Los siguientes puntos clave resumen la necesidad y justificación para cada elección de diseño.

• Por qué la IA necesita almacenamiento escalable y eficiente
• Por qué S3 es ideal para cargas de trabajo de IA
• Por qué Ceph RGW es una opción sólida para el almacenamiento S3 de IA
• La necesidad de balanceo de carga de alta disponibilidad en Ceph RGW
• Opciones de balanceador de carga de código abierto para Ceph RGW
• Por qué LVS TUN es mejor para almacenamiento privado de IA S3 basado en NVMe
• Comparación de LVS Tun vs Ingress para Private & amp; Aplicaciones de IA de la nube pública
• Cómo el UniVirStor de Ambedded soporta el balanceador de carga LVS para Ceph RGW
• Conclusión

Por qué la IA necesita almacenamiento escalable y eficiente

Las cargas de trabajo modernas de IA requieren tanto un acceso rápido a los datos de entrenamiento como un almacenamiento a largo plazo rentable. El almacenamiento de objetos S3, accesible a través de NVMe o HDD, proporciona un backend escalable para gestionar grandes conjuntos de datos, puntos de control y modelos de inferencia.

• NVMe de alta velocidad para conjuntos de datos de entrenamiento y acceso de baja latencia
• HDD rentable para almacenamiento a largo plazo y archivos

Por qué S3 es ideal para cargas de trabajo de IA

El almacenamiento compatible con S3 es ampliamente adoptado en los pipelines de IA debido a su API RESTful, escalabilidad e integración con marcos de ML. Soporta:

• Almacenamiento de conjuntos de datos y modelos
• Puntos de control y versionado de artefactos
• Servir modelos a puntos finales de inferencia
• Integración con TensorFlow, Pytorch, Mlflow

Por qué Ceph RGW es una opción sólida para el almacenamiento S3 de IA

Ceph RGW es un servicio de almacenamiento de objetos compatible con S3 y de código abierto que ofrece alta disponibilidad, fuerte consistencia y escalabilidad a escala de petabytes. Las características clave incluyen:

• Soporta escalabilidad a través de cientos de nodos
• Ofrece fuerte consistencia y codificación de borrado para durabilidad
• Proporciona replicación multi-sitio integrada para casos de uso en la nube híbrida
• Se puede implementar en hardware de bajo costo

Esto hace que Ceph RGW sea un backend poderoso para almacenamiento de objetos enfocado en IA tanto a escala de petabytes como en entornos críticos de rendimiento.

La necesidad de balanceo de carga de alta disponibilidad en Ceph RGW

Ceph RGW es sin estado, lo que permite la escalabilidad horizontal. Sin embargo, para ofrecer:

• Alta disponibilidad
• Soporte de conmutación por error
• Escalabilidad de rendimiento

Necesitas un equilibrador de carga de front-end que pueda distribuir de manera confiable y eficiente las solicitudes entrantes de S3 (GET, PUT, DELETE) entre múltiples instancias de RGW.

Sin un equilibrio de carga adecuado, un solo nodo RGW o servidor de front-end puede convertirse en un cuello de botella o un único punto de falla.

Opciones de balanceador de carga de código abierto para Ceph RGW

Se utilizan comúnmente dos arquitecturas principales con equilibradores de carga de código abierto:

1. Basado en Ingress (HAProxy + Keepalived + Multi-VIP + DNS RR)
   • Soporte de Capa 7 (HTTP)
   • Soporta terminación TLS, enrutamiento multi-inquilino basado en SNI
   • Adecuado para implementaciones en la nube pública o multi-inquilino
   • Latencia ligeramente más alta y requiere un ajuste cuidadoso para evitar cuellos de botella.
   • En escalas de implementación más grandes, se requieren múltiples servidores de hardware de alto rendimiento para evitar que HAProxy se convierta en un cuello de botella.
2. LVS TUN + conntrackd + Conexiones Mínimas Ponderadas (WLC)
   • Túnel IP-in-IP de Capa 4
   • Alto rendimiento y bajo uso de CPU
   • Evita el balanceador para el tráfico de retorno
   • Mejor para redes internas privadas de alta velocidad

Por qué LVS TUN es mejor para almacenamiento privado de IA S3 basado en NVMe

Para clústeres de entrenamiento de IA internos basados en NVMe, el rendimiento es la máxima prioridad:

• LVS TUN logra un ancho de banda casi a la velocidad de línea
• No termina TLS, reduciendo la sobrecarga de CPU
• conntrackd asegura una conmutación por error sin interrupción del cliente
• La ausencia de inspección a nivel de aplicación reduce la latencia

Por lo tanto, LVS TUN es una mejor opción que HAProxy para almacenamiento de objetos de IA interno de alta velocidad (por ejemplo, tuberías de entrenamiento de clústeres de GPU).

Comparación de LVS Tun vs Ingress para Private & amp; Aplicaciones de IA de la nube pública

Cómo el UniVirStor de Ambedded soporta el balanceador de carga LVS para Ceph RGW

UniVirStor ofrece soporte nativo para el modo LVS TUN, incluyendo:

• Configuración automatizada basada en Ansible
• Alta disponibilidad con keepalived y conntrackd
• Ganchos de verificación de salud y métricas de rendimiento
• Enrutamiento optimizado para puertas de enlace S3 de alto rendimiento

Esto hace que UniVirStor sea ideal para clientes que construyen lagos de datos de IA o clústeres de IA basados en GPU que exigen tanto rendimiento como fiabilidad de Ceph RGW.

Conclusión

Elegir la arquitectura de balanceador de carga adecuada es esencial para construir un backend de almacenamiento S3 robusto y escalable para IA.

• Para clústeres de IA privados, utiliza LVS TUN + conntrackd para maximizar el rendimiento.
• Para servicios de cara al público o S3 multi-inquilino, utiliza HAProxy basado en Ingress para una mejor flexibilidad y manejo de TLS.

Ambedded's UniVirStor te ayuda a implementar ambos escenarios de manera eficiente con ajustes de calidad de producción y soporte de alta disponibilidad.