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 ถึงต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถขยายขนาดได้และมีประสิทธิภาพ
- ทำไม S3 ถึงเหมาะสมสำหรับงาน AI
- ทำไม Ceph RGW ถึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บ AI S3
- ความจำเป็นในการทำให้โหลดบาลานซ์มีความพร้อมใช้งานสูงใน Ceph RGW
- ตัวเลือกโหลดบาลานเซอร์แบบโอเพนซอร์สสำหรับ Ceph RGW
- ทำไม LVS TUN ถึงดีกว่าสำหรับการจัดเก็บ AI S3 ส่วนตัวที่ใช้ NVMe
- เปรียบเทียบ LVS TUN กับ Ingress สำหรับแอปพลิเคชัน AI คลาวด์ส่วนตัวและสาธารณะ
- UniVirStor ของ Ambedded สนับสนุน LVS Load Balancer สำหรับ Ceph RGW อย่างไร
- บทสรุป
ทำไม AI ถึงต้องการการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถขยายขนาดได้และมีประสิทธิภาพ
งานโหลด AI สมัยใหม่ต้องการการเข้าถึงข้อมูลการฝึกอบรมอย่างรวดเร็วและการจัดเก็บระยะยาวที่คุ้มค่า S3 object storage ที่เข้าถึงได้ผ่าน NVMe หรือ HDD ให้บริการแบ็คเอนด์ที่สามารถปรับขนาดได้สำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จุดตรวจสอบ และโมเดลการอนุมาน.
- NVMe ความเร็วสูงสำหรับชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการเข้าถึงที่มีความหน่วงต่ำ
- HDD ที่คุ้มค่าสำหรับการจัดเก็บระยะยาวและคลังข้อมูล
ทำไม S3 ถึงเหมาะสมสำหรับงาน AI
การจัดเก็บที่เข้ากันได้กับ S3 ได้รับการนำไปใช้กันอย่างแพร่หลายในสายงาน AI เนื่องจาก API แบบ RESTful ความสามารถในการปรับขนาด และการรวมเข้ากับกรอบ ML มันรองรับ:
- การจัดเก็บชุดข้อมูลและโมเดล
- การตรวจสอบจุดและการจัดการเวอร์ชันของอาร์ติแฟกต์
- การให้บริการโมเดลไปยังจุดสิ้นสุดการอนุมาน
- การรวมเข้ากับ TensorFlow, PyTorch, MLFlow
ทำไม Ceph RGW ถึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บ AI S3
Ceph RGW เป็นบริการจัดเก็บวัตถุที่เข้ากันได้กับ S3 แบบโอเพนซอร์สที่มีความพร้อมใช้งานสูง ความสอดคล้องที่แข็งแกร่ง และความสามารถในการปรับขนาดในระดับเพตาไบต์ ฟีเจอร์หลักประกอบด้วย:
- รองรับการปรับขนาดข้ามโหนดหลายร้อยโหนด
- เสนอความสอดคล้องที่แข็งแกร่งและการเข้ารหัสการลบเพื่อความทนทาน
- ให้การทำซ้ำแบบหลายไซต์ที่รวมเข้าด้วยกันสำหรับกรณีการใช้งานคลาวด์แบบไฮบริด
- สามารถติดตั้งบนฮาร์ดแวร์ที่มีต้นทุนต่ำ
นี่ทำให้ Ceph RGW เป็นแบ็คเอนด์ที่ทรงพลังสำหรับการจัดเก็บวัตถุที่มุ่งเน้น AI ทั้งในระดับเพตาไบต์และในสภาพแวดล้อมที่มีความสำคัญต่อประสิทธิภาพ
ความจำเป็นในการทำให้โหลดบาลานซ์มีความพร้อมใช้งานสูงใน Ceph RGW
Ceph RGW ไม่มีสถานะ ทำให้สามารถขยายแนวนอนได้ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้บริการ:
- ความพร้อมใช้งานสูง
- การสนับสนุนการเปลี่ยนผ่าน
- ความสามารถในการปรับขนาดประสิทธิภาพ
คุณต้องมีโหลดบาลานเซอร์ด้านหน้า ที่สามารถกระจายคำขอ S3 ที่เข้ามา (GET, PUT, DELETE) ได้อย่างเชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพไปยังหลายอินสแตนซ์ RGW
หากไม่มีการกระจายโหลดที่เหมาะสม โหนด RGW เดียวหรือเซิร์ฟเวอร์ด้านหน้าสามารถกลายเป็นจุดคอขวดหรือจุดล้มเหลวเดียว
ตัวเลือกโหลดบาลานเซอร์แบบโอเพนซอร์สสำหรับ Ceph RGW
สถาปัตยกรรมหลักสองแบบที่มักใช้กับโหลดบาลานเซอร์แบบโอเพนซอร์ส:
-
Ingress-Based (HAProxy + Keepalived + Multi-VIP + DNS RR)
- การสนับสนุน Layer 7 (HTTP)
- รองรับการสิ้นสุด TLS, การจัดเส้นทางแบบหลายผู้เช่าโดยอิงจาก SNI
- เหมาะสำหรับการใช้งานในคลาวด์สาธารณะหรือการใช้งานแบบหลายผู้เช่า
- มีความหน่วงเล็กน้อยและต้องการการปรับแต่งอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวด
- ในระดับการใช้งานที่ใหญ่ขึ้น จะต้องมีเซิร์ฟเวอร์ฮาร์ดแวร์ประสิทธิภาพสูงหลายเครื่องเพื่อป้องกันไม่ให้ HAProxy กลายเป็นปัญหาคอขวด.
