2 GB RAM ပါရှိသော Mini ITX Cluster Turing Pi 32

Habr အသိုင်းအဝိုင်းမှ နှုတ်ခွန်းဆက်သပါသည်။ မကြာသေးမီက ကျွန်ုပ်တို့၏ ပထမဆုံးဗားရှင်း အစုအဝေးဘုတ်အဖွဲ့အကြောင်း ရေးသားခဲ့သည်။ [V1]. ဒီနေ့တော့ ကျွန်တော်တို့ version မှာ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲဆိုတာ ပြောပြချင်ပါတယ်။ Turing V2 သည် 32 GB ရှိသည်။ ကျပန်း access ကိုမှတ်ဉာဏ်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် local development နှင့် local hosting နှစ်ခုလုံးအတွက်အသုံးပြုနိုင်သော mini server များကိုနှစ်သက်ပါသည်။ ဒက်စတော့ကွန်ပြူတာများ သို့မဟုတ် လက်တော့ပ်များနှင့်မတူဘဲ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဆာဗာများသည် 24/7 အလုပ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို လျင်မြန်စွာ ဖက်ဒရယ်စနစ်ဖြင့် ခွဲထုတ်နိုင်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ အစုအဖွဲ့တစ်ခုတွင် ပရိုဆက်ဆာ 4 ခုရှိကာ 5 မိနစ်အကြာတွင် ပရိုဆက်ဆာ 16 ခု (နောက်ထပ်ကွန်ရက်ကိရိယာများမရှိပါ) နှင့် ဤအရာအားလုံးကို compact form factor တွင် အသံတိတ်ပြီး စွမ်းအင်သက်သာသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဆာဗာများ၏ ဗိသုကာလက်ရာသည် တည်ဆောက်မှုဆိုင်ရာ အစုအစည်း၏ နိယာမအပေါ် အခြေခံထားခြင်းဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘုတ်ပေါ်ရှိ အီသာနက်ကွန်ရက်ကို အသုံးပြု၍ ကွန်ပြူတာ module အများအပြား (ပရိုဆက်ဆာများ) ကို ချိတ်ဆက်ပေးသည့် အစုအဝေးဘုတ်များကို ပြုလုပ်ပါသည်။ ရိုးရှင်းစေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်ကွန်ပျူတာ module များကိုမပြုလုပ်ရသေးသော်လည်း Raspberry Pi Compute Modules ကိုအသုံးပြုကာ CM4 module အသစ်အတွက် အမှန်တကယ်မျှော်လင့်ထားသည်။ ဒါပေမယ့် သူတို့ရဲ့ ပုံစံအသစ်နဲ့ အစီအစဉ်တွေ အားလုံးက ဆန့်ကျင်ပြီး တော်တော်များများ စိတ်ပျက်နေကြတယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။

ဖြတ်တောက်မှုအောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် V1 မှ V2 သို့သွားပုံနှင့် Raspberry Pi CM4 ဖောင်အချက်အသစ်ဖြင့် မည်သို့ထွက်ရမည်နည်း။

ထို့ကြောင့်၊ node 7 ခုအတွက် အစုအဝေးတစ်ခုကို ဖန်တီးပြီးနောက်၊ မေးခွန်းများမှာ - နောက်တစ်ခုက ဘာလဲ။ ထုတ်ကုန်တစ်ခုရဲ့တန်ဖိုးကို ဘယ်လိုမြှင့်တင်မလဲ။ 8၊ 10 သို့မဟုတ် 16 ဆုံမှတ်များ။ ဘယ် module ထုတ်လုပ်သူတွေလဲ။ ထုတ်ကုန်တစ်ခုလုံးကို တွေးကြည့်သောအခါ ဤနေရာတွင် အဓိကအချက်မှာ node အရေအတွက် သို့မဟုတ် ထုတ်လုပ်သူသည် မည်သူဖြစ်သည်မဟုတ်သော်လည်း အဆောက်အဦတစ်ခုအနေဖြင့် အစုအဝေးများ၏ အနှစ်သာရကို သိရှိနားလည်ပါသည်။ အဲဒါကို အနိမ့်ဆုံး အဆောက်အဦကို ရှာရမယ်။

