Ceph RGW ile AI için S3 Depolama Yük Dengeleme
Yapay zeka iş yükleri, eğitim verileri, modeller ve çıkarım çıktıları için ölçeklenebilir, yüksek verimli S3 depolama gerektirir. Ceph RGW, güvenilir, S3 uyumlu bir arka uç sunar, ancak performans büyük ölçüde yük dengelemesine bağlıdır. NVMe kullanan özel AI kümeleri için, LVS TUN neredeyse hat hızı bant genişliği ve düşük gecikme süresi sağlar. Ambedded’in UniVirStor'u, otomatik kurulum ve HA tasarımı ile LVS TUN'u yerel olarak destekler, bu da onu performans açısından kritik AI depolama ortamları için ideal hale getirir.
Aşağıdaki anahtar noktalar, her tasarım seçiminin gereksinimini ve gerekçesini özetlemektedir.
- Yapay Zeka Neden Ölçeklenebilir ve Verimli Depolama Gerektirir
- Neden S3, Yapay Zeka İş Yükleri için İdealdir
- Neden Ceph RGW, Yapay Zeka S3 Depolama için Güçlü Bir Uyumdur
- Ceph RGW'de Yük Dengelemesi için Yüksek Erişilebilirlik İhtiyacı
- Ceph RGW için Açık Kaynak Yük Dengeleyici Seçenekleri
- Neden LVS TUN, NVMe Tabanlı Özel Yapay Zeka S3 Depolama için Daha İyidir
- Özel ve Kamu Bulut Yapay Zeka Uygulamaları için LVS TUN ile Ingress Karşılaştırması
- Ambedded'in UniVirStor'u, Ceph RGW için LVS Yük Dengeleyicisini Nasıl Destekler
- Sonuç
Yapay Zeka Neden Ölçeklenebilir ve Verimli Depolama Gerektirir
Modern AI iş yükleri, hem eğitim verilerine hızlı erişim hem de maliyet etkin uzun vadeli depolama gerektirir. NVMe veya HDD üzerinden erişilen S3 nesne depolama, büyük veri setlerini, kontrol noktalarını ve çıkarım modellerini yönetmek için ölçeklenebilir bir arka uç sağlar.
- Eğitim veri setleri için yüksek hızlı NVMe ve düşük gecikme süresi erişimi
- Uzun vadeli depolama ve arşivler için maliyet etkin HDD
Neden S3, Yapay Zeka İş Yükleri için İdealdir
S3 uyumlu depolama, RESTful API'si, ölçeklenebilirliği ve ML çerçeveleri ile entegrasyonu nedeniyle AI süreçlerinde yaygın olarak benimsenmiştir. Destekler:
- Veri seti ve model depolama
- Kontrol noktası oluşturma ve nesne sürümleme
- Modelleri çıkarım uç noktalarına sunma
- TensorFlow, PyTorch, MLFlow ile entegrasyon
Neden Ceph RGW, Yapay Zeka S3 Depolama için Güçlü Bir Uyumdur
Ceph RGW, yüksek kullanılabilirlik, güçlü tutarlılık ve petabayt ölçeğinde ölçeklenebilirlik sunan açık kaynaklı, S3 uyumlu bir nesne depolama hizmetidir. Ana özellikler şunlardır:
- Yüzlerce düğüm arasında ölçeklenebilirliği destekler
- Dayanıklılık için güçlü tutarlılık ve silme kodlaması sunar.
- Hibrit bulut kullanım senaryoları için entegre çoklu site replikasyonu sağlar.
- Maliyet etkin ticari donanımda dağıtılabilir.
Bu, Ceph RGW'yi petabayt ölçeğinde ve performans açısından kritik ortamlarda AI odaklı nesne depolama için güçlü bir arka uç haline getirir.
Ceph RGW'de Yük Dengelemesi için Yüksek Erişilebilirlik İhtiyacı
Ceph RGW durumsuzdur, yatay ölçeklenmeye olanak tanır. Ancak, sunmak için:
- Yüksek kullanılabilirlik
- Kayıp destek
- Performans ölçeklenebilirliği
Gelen S3 isteklerini (GET, PUT, DELETE) birden fazla RGW örneği arasında güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtabilen bir ön uç yük dengeleyiciye ihtiyacınız var.
