Apodis – Tehokas hajautettu tallennusjärjestelmä HPC-sovelluksiin

Apodis (lyhenne sanoista "A Pod of Disks") on hajautettu tallennusjärjestelmä, joka on suunniteltu tallentamaan ja hallitsemaan suuria tietomääriä useissa koneissa. Se on erityisesti suunniteltu käsittelemään korkean suorituskyvyn laskentasovellusten (HPC) tarpeita, kuten tieteellisiä simulaatioita, data-analytiikkaa ja koneoppimista.

Apodis on rakennettu HDFS (Hadoop Distributed File System) -protokollan päälle, joka tarjoaa joustavan ja skaalautuva tapa tallentaa ja noutaa tietoja useiden koneiden välillä. Toisin kuin perinteiset HDFS-toteutukset, Apodis lisää useita ominaisuuksia, jotka tekevät siitä sopivamman HPC-työkuormille:

1. Tehokas metatietojen hallinta: Apodis käyttää räätälöityä metatietojen hallintajärjestelmää, joka on optimoitu HPC-työkuormille. Tämä järjestelmä mahdollistaa nopean ja tehokkaan kyselyn tiedostojärjestelmästä jopa erittäin suurille tietojoukoille.
2. Tietojen replikointi ja redundanssi: Apodis tukee tietojen replikointia ja redundanssia, mikä varmistaa, että tiedot ovat saatavilla myös konevikojen tai verkkoosioiden sattuessa.
3. Poistokoodaus: Apodis käyttää poistokoodausta mahdollistaakseen tehokkaan tietojen palauttamisen konevikojen sattuessa. Tämä tarkoittaa, että vain osan koneiden on oltava käytettävissä tietojen palauttamista varten kaikkien koneiden sijaan.
4. Tuki rinnakkais-I/O:lle: Apodis on suunniteltu tukemaan rinnakkaisia I/O-toimintoja, mikä mahdollistaa nopeamman tiedonsiirron ja pienemmän latenssin.
5. Integrointi HPC-kehysten kanssa: Apodis on suunniteltu toimimaan saumattomasti suosittujen HPC-kehysten, kuten OpenMPI, MPICH ja OpenACC, kanssa. Tämän ansiosta Apodis on helppo integroida olemassa oleviin HPC-työnkulkuihin.

Kaiken kaikkiaan Apodis on tehokas ja joustava hajautettu tallennusjärjestelmä, joka sopii hyvin HPC-työkuormille. Sen tehokas metatietojen hallinta, tietojen replikointi ja redundanssi, poistokoodaus, rinnakkaisen I/O-tuki ja integrointi HPC-kehysten kanssa tekevät siitä ihanteellisen valinnan laajamittaisiin tieteellisiin simulaatioihin, data-analytiikkaan ja koneoppimissovelluksiin.