Kumusta sa komunidad sa Habr! Bag-o lang ako nagsulat bahin sa among una nga bersyon nga cluster board []. Ug karon gusto nakong isulti kanimo kung giunsa namo pagtrabaho ang bersyon random nga pag-access sa panumduman.
Ganahan kami sa mga mini nga server nga magamit alang sa lokal nga pag-uswag ug lokal nga pag-host. Dili sama sa mga desktop computer o laptop, ang among mga server gidisenyo aron magtrabaho 24/7, mahimo silang dali nga ma-federated, pananglitan, adunay 4 nga mga processor sa usa ka cluster, ug pagkahuman sa 5 minuto adunay 16 nga mga processor (walay dugang nga kagamitan sa network) ug tanan niini. sa usa ka compact form factor hilom ug kusog sa enerhiya.
Ang arkitektura sa among mga server gibase sa prinsipyo sa cluster sa pagtukod, i.e. naghimo kami og mga cluster board nga, gamit ang ethernet network sa board, nagkonektar sa pipila ka mga computing modules (processors). Aron mapasayon, wala pa mi magbuhat ug kaugalingong computing modules, pero naggamit ug Raspberry Pi Compute Modules ug naglaum gyud mi sa bag-ong CM4 module. Apan, ang tanan misupak sa mga plano sa ilang bag-ong porma nga hinungdan ug sa akong hunahuna daghan ang nasagmuyo.
Ubos sa pagputol kung giunsa kami miadto gikan sa V1 hangtod sa V2 ug kung giunsa namon paggawas gamit ang bag-ong Raspberry Pi CM4 form factor.
Busa, human sa paghimo sa usa ka cluster alang sa 7 nodes, ang mga pangutana mao - unsa ang sunod? Sa unsa nga paagi sa pagdugang sa bili sa usa ka produkto? 8, 10 o 16 ka node? Unsa nga module manufacturers? Naghunahuna bahin sa produkto sa kinatibuk-an, nahibal-an namon nga ang panguna nga butang dinhi dili ang gidaghanon sa mga node o kung kinsa ang tiggama, apan ang esensya sa mga pungpong ingon usa ka bloke sa pagtukod. Kinahanglan natong pangitaon ang minimum nga building block niana
Ang una, mahimong usa ka cluster ug sa samang higayon makahimo sa pagkonektar sa mga disk ug expansion boards. Ang cluster block kinahanglan nga usa ka igo-sa-kaugalingon nga base node ug adunay daghang mga kapilian sa pagpalapad.
Ang ikaduha, aron ang mga minimum nga cluster block mahimong konektado sa usag usa pinaagi sa pagtukod og mga cluster sa mas dako nga gidak-on ug aron kini episyente sa natad sa budget ug scaling speed. Ang scaling speed kinahanglan nga mas paspas kay sa pagkonektar sa ordinaryo nga mga computer ngadto sa usa ka network ug mas barato pa kay sa server hardware.
Ang ikatulo, ang minimum nga cluster units kinahanglan nga igo nga compact, mobile, energy efficient, cost-effective ug dili demanding sa operating conditions. Kini usa sa mga hinungdan nga kalainan gikan sa mga rack sa server ug tanan nga konektado niini.
Nagsugod kami pinaagi sa pagtino sa gidaghanon sa mga node.
Gidaghanon sa mga node
Uban sa yano nga lohikal nga mga paghukom, nahibal-an namon nga ang 4 nga mga node mao ang labing kaayo nga kapilian alang sa minimum nga cluster block. Ang 1 node dili cluster, 2 node dili igo (1 master 1 worker, walay posibilidad sa pag-scale sulod sa usa ka block, ilabina sa heterogeneous nga mga opsyon), 3 node kay ok ra, pero dili multiple powers sa 2 ug scaling sulod limitado ang usa ka bloke, ang 6 nga mga node moabut sa usa ka presyo nga hapit sama sa 7 nga mga node (gikan sa among kasinatian kini usa na ka dako nga presyo sa gasto), ang 8 daghan, dili mohaum sa mini ITX form factor ug usa ka labi ka mahal nga solusyon sa PoC.
Upat ka mga node matag bloke ang gikonsiderar nga bulawan nga mean:
- gamay nga materyales matag cluster board, busa mas barato ang paghimo
- multiple sa 4, total 4 blocks naghatag og 16 physical processors
- stable circuit 1 master ug 3 ka trabahante
- mas heterogeneous nga mga variation, general-compute + accelerated-compute modules
- mini ITX form factor nga adunay SSD drive ug expansion card
Compute modules
Ang ikaduha nga bersyon gibase sa CM4, kami naghunahuna nga kini ipagawas sa SODIMM form factor. Apanβ¦
Naghimo kami usa ka desisyon nga maghimo usa ka SODIMM nga daughterboard ug i-assemble ang CM4 direkta sa mga module aron ang mga tiggamit dili na maghunahuna bahin sa CM4.
