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एपोडिस - एचपीसी अनुप्रयोगों के लिए एक उच्च प्रदर्शन वितरित भंडारण प्रणाली

एपोडिस ("ए पॉड ऑफ़ डिस्क" का संक्षिप्त रूप) एक वितरित भंडारण प्रणाली है जिसे कई मशीनों में बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे विशेष रूप से वैज्ञानिक सिमुलेशन, डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग जैसे उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) अनुप्रयोगों की जरूरतों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एपोडिस एचडीएफएस (हडूप डिस्ट्रीब्यूटेड फाइल सिस्टम) प्रोटोकॉल के शीर्ष पर बनाया गया है, जो एक लचीला प्रदान करता है और मशीनों के एक समूह में डेटा को संग्रहीत और पुनः प्राप्त करने का स्केलेबल तरीका। हालाँकि, पारंपरिक एचडीएफएस कार्यान्वयन के विपरीत, एपोडिस कई विशेषताएं जोड़ता है जो इसे एचपीसी वर्कलोड के लिए अधिक उपयुक्त बनाती हैं:

1। उच्च-प्रदर्शन मेटाडेटा प्रबंधन: एपोडिस एक कस्टम-निर्मित मेटाडेटा प्रबंधन प्रणाली का उपयोग करता है जो एचपीसी वर्कलोड के लिए अनुकूलित है। यह सिस्टम फ़ाइल सिस्टम की तेज़ और कुशल क्वेरी की अनुमति देता है, यहां तक ​​कि बहुत बड़े डेटासेट के लिए भी।
2। डेटा प्रतिकृति और अतिरेक: एपोडिस डेटा प्रतिकृति और अतिरेक के लिए समर्थन प्रदान करता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि मशीन विफलता या नेटवर्क विभाजन की स्थिति में भी डेटा उपलब्ध है।
3। इरेज़र कोडिंग: मशीन विफलता की स्थिति में कुशल डेटा रिकवरी प्रदान करने के लिए एपोडिस इरेज़र कोडिंग का उपयोग करता है। इसका मतलब यह है कि डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए सभी मशीनों के बजाय केवल मशीनों का एक सबसेट उपलब्ध होना आवश्यक है।
4. समानांतर I/O के लिए समर्थन: एपोडिस को समानांतर I/O संचालन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो तेज़ डेटा स्थानांतरण और कम विलंबता की अनुमति देता है।
5। एचपीसी फ्रेमवर्क के साथ एकीकरण: एपोडिस को ओपनएमपीआई, एमपीआईसीएच और ओपनएसीसी जैसे लोकप्रिय एचपीसी फ्रेमवर्क के साथ निर्बाध रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इससे एपोडिस को मौजूदा एचपीसी वर्कफ़्लो में एकीकृत करना आसान हो जाता है। कुल मिलाकर, एपोडिस एक शक्तिशाली और लचीली वितरित भंडारण प्रणाली है जो एचपीसी वर्कलोड के लिए उपयुक्त है। इसका उच्च-प्रदर्शन मेटाडेटा प्रबंधन, डेटा प्रतिकृति और अतिरेक, इरेज़र कोडिंग, समानांतर I/O के लिए समर्थन, और HPC फ्रेमवर्क के साथ एकीकरण इसे बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक सिमुलेशन, डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है।

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