Apodis - ett högpresterande distribuerat lagringssystem för HPC-applikationer

Apodis (förkortning för "A Pod of Disks") är ett distribuerat lagringssystem utformat för att lagra och hantera stora mängder data över flera maskiner. Den är speciellt utformad för att hantera behoven av högpresterande datorapplikationer (HPC), såsom vetenskapliga simuleringar, dataanalys och maskininlärning.

Apodis är byggt ovanpå HDFS-protokollet (Hadoop Distributed File System), vilket ger en flexibel och skalbart sätt att lagra och hämta data över ett kluster av maskiner. Men till skillnad från traditionella HDFS-implementeringar lägger Apodis till flera funktioner som gör den mer lämpad för HPC-arbetsbelastningar:

1. Högpresterande metadatahantering: Apodis använder ett specialbyggt metadatahanteringssystem som är optimerat för HPC-arbetsbelastningar. Detta system möjliggör snabb och effektiv sökning av filsystemet, även för mycket stora datamängder.
2. Datareplikering och redundans: Apodis tillhandahåller stöd för datareplikering och redundans, vilket säkerställer att data är tillgänglig även i händelse av maskinfel eller nätverkspartitioner.
3. Raderingskodning: Apodis använder raderingskodning för att ge effektiv dataåterställning i händelse av maskinfel. Detta innebär att endast en delmängd av maskiner behöver vara tillgängliga för dataåterställning, snarare än alla maskiner.
4. Stöd för parallell I/O: Apodis är utformad för att stödja parallella I/O-operationer, vilket möjliggör snabbare dataöverföring och minskad latens.
5. Integration med HPC-ramverk: Apodis är designat för att fungera sömlöst med populära HPC-ramverk som OpenMPI, MPICH och OpenACC. Detta gör det enkelt att integrera Apodis i befintliga HPC-arbetsflöden. Apodis är sammantaget ett kraftfullt och flexibelt distribuerat lagringssystem som är väl lämpat för HPC-arbetsbelastningar. Dess högpresterande metadatahantering, datareplikering och redundans, raderingskodning, stöd för parallell I/O och integration med HPC-ramverk gör den till ett idealiskt val för storskaliga vetenskapliga simuleringar, dataanalys och maskininlärningsapplikationer.