Apodis - Un sistem de stocare distribuit de înaltă performanță pentru aplicații HPC
Apodis (prescurtare de la „A Pod of Disks”) este un sistem de stocare distribuit conceput pentru a stoca și gestiona cantități mari de date pe mai multe mașini. Este conceput special pentru a face față nevoilor aplicațiilor de calcul de înaltă performanță (HPC), cum ar fi simulările științifice, analiza datelor și învățarea automată.
Apodis este construit pe baza protocolului HDFS (Hadoop Distributed File System), care oferă un sistem flexibil și modul scalabil de a stoca și de a prelua date pe un cluster de mașini. Cu toate acestea, spre deosebire de implementările HDFS tradiționale, Apodis adaugă câteva caracteristici care îl fac mai potrivit pentru sarcinile de lucru HPC:
1. Gestionarea metadatelor de înaltă performanță: Apodis utilizează un sistem de gestionare a metadatelor personalizat, care este optimizat pentru sarcinile de lucru HPC. Acest sistem permite interogarea rapidă și eficientă a sistemului de fișiere, chiar și pentru seturi de date foarte mari.
2. Replicarea și redundanța datelor: Apodis oferă suport pentru replicarea și redundanța datelor, ceea ce asigură că datele sunt disponibile chiar și în cazul defecțiunilor mașinii sau al partițiilor de rețea.
3. Codare de ștergere: Apodis utilizează codarea de ștergere pentru a oferi o recuperare eficientă a datelor în cazul defecțiunilor mașinii. Aceasta înseamnă că doar un subset de mașini trebuie să fie disponibil pentru recuperarea datelor, mai degrabă decât toate mașinile.
4. Suport pentru I/O paralele: Apodis este proiectat pentru a suporta operațiuni I/O paralele, ceea ce permite transferul de date mai rapid și o latență redusă.
5. Integrare cu cadre HPC: Apodis este proiectat să funcționeze perfect cu cadre HPC populare, cum ar fi OpenMPI, MPICH și OpenACC. Acest lucru facilitează integrarea Apodis în fluxurile de lucru HPC existente.
În general, Apodis este un sistem de stocare distribuit puternic și flexibil, care este potrivit pentru sarcinile de lucru HPC. Gestionarea de înaltă performanță a metadatelor, replicarea și redundanța datelor, codarea de ștergere, suportul pentru I/O paralelă și integrarea cu cadrele HPC îl fac alegerea ideală pentru simulări științifice la scară largă, analiza datelor și aplicații de învățare automată.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
