Storage Architectures
Das Fundament der Datenintegrität: Analyse von verteilten Dateisystemen und Objektspeichern für Exascale-Workloads.
Optimale Datenhaltung für High-Performance Computing
Im Jahr 2026 ist Speicher nicht mehr gleich Speicher. Die Anforderungen moderner HPC-Cluster variieren extrem: Während physikalische Simulationen eine ultra-niedrige Latenz und massiv parallelen I/O-Durchsatz fordern, benötigen KI-Trainings-Datensätze eine nahezu unendliche Skalierbarkeit und flexible Metadaten. Ein tiefes Verständnis von Storage Architectures ist unerlässlich, um die richtige Balance zwischen Performance, Kosten und Verwaltbarkeit zu finden.
Zentrale Speicher-Paradigmen
Distributed File Systems
Technologien wie Lustre oder BeeGFS verteilen Datenblöcke über eine Vielzahl von Storage-Servern. Durch die POSIX-Kompatibilität und parallele I/O-Pfade eignen sie sich ideal für Scratch-Bereiche und aktive Simulations-Workloads.
Object Storage
Systeme wie Ceph oder S3-basierte Clouds verzichten auf eine starre Hierarchie. Daten werden als Objekte mit eindeutigen IDs und umfangreichen Metadaten gespeichert, was eine grenzenlose Skalierbarkeit für Archive und KI-Seen ermöglicht.
Strategien für optimales Datenmanagement
Ein modernes Datenmanagement-Konzept kombiniert beide Architekturen in einem hybriden Modell (Tiering):
- Hot Tier (Burst Buffer): Flash-basierte verteilte Dateisysteme für maximale Geschwindigkeit während des Rechenlaufs.
- Warm Tier (Project Storage): Standardisierte parallele Speicher für laufende Analysen und Team-Kollaboration.
- Cold Tier (Archive): Kostengünstiger Objektspeicher für die Langzeitarchivierung und Backup-Szenarien.
Vorteil des hybriden Ansatzes
Durch die Trennung von Performance- und Kapazitäts-Schichten lassen sich die Betriebskosten (TCO) drastisch senken, ohne die Simulationsgeschwindigkeit zu beeinträchtigen.
Technologie-Vergleich
| Merkmal | Distributed File System | Object Storage |
|---|---|---|
| Zugriffsprotokoll | POSIX (Mount) | REST API (S3 / HTTP) |
| Struktur | Hierarchisch (Verzeichnisse) | Flach (Buckets/Keys) |
| Parallele Performance | Extrem hoch (Striping) | Moderat (Latency-gebunden) |
| Metadaten | Limitiert (MDS-Flaschenhals) | Umfangreich & Anpassbar |
| Primärer Use-Case | Checkpointing & Simulation | Archiv & KI-Datensätze |
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