Uygun yük dengelemesi olmadan, tek bir RGW düğümü veya ön uç sunucu bir darboğaz veya tek bir arıza noktası haline gelebilir.
Ceph RGW için Açık Kaynak Yük Dengeleyici Seçenekleri
Açık kaynak yük dengeleyicileri ile yaygın olarak kullanılan iki ana mimari:
-
Ingress Tabanlı (HAProxy + Keepalived + Çoklu-VIP + DNS RR)
- Katman 7 (HTTP) desteği
- TLS sonlandırma, SNI tabanlı çok kiracılı yönlendirme desteği
- Halka açık bulut veya çok kiracılı dağıtımlar için uygundur
- Biraz daha yüksek gecikme süresi ve darboğazları önlemek için dikkatli ayarlama gerektirir
- Daha büyük dağıtım ölçeklerinde, HAProxy'nin darboğaz haline gelmesini önlemek için birden fazla yüksek performanslı donanım sunucusu gereklidir.
-
LVS TUN + conntrackd + Ağırlıklı En Az Bağlantı (WLC)
- Katman 4 IP-in-IP tünelleme
- Yüksek verim ve düşük CPU kullanımı
- Dönüş trafiği için dengeleyiciyi atlar
- Özel, yüksek hızlı iç ağlar için en iyisi
Neden LVS TUN, NVMe Tabanlı Özel Yapay Zeka S3 Depolama için Daha İyidir
İç, NVMe tabanlı AI eğitim kümeleri için performans en önemli önceliktir:
- LVS TUN, neredeyse hat hızı bant genişliği sağlar
- TLS'yi sonlandırmaz, CPU yükünü azaltır
- conntrackd, istemci kesintisi olmadan kesintisiz geçiş sağlar
- Uygulama katmanı denetiminin olmaması gecikmeyi azaltır
Bu nedenle, LVS TUN, yüksek hızlı iç AI nesne depolama (örneğin, GPU küme eğitim boru hatları) için HAProxy'den daha iyi bir uyum sağlar.
Özel ve Kamu Bulut Yapay Zeka Uygulamaları için LVS TUN ile Ingress Karşılaştırması
| Özellik | Giriş (HAProxy) | LVS TUN bağlandı |
|---|---|---|
| TLS sonlandırma | ✅ Evet | ❌ Hayır |
| Çok kiracılı yönlendirme | ✅ Evet | ❌ Hayır |
| Verim | ❌ Sınırlı | ✅ Hattın hızı |
| Gecikme | ❌ Daha yüksek | ✅ Daha düşük |
| Sağlık kontrolleri | ✅ HTTP | ❌ TCP/ICMP |
| DNS entegrasyonu | ✅ Gerekli | ❌ Gerek yok |
| İdeal kullanım durumu | Halka açık bulut | Özel AI/HPC |
Ambedded'in UniVirStor'u, Ceph RGW için LVS Yük Dengeleyicisini Nasıl Destekler
UniVirStor, LVS TUN moduna yerel destek sunar, bunlar dahil:
- Ansible tabanlı otomatik kurulum
- keepalived ve conntrackd ile yüksek erişilebilirlik
- Sağlık kontrolü kancaları ve performans metrikleri
- Yüksek verimli S3 geçitleri için optimize edilmiş yönlendirme
Bu, UniVirStor'u, Ceph RGW'den hem performans hem de güvenilirlik talep eden AI veri gölleri veya GPU tabanlı AI kümeleri inşa eden müşteriler için ideal hale getirir.
Sonuç
Doğru yük dengeleyici mimarisini seçmek, AI için sağlam, ölçeklenebilir bir S3 depolama arka ucu inşa etmek için esastır.
- Özel AI kümeleri için, performansı maksimize etmek için LVS TUN + conntrackd kullanın.
- Halka açık hizmetler veya çok kiracılı S3 için, daha iyi esneklik ve TLS yönetimi için Ingress tabanlı HAProxy kullanın.
Ambedded'in UniVirStor, her iki senaryoyu da üretim kalitesinde ayarlama ve yüksek erişilebilirlik desteği ile verimli bir şekilde dağıtmanıza yardımcı olur.