Apodis - Un système de stockage distribué hautes performances pour les applications HPC

Apodis (abréviation de « A Pod of Disks ») est un système de stockage distribué conçu pour stocker et gérer de grandes quantités de données sur plusieurs machines. Il est spécialement conçu pour répondre aux besoins des applications de calcul haute performance (HPC), telles que les simulations scientifiques, l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

Apodis est construit sur le protocole HDFS (Hadoop Distributed File System), qui fournit un et évolutif de stocker et de récupérer des données sur un cluster de machines. Cependant, contrairement aux implémentations HDFS traditionnelles, Apodis ajoute plusieurs fonctionnalités qui le rendent plus adapté aux charges de travail HPC :

1. Gestion des métadonnées haute performance : Apodis utilise un système de gestion des métadonnées sur mesure optimisé pour les charges de travail HPC. Ce système permet une interrogation rapide et efficace du système de fichiers, même pour de très grands ensembles de données.
2. Réplication et redondance des données : Apodis prend en charge la réplication et la redondance des données, ce qui garantit que les données sont disponibles même en cas de panne de machine ou de partition réseau.
3. Codage d’effacement : Apodis utilise le codage d’effacement pour assurer une récupération efficace des données en cas de panne de la machine. Cela signifie que seul un sous-ensemble de machines doit être disponible pour la récupération de données, plutôt que toutes les machines.
4. Prise en charge des E/S parallèles : Apodis est conçu pour prendre en charge les opérations d'E/S parallèles, ce qui permet un transfert de données plus rapide et une latence réduite.
5. Intégration avec les frameworks HPC : Apodis est conçu pour fonctionner de manière transparente avec les frameworks HPC populaires tels que OpenMPI, MPICH et OpenACC. Cela facilite l'intégration d'Apodis dans les flux de travail HPC existants.

Dans l'ensemble, Apodis est un système de stockage distribué puissant et flexible, bien adapté aux charges de travail HPC. Sa gestion hautes performances des métadonnées, sa réplication et sa redondance des données, son codage avec effacement, sa prise en charge des E/S parallèles et son intégration avec les frameworks HPC en font un choix idéal pour les simulations scientifiques à grande échelle, l'analyse de données et les applications d'apprentissage automatique.