Turing Pi Compute Module nga Nagsuporta sa Raspberry Pi CM4
Sa kinatibuk-an, sa pagpangita sa mga module, usa ka tibuuk nga merkado sa mga module sa kompyuter ang giablihan gikan sa gagmay nga mga module nga adunay 128 MB RAM hangtod 8 GB RAM. Ang mga modulo nga adunay 16 GB RAM ug daghan pa anaa sa unahan. Alang sa edge application hosting base sa cloud native nga mga teknolohiya, ang 1 GB sa RAM dili na igo, ug ang bag-o nga dagway sa mga modules alang sa 2, 4 ug bisan 8 GB sa RAM naghatag og maayong lawak alang sa pagtubo. Giisip pa nila ang mga kapilian nga adunay mga module sa FPGA alang sa mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina, apan ang ilang suporta nalangan tungod kay ang software ecosystem wala maugmad. Samtang nagtuon sa merkado sa module, nakahunahuna kami nga maghimo usa ka unibersal nga interface alang sa mga module, ug sa V2 nagsugod kami sa paghiusa sa interface sa mga module sa kompyuter. Kini magtugot sa mga tag-iya sa V2 nga bersyon sa pagkonektar sa mga module gikan sa ubang mga tiggama ug pagsagol niini alang sa piho nga mga buluhaton.
Gisuportahan sa V2 ang tibuuk nga linya sa Raspberry Pi 4 Compute Module (CM4), lakip ang mga bersyon sa Lite ug 8 GB nga mga module sa RAM
Periphery
Human matino ang tigbaligya sa mga module ug ang gidaghanon sa mga node, miduol kami sa PCI bus diin nahimutang ang mga peripheral. Ang PCI bus mao ang sumbanan alang sa mga peripheral ug makita sa halos tanang computing modules. Adunay kami daghang mga node, ug labing maayo, ang matag node kinahanglan nga makapaambit sa mga aparato sa PCI sa dungan nga mode sa paghangyo. Pananglitan, kung kini usa ka disk nga konektado sa bus, nan kini magamit sa tanan nga mga node. Nagsugod kami sa pagpangita alang sa mga switch sa PCI nga adunay suporta sa multi-host ug nakit-an nga walaβy usa niini nga angay sa among mga kinahanglanon. Ang tanan nga kini nga mga solusyon kasagaran limitado sa 1 host o daghang host, apan wala ang paagi sa dungan nga mga hangyo sa mga endpoint. Ang ikaduhang problema mao ang taas nga gasto nga $50 o labaw pa kada chip. Sa V2, nakahukom kami nga i-postpone ang mga eksperimento sa mga switch sa PCI (mobalik kami sa kanila sa ulahi samtang nag-uswag kami) ug nagsubay sa dalan sa pag-assign sa usa ka papel alang sa matag node: ang una nga duha ka node nga gibutyag ang mini PCI express port matag node, ang ikatulo nga node. gibutyag 2-ports 6 Gbps SATA controller. Aron ma-access ang mga disk gikan sa ubang mga node, mahimo nimong gamiton ang network file system sulod sa cluster. Ngano dili?
Sneakpeek
Nakahukom kami nga ipaambit ang pipila ka mga sketch kung giunsa ang pag-uswag sa minimum nga cluster block sa paglabay sa panahon pinaagi sa diskusyon ug pagpamalandong.
Ingon usa ka sangputanan, nakaabut kami sa usa ka cluster unit nga adunay 4 260-pin node, 2 mini PCIe (Gen 2) port, 2 SATA (Gen 3) port. Ang board adunay Layer-2 Managed Switch nga adunay suporta sa VLAN. Usa ka mini PCIe port ang gikuha gikan sa unang node, diin mahimo nimong i-install ang network card ug makakuha og laing Ethernet port o 5G modem ug maghimo og router alang sa network sa cluster ug Ethernet port gikan sa unang node.
Ang cluster bus adunay daghang mga bahin, lakip ang abilidad sa pag-flash sa mga module direkta sa tanan nga mga slot ug siyempre ang mga konektor sa FAN sa matag node nga adunay kontrol sa tulin.
Paggamit
Imprastraktura sa Edge para sa mga aplikasyon ug serbisyo nga gi-host sa kaugalingon
Among gidesinyo ang V2 nga mahimong minimum nga building block para sa usa ka consumer/commercial-grade edge infrastructure. Uban sa V2, barato ang pagsugod sa pruweba-sa-konsepto ug sukod sa imong pagtubo, anam-anam nga pag-port sa mga aplikasyon nga labi ka epektibo sa gasto ug praktikal nga i-host sa sulud. Ang mga bloke sa pundok mahimong madugtong nga magkauban aron makahimo og dagkong mga pungpong. Mahimo kini nga hinay-hinay nga walaβy daghang peligro nga matukod
mga proseso. Karon adunay daghang mga aplikasyon alang sa negosyo, .
ARM Workstation
Uban sa hangtod sa 32 GB RAM matag cluster, ang unang node mahimong magamit alang sa desktop nga bersyon sa OS (pananglitan, Ubuntu Desktop 20.04 LTS) ug ang nahabilin nga 3 nodes alang sa pag-compile, pagsulay ug pag-debug nga mga buluhaton, pagpalambo sa cloud native nga mga solusyon alang sa ARM mga pungpong. Ingon usa ka node alang sa CI / CD sa imprastraktura sa sulud sa ARM sa prod.
Ang Turing V2 cluster nga adunay CM4 modules halos parehas nga arkitektura (kalainan sa menor de edad nga bersyon sa ARMv8) ngadto sa cluster base sa AWS Graviton instances. Ang CM4 module processor naggamit sa ARMv8 nga arkitektura aron makahimo ka og mga imahe ug aplikasyon alang sa AWS Graviton 1 ug 2 nga mga higayon, nga nahibal-an nga mas barato kaysa sa x86 nga mga higayon.
Source: www.habr.com