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.
تُلخص النقاط الرئيسية التالية الحاجة والتبرير لكل خيار تصميم.
- لماذا تحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تخزين قابل للتوسع وفعال
- لماذا يُعتبر S3 مثاليًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي
- لماذا يُعتبر Ceph RGW مناسبًا جدًا لتخزين الذكاء الاصطناعي S3
- الحاجة إلى توازن تحميل عالي التوفر في Ceph RGW
- خيارات موازن التحميل مفتوحة المصدر لـ Ceph RGW
- لماذا يُعتبر LVS TUN أفضل لتخزين الذكاء الاصطناعي S3 الخاص القائم على NVMe
- مقارنة بين LVS TUN و Ingress لتطبيقات الذكاء الاصطناعي السحابية الخاصة والعامة
- كيف يدعم UniVirStor الخاص بـ Ambedded موازن التحميل 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 يُعتبر S3 مثاليًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي
يتم اعتماد التخزين المتوافق مع S3 على نطاق واسع في خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي بسبب واجهة برمجة التطبيقات RESTful الخاصة به، وقابليته للتوسع، ودمجه مع أطر التعلم الآلي. يدعم:
- تخزين مجموعات البيانات والنماذج
- تسجيل نقاط التحقق وإصدار العناصر
- تقديم النماذج إلى نقاط الاستدلال
- الدمج مع TensorFlow و PyTorch و MLFlow
لماذا يُعتبر Ceph RGW مناسبًا جدًا لتخزين الذكاء الاصطناعي S3
Ceph RGW هو خدمة تخزين كائنات متوافقة مع S3 ومفتوحة المصدر تقدم توافرًا عاليًا، واتساقًا قويًا، وقابلية للتوسع على نطاق البيتابايت. تشمل الميزات الرئيسية:
- يدعم قابلية التوسع عبر مئات العقد
- يوفر اتساقًا قويًا وترميزًا للحذف من أجل المتانة
- يوفر تكرارًا متعدد المواقع مدمجًا لحالات استخدام السحابة الهجينة
- يمكن نشره على أجهزة الكمبيوتر التجارية ذات التكلفة الفعالة
هذا يجعل Ceph RGW خلفية قوية لتخزين الكائنات الموجهة نحو الذكاء الاصطناعي على نطاق البيتابايت وفي البيئات الحرجة من حيث الأداء.
الحاجة إلى توازن تحميل عالي التوفر في Ceph RGW
Ceph RGW بلا حالة، مما يسمح بالتوسع الأفقي. ومع ذلك، لتقديم:
- توفر عالية
- 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 من 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 معمارية رئيسية شائعة مع موازنات الحمل مفتوحة المصدر:
-
استنادًا إلى الإدخال (HAProxy + Keepalived + Multi-VIP + DNS RR)
- دعم الطبقة 7 (HTTP)
- يدعم إنهاء TLS، وتوجيه متعدد المستأجرين بناءً على SNI
- مناسب للسحابة العامة أو نشرات متعددة المستأجرين
- زمن تأخير أعلى قليلاً ويتطلب ضبطًا دقيقًا لتجنب الاختناقات
- عند مقاييس نشر أكبر، يتطلب الأمر عدة خوادم أجهزة عالية الأداء لمنع HAProxy من أن يصبح عنق الزجاجة.
-
LVS TUN + conntrackd + أقل الاتصالات وزناً (WLC)
- توجيه IP-in-IP في الطبقة 4
- عبر عالي واستخدام منخفض لوحدة المعالجة المركزية
- يتجاوز موازن الحمل لحركة المرور العائدة
- الأفضل للشبكات الداخلية الخاصة عالية السرعة
لماذا يُعتبر LVS TUN أفضل لتخزين الذكاء الاصطناعي S3 الخاص القائم على NVMe
بالنسبة لمجموعات تدريب الذكاء الاصطناعي الداخلية المعتمدة على NVMe، فإن الأداء هو الأولوية القصوى:
- يحقق LVS TUN عرض نطاق قريب من معدل الخط
- لا ينهي TLS، مما يقلل من عبء المعالجة على 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 عالي السرعة الداخلية (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 / HPC |
كيف يدعم UniVirStor الخاص بـ Ambedded موازن التحميل LVS لـ Ceph RGW
يوفر UniVirStor دعمًا أصليًا لوضع LVS TUN، بما في ذلك:
- إعداد تلقائي يعتمد على Ansible
- توفر عالي مع الاحتفاظ بالحيوية والاتصال
- 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 GPU والتي 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.
- لخدمات الواجهة العامة أو S3 متعددة المستأجرين، استخدم HAProxy المعتمد على Ingress للحصول على مرونة أفضل ومعالجة TLS.
يساعدك UniVirStor من Ambedded على نشر كلا السيناريوهين بكفاءة مع ضبط على مستوى الإنتاج ودعم توفر عالي.