การโหลดบาลานซ์การจัดเก็บ S3 สำหรับ AI ด้วย Ceph RGW
งาน AI ต้องการการจัดเก็บ S3 ที่สามารถปรับขนาดได้และมีความสามารถในการส่งข้อมูลสูงสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม โมเดล และผลลัพธ์การอนุมาน. Ceph RGW มีแบ็คเอนด์ที่เชื่อถือได้และเข้ากันได้กับ S3 แต่ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับการกระจายโหลดอย่างมาก. สำหรับคลัสเตอร์ AI ส่วนตัวที่ใช้ NVMe, LVS TUN ให้แบนด์วิธใกล้เคียงกับอัตราไลน์และความหน่วงต่ำ. UniVirStor ของ Ambedded รองรับ LVS TUN โดยอัตโนมัติพร้อมการตั้งค่าและการออกแบบ HA ทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมการจัดเก็บข้อมูล AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง.
ประเด็นสำคัญต่อไปนี้สรุปความจำเป็นและเหตุผลสำหรับการเลือกออกแบบแต่ละอย่าง.
- ทำไม AI จึงต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถขยายได้และมีประสิทธิภาพ
- ทำไม S3 จึงเหมาะสำหรับงาน AI
- ทำไม Ceph RGW จึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูล AI S3
- ความจำเป็นสำหรับการทำงานของโหลดบาลานเซอร์ที่มีความพร้อมสูงใน Ceph RGW
- ตัวเลือกโหลดบาลานเซอร์แบบโอเพนซอร์สสำหรับ Ceph RGW
- ทำไม LVS TUN ถึงดีกว่าสำหรับการจัดเก็บ AI S3 แบบส่วนตัวที่ใช้ NVMe
- เปรียบเทียบ LVS TUN กับ Ingress สำหรับแอปพลิเคชัน AI คลาวด์ส่วนตัวและสาธารณะ
- UniVirStor ของ Ambedded สนับสนุน LVS Load Balancer สำหรับ Ceph RGW
- บทสรุป
ทำไม AI จึงต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถขยายได้และมีประสิทธิภาพ
งาน AI สมัยใหม่ต้องการการเข้าถึงข้อมูลการฝึกอบรมที่รวดเร็วและการจัดเก็บระยะยาวที่คุ้มค่า S3 object storage ที่เข้าถึงได้ผ่าน NVMe หรือ HDD ให้การสนับสนุนที่สามารถขยายได้สำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จุดตรวจสอบ และโมเดลการอนุมาน
- NVMe ความเร็วสูงสำหรับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการเข้าถึงที่มีความหน่วงต่ำ
- HDD ที่คุ้มค่าสำหรับการจัดเก็บระยะยาวและการเก็บถาวร
ทำไม S3 จึงเหมาะสำหรับงาน AI
การจัดเก็บที่เข้ากันได้กับ S3 ได้รับการนำไปใช้กันอย่างแพร่หลายในกระบวนการ AI เนื่องจาก API แบบ RESTful ความสามารถในการขยาย และการรวมเข้ากับกรอบ ML มันสนับสนุน:
- การจัดเก็บชุดข้อมูลและโมเดล
- การตรวจสอบจุดและการจัดการเวอร์ชันของวัตถุ
- การให้บริการโมเดลไปยังจุดสิ้นสุดการอนุมาน
- การรวมเข้ากับ tensorflow, pytorch, mlflow
ทำไม Ceph RGW จึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูล AI S3
Ceph RGW เป็นบริการจัดเก็บวัตถุที่เข้ากันได้กับ S3 แบบโอเพนซอร์ส ซึ่งมีความพร้อมใช้งานสูง ความสอดคล้องที่แข็งแกร่ง และสามารถขยายขนาดได้ถึงเพตาไบต์ ฟีเจอร์หลักประกอบด้วย:
- รองรับการขยายขนาดข้ามโหนดหลายร้อยโหนด
- มีความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและการเข้ารหัสการลบเพื่อความทนทาน
- มีการทำซ้ำหลายไซต์แบบรวมสำหรับกรณีการใช้งานคลาวด์แบบไฮบริด
- สามารถติดตั้งบนฮาร์ดแวร์ที่มีต้นทุนต่ำ
นี่ทำให้ Ceph RGW เป็นแบ็กเอนด์ที่ทรงพลังสำหรับการจัดเก็บวัตถุที่มุ่งเน้น AI ทั้งในระดับเพตาไบต์และในสภาพแวดล้อมที่มีความสำคัญต่อประสิทธิภาพ
ความจำเป็นสำหรับการทำงานของโหลดบาลานเซอร์ที่มีความพร้อมสูงใน Ceph RGW
Ceph RGW ไม่มีสถานะ ทำให้สามารถขยายขนาดในแนวนอนได้ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้บริการ:
- ความพร้อมใช้งานสูง
- การสนับสนุนการเปลี่ยนผ่าน
- ความสามารถในการปรับขนาดประสิทธิภาพ
คุณต้องมีโหลดบาลานเซอร์ด้านหน้า ที่สามารถกระจายคำขอ S3 ที่เข้ามา (GET, PUT, DELETE) ได้อย่างเชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพไปยังหลาย ๆ อินสแตนซ์ RGW.
