Apodis - Sistem Penyimpanan Terdistribusi Berkinerja Tinggi untuk Aplikasi HPC

Apodis (kependekan dari "A Pod of Disks") adalah sistem penyimpanan terdistribusi yang dirancang untuk menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar di beberapa mesin. Ini dirancang khusus untuk menangani kebutuhan aplikasi komputasi kinerja tinggi (HPC), seperti simulasi ilmiah, analisis data, dan pembelajaran mesin.

Apodis dibangun di atas protokol HDFS (Hadoop Distributed File System), yang memberikan fleksibilitas dan cara terukur untuk menyimpan dan mengambil data di sekelompok mesin. Namun, tidak seperti implementasi HDFS tradisional, Apodis menambahkan beberapa fitur yang membuatnya lebih cocok untuk beban kerja HPC:

1. Manajemen metadata berkinerja tinggi: Apodis menggunakan sistem manajemen metadata yang dibuat khusus dan dioptimalkan untuk beban kerja HPC. Sistem ini memungkinkan kueri sistem file dengan cepat dan efisien, bahkan untuk kumpulan data yang sangat besar.
2. Replikasi dan redundansi data: Apodis menyediakan dukungan untuk replikasi dan redundansi data, yang memastikan bahwa data tersedia bahkan ketika terjadi kegagalan mesin atau partisi jaringan.
3. Pengkodean penghapusan: Apodis menggunakan pengkodean penghapusan untuk menyediakan pemulihan data yang efisien jika terjadi kegagalan mesin. Artinya, hanya sebagian mesin yang perlu tersedia untuk pemulihan data, bukan seluruh mesin.
4. Dukungan untuk I/O paralel: Apodis dirancang untuk mendukung operasi I/O paralel, yang memungkinkan transfer data lebih cepat dan mengurangi latensi.
5. Integrasi dengan kerangka kerja HPC: Apodis dirancang untuk bekerja secara lancar dengan kerangka kerja HPC populer seperti OpenMPI, MPICH, dan OpenACC. Hal ini memudahkan untuk mengintegrasikan Apodis ke dalam alur kerja HPC yang ada.

Secara keseluruhan, Apodis adalah sistem penyimpanan terdistribusi yang kuat dan fleksibel yang sangat cocok untuk beban kerja HPC. Manajemen metadata berkinerja tinggi, replikasi dan redundansi data, penghapusan pengkodean, dukungan untuk I/O paralel, dan integrasi dengan kerangka kerja HPC menjadikannya pilihan ideal untuk simulasi ilmiah skala besar, analisis data, dan aplikasi pembelajaran mesin.