-
LVS TUN เชื่อมต่อ Weighted Least Connections (WLC)
- การสร้างอุโมงค์ IP-in-IP ที่ Layer 4
- ความสามารถในการส่งข้อมูลสูงและการใช้ CPU ต่ำ
- ข้ามตัวบาลานเซอร์สำหรับการจราจรกลับ
- ดีที่สุดสำหรับเครือข่ายภายในที่มีความเร็วสูงและเป็นส่วนตัว
ทำไม LVS TUN ถึงดีกว่าสำหรับการจัดเก็บ AI S3 ส่วนตัวที่ใช้ NVMe
สำหรับคลัสเตอร์การฝึกอบรม AI ที่ใช้ NVMe ภายใน ประสิทธิภาพคือสิ่งสำคัญที่สุด:
- LVS TUN สามารถทำความเร็วแบนด์วิดธ์ใกล้เคียงกับอัตราไลน์
- ไม่สิ้นสุด TLS ลดภาระ CPU
- conntrackd รับประกันการเปลี่ยนผ่านที่ราบรื่นโดยไม่มีการหยุดชะงักของลูกค้า
- การตรวจสอบที่ชั้นแอปพลิเคชันที่ไม่มีจะลดความหน่วง
ดังนั้น LVS TUN จึงเหมาะสมกว่ากับ HAProxy สำหรับการจัดเก็บวัตถุ AI ภายในที่มีความเร็วสูง (เช่น ท่อการฝึกอบรมคลัสเตอร์ GPU).
เปรียบเทียบ LVS TUN กับ Ingress สำหรับแอปพลิเคชัน AI คลาวด์ส่วนตัวและสาธารณะ
| ฟีเจอร์ | ทางเข้า (HAProxy) | LVS TUN มีข้อจำกัด |
|---|---|---|
| การสิ้นสุด TLS | ✅ ใช่ | ❌ ไม่ |
| การจัดเส้นทางหลายผู้เช่า | ✅ ใช่ | ❌ ไม่ |
| อัตราการส่งข้อมูล | ❌ จำกัด | ✅ อัตราเส้น |
| 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 อย่างไร
UniVirStor มีการสนับสนุนแบบเนทีฟสำหรับโหมด LVS TUN รวมถึง:
- การตั้งค่าอัตโนมัติที่ใช้ Ansible
- ความพร้อมใช้งานสูงด้วย keepalived และ conntrackd
- ฮุคการตรวจสอบสุขภาพและเมตริกประสิทธิภาพ
- การจัดเส้นทางที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับเกตเวย์ S3 ที่มีความสามารถในการส่งข้อมูลสูง
นี่ทำให้ UniVirStor เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับลูกค้าที่สร้าง AI data lakes หรือ GPU-based AI clusters ที่ต้องการทั้งประสิทธิภาพและความเชื่อถือได้จาก Ceph RGW.
บทสรุป
การเลือกสถาปัตยกรรมโหลดบาลานเซอร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้าง S3 storage backend ที่แข็งแกร่งและสามารถขยายได้สำหรับ AI.
- สำหรับคลัสเตอร์ AI ส่วนตัว ให้ใช้ LVS TUN + conntrackd เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด.
- สำหรับบริการที่เปิดเผยต่อสาธารณะหรือ S3 แบบหลายผู้เช่า ให้ใช้ HAProxy ที่ใช้ Ingress เพื่อความยืดหยุ่นและการจัดการ TLS ที่ดีกว่า.
Ambedded's UniVirStor ช่วยให้คุณปรับใช้ทั้งสองสถานการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการปรับแต่งระดับการผลิตและการสนับสนุนความพร้อมใช้งานสูง.