หากไม่มีการโหลดบาลานซ์ที่เหมาะสม โหนด RGW หรือเซิร์ฟเวอร์ด้านหน้าตัวเดียวอาจกลายเป็นจุดคอขวดหรือจุดล้มเหลวเดียว.
ตัวเลือกโหลดบาลานเซอร์แบบโอเพนซอร์สสำหรับ Ceph RGW
สถาปัตยกรรมหลักสองแบบที่มักใช้กับโหลดบาลานเซอร์แบบโอเพนซอร์ส:
-
แบบ Ingress (HAProxy + Keepalived + Multi-VIP + DNS RR)
- การสนับสนุน Layer 7 (HTTP)
- สนับสนุนการสิ้นสุด TLS, การจัดเส้นทางหลายผู้เช่าแบบ SNI
- เหมาะสำหรับคลาวด์สาธารณะหรือการปรับใช้หลายผู้เช่า
- มีความหน่วงเล็กน้อยและต้องการการปรับแต่งอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงจุดคอขวด
- ในขนาดการปรับใช้ที่ใหญ่ขึ้น จำเป็นต้องมีเซิร์ฟเวอร์ฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงหลายเครื่องเพื่อป้องกันไม่ให้ HAProxy กลายเป็นจุดคอขวด.
-
LVS TUN CONNTRACKD การเชื่อมต่ออย่างน้อยที่สุด (WLC)
- การสร้างอุโมงค์ IP-in-IP ชั้นที่ 4
- ความเร็วสูงและการใช้ CPU ต่ำ
- ข้ามตัวบาลานเซอร์สำหรับการจราจรกลับ
- ดีที่สุดสำหรับเครือข่ายภายในที่รวดเร็วและเป็นส่วนตัว
ทำไม LVS TUN ถึงดีกว่าสำหรับการจัดเก็บ AI S3 แบบส่วนตัวที่ใช้ NVMe
สำหรับคลัสเตอร์การฝึกอบรม AI ที่ใช้ NVMe ภายใน ประสิทธิภาพคือสิ่งสำคัญที่สุด:
- LVS TUN สามารถทำความเร็วแบนด์วิดธ์ใกล้เคียงกับอัตราไลน์ได้
- ไม่สิ้นสุด TLS ลดภาระ CPU
- conntrackd รับประกันการเปลี่ยนผ่านที่ราบรื่นโดยไม่มีการหยุดชะงักของลูกค้า
- การตรวจสอบที่ชั้นแอปพลิเคชันไม่มีผลต่อความหน่วง
ดังนั้น LVS TUN จึงเหมาะสมกว่ากับ HAProxy สำหรับการจัดเก็บวัตถุ AI ภายในที่ความเร็วสูง (เช่น ท่อการฝึกอบรมคลัสเตอร์ GPU).
เปรียบเทียบ LVS TUN กับ Ingress สำหรับแอปพลิเคชัน AI คลาวด์ส่วนตัวและสาธารณะ
| ฟีเจอร์ | Ingress (Haproxy) | LVS TUN + conntrackd |
|---|---|---|
| การสิ้นสุด TLS | ✅ ใช่ | ❌ ไม่ใช่ |
| การจัดเส้นทางหลายผู้เช่า | ✅ ใช่ | ❌ ไม่ใช่ |
| อัตราการส่งข้อมูล | ❌ จำกัด | ✅ อัตราไลน์ |
| ความหน่วง | ❌ สูงกว่า | ✅ ต่ำกว่า |
| การตรวจสอบสุขภาพ | ✅ http | ❌ TCP/ICMP |
| การรวม DNS | ✅ จำเป็น | ❌ ไม่จำเป็น |
| กรณีการใช้งานที่เหมาะสม | คลาวด์สาธารณะ | AI/HPC ส่วนตัว |
UniVirStor ของ Ambedded สนับสนุน LVS Load Balancer สำหรับ Ceph RGW
UniVirStor มีการสนับสนุนโหมด LVS TUN โดยตรง รวมถึง:
- การตั้งค่าอัตโนมัติที่ใช้ Ansible
- ความพร้อมใช้งานสูงด้วย keepalived และ conntrackd
- การตรวจสอบสุขภาพและเมตริกประสิทธิภาพ
- การจัดเส้นทางที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ S3 เกตเวย์ที่มีความเร็วสูง
นี่ทำให้ UniVirStor เหมาะสำหรับลูกค้าที่สร้าง AI data lakes หรือคลัสเตอร์ AI ที่ใช้ GPU ซึ่งต้องการทั้งประสิทธิภาพและความเชื่อถือได้จาก Ceph RGW.
บทสรุป
การเลือกสถาปัตยกรรมโหลดบาลานเซอร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแบ็กเอนด์ S3 ที่แข็งแกร่งและสามารถขยายได้สำหรับ AI.
- สำหรับคลัสเตอร์ AI ส่วนตัว ให้ใช้ LVS TUN + conntrackd เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด.
- สำหรับบริการที่เปิดเผยต่อสาธารณะหรือ S3 แบบหลายผู้เช่า ให้ใช้ HAProxy แบบ Ingress เพื่อความยืดหยุ่นและการจัดการ TLS ที่ดีกว่า.
UniVirStor ของ Ambedded ช่วยให้คุณสามารถปรับใช้ทั้งสองสถานการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการปรับแต่งระดับการผลิตและการสนับสนุนความพร้อมใช้งานสูง.