Apodis - HPC Uygulamaları için Yüksek Performanslı Dağıtılmış Depolama Sistemi

Apodis ("Bir Disk Podunun kısaltması"), büyük miktarlarda veriyi birden fazla makinede depolamak ve yönetmek için tasarlanmış dağıtılmış bir depolama sistemidir. Bilimsel simülasyonlar, veri analitiği ve makine öğrenimi gibi yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) uygulamalarının ihtiyaçlarını karşılamak için özel olarak tasarlanmıştır.

Apodis, esnek bir ağ sağlayan HDFS (Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi) protokolü üzerine kurulmuştur. ve bir makine kümesi genelinde verileri depolamanın ve almanın ölçeklenebilir bir yolu. Ancak geleneksel HDFS uygulamalarından farklı olarak Apodis, onu HPC iş yükleri için daha uygun hale getiren çeşitli özellikler ekler:

1. Yüksek performanslı meta veri yönetimi: Apodis, HPC iş yükleri için optimize edilmiş, özel olarak oluşturulmuş bir meta veri yönetim sistemi kullanır. Bu sistem, çok büyük veri kümeleri için bile dosya sisteminin hızlı ve etkili bir şekilde sorgulanmasına olanak tanır.
2. Veri çoğaltma ve yedeklilik: Apodis, veri çoğaltma ve yedeklilik desteği sağlayarak, makine arızaları veya ağ bölümleri durumunda bile verilerin kullanılabilir olmasını sağlar.
3. Silme kodlaması: Apodis, makine arızası durumunda verimli veri kurtarma sağlamak için silme kodlamasını kullanır. Bu, veri kurtarma için tüm makineler yerine yalnızca makinelerin bir alt kümesinin kullanılabilir olması gerektiği anlamına gelir.
4. Paralel G/Ç desteği: Apodis, daha hızlı veri aktarımına ve gecikme süresinin azaltılmasına olanak tanıyan paralel G/Ç işlemlerini desteklemek üzere tasarlanmıştır.
5. HPC çerçeveleriyle entegrasyon: Apodis, OpenMPI, MPICH ve OpenACC gibi popüler HPC çerçeveleriyle sorunsuz çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, Apodis'in mevcut HPC iş akışlarına entegre edilmesini kolaylaştırır.

Genel olarak Apodis, HPC iş yüklerine çok uygun, güçlü ve esnek bir dağıtılmış depolama sistemidir. Yüksek performanslı meta veri yönetimi, veri çoğaltma ve yedeklilik, silme kodlaması, paralel G/Ç desteği ve HPC çerçeveleriyle entegrasyonu, onu büyük ölçekli bilimsel simülasyonlar, veri analitiği ve makine öğrenimi uygulamaları için ideal bir seçim haline getiriyor.