Vyrovnávání zatížení S3 úložiště pro AI s Ceph RGW
AI pracovní zátěže vyžadují škálovatelné, vysoce propustné S3 úložiště pro tréninková data, modely a výstupy inference. Ceph RGW nabízí spolehlivé, S3-kompatibilní pozadí, ale výkon silně závisí na vyvažování zátěže. Pro soukromé AI clustery využívající NVMe poskytuje LVS TUN téměř linkovou šířku pásma a nízkou latenci. UniVirStor od Ambedded nativně podporuje LVS TUN s automatizovaným nastavením a návrhem HA, což ho činí ideálním pro výkonově kritická AI úložiště.
Následující klíčové body shrnují potřebu a odůvodnění pro každou designovou volbu.
- Proč AI potřebuje škálovatelné a efektivní úložiště
- Proč je S3 ideální pro AI pracovní zátěže
- Proč je Ceph RGW silnou volbou pro AI S3 úložiště
- Potřeba vysoce dostupného vyvažování zátěže v Ceph RGW
- Možnosti open-source vyvažovačů zátěže pro Ceph RGW
- Proč je LVS TUN lepší pro NVMe-založené soukromé AI S3 úložiště
- Porovnání LVS TUN vs Ingress pro soukromé a veřejné cloudové AI aplikace
- Jak Ambedded's UniVirStor podporuje LVS vyvažovač zátěže pro Ceph RGW
- Závěr
Proč AI potřebuje škálovatelné a efektivní úložiště
Moderní AI pracovní zátěže vyžadují rychlý přístup k tréninkovým datům a nákladově efektivní dlouhodobé úložiště. S3 objektové úložiště, přístupné přes NVMe nebo HDD, poskytuje škálovatelné zázemí pro správu velkých datových sad, kontrolních bodů a modelů inference.
- Vysokorychlostní NVMe pro tréninkové datové sady a nízkou latenci přístupu
- Nákladově efektivní HDD pro dlouhodobé úložiště a archivy
Proč je S3 ideální pro AI pracovní zátěže
Úložiště kompatibilní se S3 je široce přijímáno v AI pipelinech díky svému RESTful API, škálovatelnosti a integraci s ML frameworky. Podporuje:
- Úložiště datových sad a modelů
- Kontrolování a verzování artefaktů
- Poskytování modelů pro inference koncové body
- Integrace s TensorFlow, PyTorch, MLFlow
Proč je Ceph RGW silnou volbou pro AI S3 úložiště
Ceph RGW je open-source, S3-kompatibilní objektové úložiště, které nabízí vysokou dostupnost, silnou konzistenci a škálovatelnost na petabajtech. Klíčové vlastnosti zahrnují:
- Podporuje škálovatelnost napříč stovkami uzlů
- Nabízí silnou konzistenci a kódování pro odstranění pro trvanlivost
- Poskytuje integrovanou replikaci na více místech pro hybridní cloudové případy použití
- Může být nasazen na nákladově efektivním běžném hardwaru
To dělá z Ceph RGW silný backend pro objektové úložiště zaměřené na AI jak na petabajtové úrovni, tak v prostředích kritických na výkon.
Potřeba vysoce dostupného vyvažování zátěže v Ceph RGW
Ceph RGW je bezstavový, což umožňuje horizontální škálování. Nicméně, pro zajištění:
- Vysoké dostupnosti
- Podpora přepnutí při selhání
- Škálovatelnost výkonu
Potřebujete front-endový vyrovnávač zátěže, který může spolehlivě a efektivně distribuovat příchozí S3 požadavky (GET, PUT, DELETE) mezi více instancemi RGW.
Bez správného vyrovnávání zátěže může jediný uzel RGW nebo front-endový server stát se úzkým hrdlem nebo jediným bodem selhání.
Možnosti open-source vyvažovačů zátěže pro Ceph RGW
Dvě hlavní architektury se běžně používají s open-source vyvažovači zátěže:
-
Na základě Ingress (HAProxy + Keepalived + Multi-VIP + DNS RR)
- Podpora vrstvy 7 (HTTP)
- Podporuje ukončení TLS, směrování na základě SNI pro více nájemníků
- Vhodné pro veřejný cloud nebo nasazení s více nájemníky
- O něco vyšší latence a vyžaduje pečlivé ladění, aby se předešlo úzkým místům
- Při větších nasazeních jsou vyžadovány více výkonné hardwarové servery, aby se zabránilo tomu, že se HAProxy stane úzkým místem.
-
LVS TUN + conntrackd + Vážené nejmenší připojení (WLC)
- Tunneling IP-in-IP na vrstvě 4
- Vysoký průchod a nízké využití CPU
- Obchází vyvažovač pro návratový provoz
- Nejlepší pro soukromé, vysokorychlostní interní sítě
Proč je LVS TUN lepší pro NVMe-založené soukromé AI S3 úložiště
Pro interní AI tréninkové clustery založené na NVMe je výkon nejvyšší prioritou:
- LVS TUN dosahuje téměř linkové šířky pásma
- Nekončí TLS, čímž snižuje zátěž CPU
- conntrackd zajišťuje bezproblémový přechod bez přerušení klienta
- Žádná inspekce na aplikační vrstvě snižuje latenci
Proto je LVS TUN lepší volbou než HAProxy pro vysokorychlostní interní AI objektové úložiště (např. tréninkové pipeline GPU clusteru).
Porovnání LVS TUN vs Ingress pro soukromé a veřejné cloudové AI aplikace
| Funkce | Příchozí (HAProxy) | LVS TUN připojeno |
|---|---|---|
| Ukončení TLS | ✅ Ano | ❌ Ne |
| Víceuživatelské směrování | ✅ Ano | ❌ Ne |
| Průchodnost | ❌ Omezeno | ✅ Rychlost linky |
| Zpoždění | ❌ Vyšší | ✅ Nižší |
| Zdravotní kontroly | ✅ HTTP | ❌ TCP/ICMP |
| Integrace DNS | ✅ Požadováno | ❌ Není potřeba |
| Ideální případ použití | Veřejný cloud | Soukromá AI/HPC |
Jak Ambedded's UniVirStor podporuje LVS vyvažovač zátěže pro Ceph RGW
UniVirStor nabízí nativní podporu pro LVS TUN režim, včetně:
- Automatizovaná konfigurace založená na Ansible
- Vysoká dostupnost s keepalived a conntrackd
- Zdravotní kontrolní háčky a metriky výkonu
- Optimalizované směrování pro S3 brány s vysokým průtokem
To činí UniVirStor ideálním pro zákazníky, kteří budují AI datová jezera nebo AI clustery založené na GPU, které vyžadují jak výkon, tak spolehlivost od Ceph RGW.
Závěr
Výběr správné architektury vyrovnávače zátěže je zásadní pro budování robustního, škálovatelného S3 úložiště pro AI.
- Pro soukromé AI clustery použijte LVS TUN + conntrackd pro maximalizaci výkonu.
- Pro veřejné služby nebo multi-tenant S3 použijte Ingress-based HAProxy pro lepší flexibilitu a zpracování TLS.
Ambedded's UniVirStor vám pomůže efektivně nasadit obě scénáře s laděním na úrovni produkce a podporou vysoké dostupnosti.