{"id":52513,"date":"2019-11-10T00:00:00","date_gmt":"2019-11-09T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/obnovlenie-klasternoj-fajlovoj-sistemy-lizardfs-3-13-0-rc2"},"modified":"2020-02-18T14:00:15","modified_gmt":"2020-02-18T11:00:15","slug":"obnovlenie-klasternoj-fajlovoj-sistemy-lizardfs-3-13-0-rc2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/obnovlenie-klasternoj-fajlovoj-sistemy-lizardfs-3-13-0-rc2","title":{"rendered":"Actualizaci\u00f3n del sistema de archivos en cl\u00faster LizardFS 3.13.0-rc2","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Despu\u00e9s de un a\u00f1o de inactividad en el desarrollo se reanud\u00f3<\/a><\/noindex> el trabajo en una nueva rama del sistema de archivos distribuido y tolerante a fallos LizardF 3.13<\/a><\/noindex> y publicado<\/a><\/noindex> el segundo candidato en lanzamientos. Recientemente ocurri\u00f3<\/a><\/noindex> tras el cambio de propietarios de la empresa que desarrolla LizardFS, se ha nombrado un nuevo liderazgo y han cambiado los desarrolladores. En los \u00faltimos dos a\u00f1os, el proyecto se ha distanciado de la comunidad y no le ha prestado la atenci\u00f3n adecuada, pero el nuevo equipo tiene la intenci\u00f3n de revivir las relaciones anteriores con la comunidad y establecer una estrecha colaboraci\u00f3n. El c\u00f3digo del proyecto est\u00e1 escrito en C y C++ y se distribuye<\/a><\/noindex> bajo la licencia GPLv3. <\/p>\n

LizardFS es<\/a><\/noindex> es un sistema de archivos cl\u00faster distribuido que permite dispersar datos a trav\u00e9s de diferentes servidores, pero presentarlos como un \u00fanico gran volumen al que se puede acceder de forma similar a las particiones de disco tradicionales. En la partici\u00f3n montada con LizardFS se soportan atributos de archivos POSIX, ACL, bloqueos, sockets, pipes, archivos de dispositivos, enlaces simb\u00f3licos y duros. El sistema no tiene un \u00fanico punto de fallo, todos los componentes est\u00e1n redundados. Se permite la paralelizaci\u00f3n de operaciones con datos (varios clientes pueden acceder simult\u00e1neamente a archivos).<\/p>\n

Para garantizar la alta disponibilidad, los datos se dividen en r\u00e9plicas que se distribuyen en diferentes nodos con redundancia (se colocan varias copias en diferentes nodos); en caso de que fallen nodos o unidades, el sistema contin\u00faa operando sin p\u00e9rdida de informaci\u00f3n y redistribuye autom\u00e1ticamente los datos teniendo en cuenta los nodos restantes. Para ampliar el almacenamiento, basta con conectar nuevos nodos sin detener la operaci\u00f3n para el mantenimiento (el sistema replica autom\u00e1ticamente parte de los datos en los nuevos servidores y balancea el almacenamiento en funci\u00f3n de los nuevos servidores). Del mismo modo, se puede proceder a reducir el tama\u00f1o del cl\u00faster; simplemente se puede desconectar el hardware obsoleto que quede.<\/p>\n

Los datos y metadatos se almacenan por separado. Se recomienda instalar dos servidores de metadatos que trabajen en modo maestro-esclavo, as\u00ed como al menos dos servidores de almacenamiento de datos (chunkserver). Adicionalmente, se pueden utilizar servidores de registro para la redundancia de metadatos, que almacenan informaci\u00f3n sobre los cambios en los metadatos y permiten recuperar la operaci\u00f3n en caso de que todos los servidores de metadatos existentes se da\u00f1en. Cada archivo se divide en bloques (chunk) de hasta 64 MB. Los bloques se distribuyen entre los servidores de almacenamiento seg\u00fan el modo de replicaci\u00f3n seleccionado: est\u00e1ndar (definici\u00f3n expl\u00edcita del n\u00famero de copias a colocar en diferentes nodos, incluidas vinculaciones a directorios espec\u00edficos; para datos importantes, se puede aumentar el n\u00famero de copias, mientras que para datos no cr\u00edticos se puede disminuir), XOR (RAID5) y EC (RAID6).<\/p>\n

El almacenamiento puede escalar hasta tama\u00f1os de petabytes. Entre las \u00e1reas de aplicaci\u00f3n se mencionan la gesti\u00f3n de archivos de archivo, el almacenamiento de im\u00e1genes de m\u00e1quinas virtuales, datos multimedia, copias de seguridad, uso como DRC (Centro de Recuperaci\u00f3n ante Desastres) y como almacenamiento en cl\u00fasteres de computaci\u00f3n de alto rendimiento. LizardFS proporciona una velocidad de lectura muy alta para archivos de cualquier tama\u00f1o, y al escribir muestra un buen rendimiento al grabar archivos grandes y medianos en su totalidad, cuando no hay modificaciones constantes, un trabajo intensivo con archivos abiertos y operaciones \u00fanicas con un gran n\u00famero de archivos peque\u00f1os.<\/p>\n

