Ceph RGWを使用したAIのためのS3ストレージロードバランシング
AIワークロードには、トレーニングデータ、モデル、および推論出力のためのスケーラブルで高スループットのS3ストレージが必要です。 Ceph RGWは信頼性の高いS3互換のバックエンドを提供しますが、パフォーマンスは負荷分散に大きく依存します。 NVMeを使用したプライベートAIクラスターでは、LVS TUNがほぼラインレートの帯域幅と低遅延を提供します。 AmbeddedのUniVirStorは、LVS TUNをネイティブにサポートし、自動セットアップとHA設計を備えているため、パフォーマンスが重要なAIストレージ環境に最適です。
以下の重要なポイントは、各設計選択の必要性と正当性を要約しています。
- なぜAIにはスケーラブルで効率的なストレージが必要なのか
- なぜS3はAIワークロードに理想的なのか
- なぜCeph RGWはAI S3ストレージに強く適合するのか
- Ceph RGWにおける高可用性ロードバランシングの必要性
- Ceph RGWのためのオープンソースロードバランサーオプション
- なぜLVS TUNはNVMeベースのプライベートAI S3ストレージに優れているのか
- プライベートおよびパブリッククラウドAIアプリケーションのためのLVS TUNとIngressの比較
- AmbeddedのUniVirStorがCeph RGWのLVSロードバランサーをサポートする方法
- 結論
なぜAIにはスケーラブルで効率的なストレージが必要なのか
現代のAIワークロードは、トレーニングデータへの迅速なアクセスとコスト効率の良い長期ストレージの両方を必要とします。NVMeまたはHDDを介してアクセスされるS3オブジェクトストレージは、大規模なデータセット、チェックポイント、および推論モデルを管理するためのスケーラブルなバックエンドを提供します。
- トレーニングデータセット用の高速NVMeと低遅延アクセス
- 長期ストレージとアーカイブ用のコスト効率の良いHDD
なぜS3はAIワークロードに理想的なのか
S3互換ストレージは、そのRESTful API、スケーラビリティ、およびMLフレームワークとの統合により、AIパイプラインで広く採用されています。サポート内容は次のとおりです:
- データセットとモデルのストレージ
- チェックポイントとアーティファクトのバージョン管理
- 推論エンドポイントへのモデルの提供
- Tensorflow、Pytorch、Mlflowとの統合
なぜCeph RGWはAI S3ストレージに強く適合するのか
Ceph RGWは、高可用性、強い整合性、ペタバイト規模のスケーラビリティを提供するオープンソースのS3互換オブジェクトストレージサービスです。主な機能は次のとおりです:
- 数百のノードにわたるスケーラビリティをサポート
- 耐久性のための強い整合性と消失コーディングを提供
- ハイブリッドクラウドのユースケース向けに統合されたマルチサイトレプリケーションを提供
- コスト効率の良い汎用ハードウェアに展開可能
これにより、Ceph RGWはペタバイト規模およびパフォーマンスが重要な環境でのAI中心のオブジェクトストレージの強力なバックエンドとなります。
Ceph RGWにおける高可用性ロードバランシングの必要性
Ceph RGWはステートレスであり、水平スケーリングを可能にします。ただし、次を提供するためには:
- 高可用性
- フェイルオーバーサポート
- パフォーマンスのスケーラビリティ
信頼性が高く効率的に、複数のRGWインスタンスに対してS3リクエスト（GET、PUT、DELETE）を分配できるフロントエンドロードバランサーが必要です。
適切なロードバランシングがないと、単一のRGWノードまたはフロントエンドサーバーがボトルネックまたは単一障害点になる可能性があります。
Ceph RGWのためのオープンソースロードバランサーオプション
オープンソースのロードバランサーで一般的に使用される2つの主要なアーキテクチャは次のとおりです:
-
Ingressベース（HAProxy + Keepalived + Multi-VIP + DNS RR）
- レイヤー7（HTTP）サポート
- TLS終端、SNIベースのマルチテナントルーティングをサポート
- パブリッククラウドまたはマルチテナント展開に適しています。
- わずかに高いレイテンシがあり、ボトルネックを避けるために慎重な調整が必要です。
- 大規模な展開では、HAProxyがボトルネックにならないようにするために、複数の高性能ハードウェアサーバーが必要です。
-
lvs tun conntrackd加重最小接続（WLC）
- レイヤー4 IP-in-IP トンネリング
- 高スループットと低CPU使用率
- 戻りトラフィックのためにバランサーをバイパス
- プライベートで高速な内部ネットワークに最適
なぜLVS TUNはNVMeベースのプライベートAI S3ストレージに優れているのか
内部のNVMeベースのAIトレーニングクラスターでは、パフォーマンスが最優先です:
- LVS TUNはほぼラインレートの帯域幅を実現
- TLSを終了しないため、CPUオーバーヘッドが削減される
- conntrackdはクライアントの中断なしにシームレスなフェイルオーバーを保証
- アプリケーション層の検査を行わないため、レイテンシが減少
したがって、LVS TUNは高速な内部AIオブジェクトストレージ（例：GPUクラスターのトレーニングパイプライン）に対してHAProxyよりも適しています。
プライベートおよびパブリッククラウドAIアプリケーションのためのLVS TUNとIngressの比較
| 機能 | イングレス（haproxy） | LVS Tun Conntrackd |
|---|---|---|
| TLS終端処理 | ✅ はい | ❌ いいえ |
| マルチテナントルーティング | ✅ はい | ❌ いいえ |
| スループット | ❌ 限定的 | ✅ ラインレート |
| レイテンシ | ❌ 高い | ✅ 低い |
| ヘルスチェック | http | ❌ TCP/ICMP |
| DNS統合 | ✅ 必要 | ❌ 不要 |
| 理想的な使用ケース | パブリッククラウド | プライベートAI/HPC |
AmbeddedのUniVirStorがCeph RGWのLVSロードバランサーをサポートする方法
UniVirStorは、次のLVS TUNモードのネイティブサポートを提供します。
- Ansibleベースの自動セットアップ
- keepalivedとconntrackdによる高可用性
- ヘルスチェックフックとパフォーマンスメトリクス
- 高スループットS3ゲートウェイのための最適化されたルーティング
これにより、UniVirStorは、Ceph RGWからのパフォーマンスと信頼性の両方を要求するAIデータレイクやGPUベースのAIクラスターを構築する顧客に最適です。
結論
適切なロードバランサーアーキテクチャを選択することは、AIのための堅牢でスケーラブルなS3ストレージバックエンドを構築するために不可欠です。
- プライベートAIクラスターの場合、パフォーマンスを最大化するためにLVS TUN + conntrackdを使用してください。
- 公開サービスやマルチテナントS3の場合、柔軟性とTLS処理を向上させるためにIngressベースのHAProxyを使用してください。
AmbeddedのUniVirStorは、プロダクショングレードの調整と高可用性サポートを備えて、両方のシナリオを効率的に展開するのに役立ちます。