توازن تحميل تخزين S3 للذكاء الاصطناعي مع Ceph RGW
تتطلب أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي تخزين S3 قابل للتوسع وعالي الإنتاجية لبيانات التدريب والنماذج ومخرجات الاستدلال. يوفر Ceph RGW واجهة خلفية موثوقة ومتوافقة مع S3، ولكن الأداء يعتمد بشكل كبير على توازن الحمل. لأجهزة الذكاء الاصطناعي الخاصة التي تستخدم NVMe، يوفر LVS TUN عرض نطاق ترددي قريب من معدل الخط وزمن وصول منخفض. يدعم UniVirStor الخاص بـ Ambedded بشكل أصلي LVS TUN مع إعداد تلقائي وتصميم عالي التوفر، مما يجعله مثالياً لبيئات تخزين الذكاء الاصطناعي الحساسة للأداء.
تلخص النقاط الرئيسية التالية الحاجة والتبرير لكل خيار تصميم.
- لماذا تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تخزين قابل للتوسع وفعال
- لماذا يعد S3 مثالياً لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي
- لماذا يعد Ceph RGW مناسباً بشكل قوي لتخزين S3 للذكاء الاصطناعي
- الحاجة إلى توازن تحميل عالي التوفر في Ceph RGW
- خيارات موازن التحميل مفتوحة المصدر لـ Ceph RGW
- لماذا يعد LVS TUN أفضل لتخزين S3 الخاص بالذكاء الاصطناعي القائم على NVMe
- مقارنة بين LVS TUN و Ingress لتطبيقات الذكاء الاصطناعي السحابية الخاصة والعامة
- كيف يدعم UniVirStor من Ambedded موازن تحميل LVS لـ Ceph RGW
- الخاتمة
لماذا تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تخزين قابل للتوسع وفعال
تتطلب أحمال العمل الحديثة للذكاء الاصطناعي الوصول السريع إلى بيانات التدريب والتخزين طويل الأمد بتكلفة فعالة. يوفر تخزين كائنات S3، الذي يتم الوصول إليه عبر NVMe أو HDD، خلفية قابلة للتوسع لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة، ونقاط التحقق، ونماذج الاستدلال.
- NVMe عالي السرعة لمجموعات بيانات التدريب والوصول منخفض الكمون
- HDD بتكلفة فعالة للتخزين طويل الأمد والأرشيفات
لماذا يعد S3 مثالياً لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي
يتم اعتماد التخزين المتوافق مع S3 على نطاق واسع في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي بسبب واجهته البرمجية RESTful، وقابليته للتوسع، ودمجه مع أطر ML. يدعم:
- تخزين مجموعات البيانات والنماذج
- نقاط التحقق وإصدار العناصر
- تقديم النماذج إلى نقاط الاستدلال
- التكامل مع TensorFlow ، Pytorch ، MLFlow
لماذا يعد Ceph RGW مناسباً بشكل قوي لتخزين S3 للذكاء الاصطناعي
Ceph RGW هو خدمة تخزين كائنات مفتوحة المصدر ومتوافقة مع S3 تقدم توافرًا عاليًا، واتساقًا قويًا، وقابلية التوسع على نطاق البيتابايت. تشمل الميزات الرئيسية:
- يدعم قابلية التوسع عبر مئات العقد
- يقدم اتساقًا قويًا وترميزًا للحذف من أجل المتانة
- يوفر تكرارًا متعدد المواقع مدمجًا لحالات استخدام السحابة الهجينة
- يمكن نشره على أجهزة مادية فعالة من حيث التكلفة
هذا يجعل Ceph RGW خلفية قوية لتخزين الكائنات التي تركز على الذكاء الاصطناعي على كل من نطاق البيتابايت والبيئات الحرجة من حيث الأداء.
الحاجة إلى توازن تحميل عالي التوفر في Ceph RGW
Ceph RGW بلا حالة، مما يسمح بالتوسع الأفقي. ومع ذلك، لتقديم:
- توافر عالي
- دعم الفشل
- قابلية التوسع في الأداء
تحتاج إلى موازن تحميل أمامي يمكنه توزيع طلبات S3 الواردة (GET، PUT، DELETE) بشكل موثوق وفعال عبر عدة مثيلات RGW.
