Apodis – Um sistema de armazenamento distribuído de alto desempenho para aplicações HPC
Apodis (abreviação de "A Pod of Disks") é um sistema de armazenamento distribuído projetado para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados em várias máquinas. Ele foi projetado especificamente para lidar com as necessidades de aplicativos de computação de alto desempenho (HPC), como simulações científicas, análise de dados e aprendizado de máquina.
Apodis é construído sobre o protocolo HDFS (Hadoop Distributed File System), que fornece uma solução flexível e escalável de armazenar e recuperar dados em um cluster de máquinas. No entanto, diferentemente das implementações tradicionais de HDFS, o Apodis adiciona vários recursos que o tornam mais adequado para cargas de trabalho de HPC:
1. Gerenciamento de metadados de alto desempenho: o Apodis usa um sistema de gerenciamento de metadados personalizado e otimizado para cargas de trabalho de HPC. Este sistema permite consultas rápidas e eficientes do sistema de arquivos, mesmo para conjuntos de dados muito grandes.
2. Replicação e redundância de dados: O Apodis fornece suporte para replicação e redundância de dados, o que garante que os dados estejam disponíveis mesmo em caso de falhas de máquinas ou partições de rede.
3. Codificação de eliminação: Apodis usa codificação de eliminação para fornecer recuperação eficiente de dados em caso de falhas da máquina. Isto significa que apenas um subconjunto de máquinas precisa estar disponível para recuperação de dados, em vez de todas as máquinas.
4. Suporte para E/S paralela: O Apodis foi projetado para suportar operações de E/S paralelas, o que permite transferência de dados mais rápida e latência reduzida.
5. Integração com estruturas HPC: o Apodis foi projetado para funcionar perfeitamente com estruturas HPC populares, como OpenMPI, MPICH e OpenACC. Isso facilita a integração do Apodis nos fluxos de trabalho de HPC existentes.
No geral, o Apodis é um sistema de armazenamento distribuído poderoso e flexível, adequado para cargas de trabalho de HPC. Seu gerenciamento de metadados de alto desempenho, replicação e redundância de dados, codificação de eliminação, suporte para E/S paralela e integração com estruturas HPC o tornam a escolha ideal para simulações científicas em grande escala, análise de dados e aplicativos de aprendizado de máquina.
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