\"Actualizaci\u00f3n<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Entre las caracter\u00edsticas del sistema de archivos tambi\u00e9n se puede destacar el soporte para instant\u00e1neas que reflejan el estado de los archivos en un momento determinado y la implementaci\u00f3n integrada de la \"papelera\" (los archivos no se eliminan de inmediato y est\u00e1n disponibles para recuperaci\u00f3n durante un tiempo). El acceso a la secci\u00f3n puede estar restringido por direcci\u00f3n IP o contrase\u00f1a (similar a NFS). Existen mecanismos de cuotas y gesti\u00f3n de calidad del servicio que permiten limitar el tama\u00f1o y el ancho de banda para algunas categor\u00edas de usuarios. Es posible crear almacenes distribuidos geogr\u00e1ficamente, cuyos segmentos se encuentran en diferentes centros de datos. <\/p>\n

El proyecto LizardFS fue fundado en 2013 como un fork MooseFS<\/a><\/noindex>, y se distingue, principalmente, por incluir un modo de replicaci\u00f3n basado en c\u00f3digos de correcci\u00f3n de errores Reed-Solomon (an\u00e1logo a raidzN), soporte ampliado de ACL, disponibilidad de un cliente para la plataforma Windows, optimizaciones adicionales (por ejemplo, al combinar el cliente y el servidor de almacenamiento, los bloques se entregan desde el nodo actual cuando es posible, y los metadatos se almacenan en cach\u00e9 en la memoria), un sistema de configuraci\u00f3n m\u00e1s flexible, soporte para la lectura anticipada de datos, cuotas en directorios y reformas internas.<\/p>\n

El lanzamiento de LizardFS 3.13.0 est\u00e1 programado para finales de diciembre. La principal novedad de LizardFS 3.13 es la utilizaci\u00f3n de un algoritmo para garantizar la resistencia a fallos (cambio de servidores master en caso de falla) basado en consenso. Raft<\/a><\/noindex> (se utiliza una implementaci\u00f3n propia de uRaft, que anteriormente se hab\u00eda aplicado en productos comerciales). El uso de uRaft simplifica la configuraci\u00f3n y reduce la latencia en la recuperaci\u00f3n despu\u00e9s de un fallo, pero requiere al menos tres nodos operativos, uno de los cuales se usa para el quorum. <\/p>\n

Otros cambios incluyen: un nuevo cliente basado en el subsistema FUSE3, soluci\u00f3n a problemas de correcci\u00f3n de errores, el plugin nfs-ganesha reescrito en lenguaje C. En la actualizaci\u00f3n 3.13.0-rc2 se corrigieron varios errores cr\u00edticos que hac\u00edan que las versiones de prueba anteriores de la rama 3.13 fueran poco adecuadas para su uso (las correcciones para la rama 3.12 a\u00fan no se han publicado, y la actualizaci\u00f3n de 3.12 a 3.13 sigue provocando la p\u00e9rdida total de datos).<\/p>\n

En 2020, el trabajo se centrar\u00e1 en el desarrollo
\nAgama<\/a><\/noindex>, un nuevo n\u00facleo de LizardFS completamente reescrito, que, seg\u00fan los desarrolladores, proporcionar\u00e1 un aumento de rendimiento de tres veces en comparaci\u00f3n con la rama 3.12. En Agama se llevar\u00e1 a cabo la transici\u00f3n a una arquitectura orientada a eventos (event driven), entrada\/salida as\u00edncrona basada en asio<\/a><\/noindex>, y funcionar\u00e1 principalmente en el espacio de usuario (para reducir la dependencia de los mecanismos de almacenamiento en cach\u00e9 del n\u00facleo). Adicionalmente, se ofrecer\u00e1 un nuevo subsistema de depuraci\u00f3n y un analizador de actividad de red con soporte de autoajuste de rendimiento. <\/p>\n

El cliente LizardFS contar\u00e1 con soporte completo para la versi\u00f3n de operaciones de escritura, lo que mejorar\u00e1 la fiabilidad de la recuperaci\u00f3n tras fallos, resolver\u00e1 problemas relacionados con el acceso simult\u00e1neo de diferentes clientes a los mismos datos y permitir\u00e1 un aumento significativo en el rendimiento. El cliente ser\u00e1 trasladado a su propio subsistema de red, operando en el espacio de usuario. Se prev\u00e9 que el primer prototipo funcional de LizardFS basado en Agama est\u00e9 listo en el segundo trimestre de 2020. Tambi\u00e9n se esperan medidas para integrar LizardFS con la plataforma Kubernetes durante este mismo periodo.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Fuente: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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