بدون موازنة تحميل مناسبة، قد يصبح عقدة RGW واحدة أو خادم أمامي نقطة اختناق أو نقطة فشل واحدة.
خيارات موازن التحميل مفتوحة المصدر لـ Ceph RGW
تستخدم معماريتان رئيسيتان عادةً مع موازني التحميل مفتوحة المصدر:
-
مبنية على المدخلات (HAProxy + Keepalived + Multi-VIP + DNS RR)
- دعم الطبقة 7 (HTTP)
- يدعم إنهاء TLS، وتوجيه متعدد المستأجرين بناءً على SNI
- مناسب للسحابة العامة أو النشر متعدد المستأجرين
- زمن استجابة أعلى قليلاً ويتطلب ضبطًا دقيقًا لتجنب نقاط الاختناق
- عند مقاييس نشر أكبر، يتطلب الأمر عدة خوادم أجهزة عالية الأداء لمنع HAProxy من أن يصبح نقطة اختناق.
-
LVS TUN + conntrackd + أقل الاتصالات وزناً (WLC)
- تغليف IP في IP من الطبقة 4
- عالية الإنتاجية واستخدام منخفض لوحدة المعالجة المركزية
- يتجاوز موازن الحمل لحركة المرور العائدة
- الأفضل للشبكات الداخلية الخاصة عالية السرعة
لماذا يعد LVS TUN أفضل لتخزين S3 الخاص بالذكاء الاصطناعي القائم على NVMe
بالنسبة لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي الداخلية المعتمدة على NVMe، فإن الأداء هو الأولوية القصوى:
- تحقق LVS TUN عرض نطاق قريب من معدل الخط
- لا تنهي TLS، مما يقلل من عبء وحدة المعالجة المركزية
- يضمن conntrackd انتقالاً سلساً دون انقطاع للعميل
- تقليل الفحص على مستوى التطبيق يقلل من الكمون
لذا، فإن LVS TUN هو الخيار الأفضل من HAProxy لتخزين كائنات الذكاء الاصطناعي الداخلي عالي السرعة (مثل، خطوط تدريب مجموعات GPU).
مقارنة بين LVS TUN و Ingress لتطبيقات الذكاء الاصطناعي السحابية الخاصة والعامة
| ميزة | الوصول (HAProxy) | LVS TUN CONNTRACKD |
|---|---|---|
| إنهاء TLS | ✅ نعم | ❌ لا |
| توجيه متعدد المستأجرين | ✅ نعم | ❌ لا |
| معدل النقل | ❌ محدود | ✅ بمعدل الخط |
| الكمون | ❌ أعلى | ✅ أقل |
| فحوصات الصحة | ✅ HTTP | ❌ TCP/ICMP |
| تكامل DNS | ✅ مطلوب | ❌ غير مطلوب |
| حالة الاستخدام المثالية | السحابة العامة | الذكاء الاصطناعي الخاص / الحوسبة عالية الأداء |
كيف يدعم UniVirStor من Ambedded موازن تحميل LVS لـ Ceph RGW
يوفر UniVirStor دعمًا أصليًا لوضع LVS TUN، بما في ذلك:
- إعداد تلقائي يعتمد على Ansible
- توافر عالي مع الاحتفاظ
- خطافات فحص الصحة ومقاييس الأداء
- توجيه محسن لبوابات S3 عالية الإنتاجية
هذا يجعل UniVirStor مثاليًا للعملاء الذين يبنون بحيرات بيانات الذكاء الاصطناعي أو مجموعات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على وحدات معالجة الرسوميات التي تتطلب الأداء والموثوقية من Ceph RGW.
الخاتمة
اختيار بنية موازن التحميل المناسبة أمر ضروري لبناء خلفية تخزين S3 قوية وقابلة للتوسع للذكاء الاصطناعي.
- للمجموعات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، استخدم LVS TUN + conntrackd لتعظيم الأداء.
- بالنسبة للخدمات الموجهة للجمهور أو S3 متعددة المستأجرين، استخدم HAProxy المعتمد على Ingress للحصول على مرونة أفضل وإدارة TLS.
يساعدك UniVirStor الخاص بـ Ambedded على نشر كلا السيناريوهين بكفاءة مع ضبط على مستوى الإنتاج ودعم عالي التوفر.