dataoverførsel og reduceret latenstid.
5. Integration med HPC-frameworks: Apodis er designet til at fungere problemfrit med popul
re HPC-frameworks såsom OpenMPI, MPICH og OpenACC. Dette gør det nemt at integrere Apodis i eksisterende HPC-arbejdsgange.

Overordnet er Apodis et kraftfuldt og fleksibelt distribueret lagersystem, der er velegnet til HPC-arbejdsbelastninger. Dens højtydende metadatastyring, datareplikering og redundans, slettekodning, understøttelse af parallel I/O og integration med HPC-rammev
rker gør det til et ideelt valg til videnskabelige simuleringer i stor skala, dataanalyse og maskinl
ringsapplikationer.