ပဌမ၊ အစုအဖွဲ့တစ်ခုဖြစ်လာပြီး တစ်ချိန်တည်းတွင် ဒစ်ခ်များနှင့် တိုးချဲ့ဘုတ်များကို ချိတ်ဆက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အစုအဝေးသည် လုံလောက်သော အခြေခံ node တစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျယ်ပြန့်သော ချဲ့ထွင်ရွေးချယ်စရာများနှင့်အတူ ဖြစ်သင့်သည်။

ဒုတိယအရွယ်အစားပိုကြီးသော အစုအဝေးများကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် အနည်းဆုံး အစုအဝေးတုံးများကို အချင်းချင်း ချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး ဘတ်ဂျက်နှင့် အတိုင်းအတာအရှိန်အဟုန်ဖြင့် ထိရောက်မှုရှိစေရန်၊ ချဲ့ထွင်မှုအမြန်နှုန်းသည် သာမန်ကွန်ပျူတာများကို ကွန်ရက်တစ်ခုသို့ ချိတ်ဆက်ခြင်းထက် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ဆာဗာဟာ့ဒ်ဝဲထက် များစွာစျေးသက်သာရပါမည်။

တတိယအနည်းဆုံး အစုအဝေးယူနစ်များသည် လုံလောက်သောကျစ်လစ်သော၊ မိုဘိုင်းလ်၊ စွမ်းအင်ထိရောက်မှု၊ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး လည်ပတ်မှုအခြေအနေများအတွက် တောင်းဆိုမှုမဖြစ်သင့်ပါ။ ၎င်းသည် ဆာဗာ လှောင်အိမ်များနှင့် ၎င်းတို့နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော အရာအားလုံး၏ အဓိက ကွာခြားချက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် node အရေအတွက်ကိုဆုံးဖြတ်ခြင်းဖြင့်စတင်ခဲ့သည်။

node အရေအတွက်

ရိုးရှင်းသော ယုတ္တိတန်သော စီရင်ဆုံးဖြတ်မှုများဖြင့်၊ 4 node များသည် အနိမ့်ဆုံး အစုအဝေးအတွက် အကောင်းဆုံး ရွေးချယ်မှုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ သဘောပေါက်လိုက်ပါသည်။ 1 node သည် cluster တစ်ခုမဟုတ်ပါ၊ 2 node များသည် မလုံလောက်ပါ (မာစတာ 1 worker 1 ခု၊ block တစ်ခုအတွင်း၊ အထူးသဖြင့် ကွဲပြားသောရွေးချယ်မှုများအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေမရှိ) 3 node များသည် ok သော်လည်း 2 ၏ များပြားသောစွမ်းအားများနှင့် scaling အတွင်းမဟုတ်ပါ ပိတ်ဆို့ကန့်သတ်ချက်၊ 6 nodes 7 node များကဲ့သို့ စျေးနှုန်းဖြင့် ရောက်ရှိလာသည် (ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွေ့အကြုံအရ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်ကြီးပြီး) 8 သည် များစွာ၊ mini ITX form factor နှင့် ပိုစျေးကြီးသော PoC ဖြေရှင်းချက်တို့နှင့် မကိုက်ညီပါ။

block တစ်ခုလျှင် node လေးခုကို ရွှေအဓိပ္ပါယ်အဖြစ် သတ်မှတ်သည်-

• cluster board တစ်ခုလျှင် ပစ္စည်းများ နည်းပါးသောကြောင့် ထုတ်လုပ်ရန် စျေးသက်သာပါသည်။
• multiple 4 ခု၊ စုစုပေါင်း 4 blocks သည် physical processors 16 ခုကိုပေးသည်။
• တည်ငြိမ်သော ဆားကစ် ၁ ခုနှင့် အလုပ်သမား ၃ ဦး
• ပိုမိုကွဲပြားသော ကွဲပြားမှုများ၊ အထွေထွေတွက်ချက်မှု + အရှိန်မြှင့်တွက်ချက်မှု မော်ဂျူးများ
• SSD ဒရိုက်များနှင့် တိုးချဲ့ကတ်များပါရှိသော mini ITX ပုံစံအချက်

တွက်ချက်မှု မော်ဂျူးများ

ဒုတိယဗားရှင်းသည် CM4 ကိုအခြေခံထားပြီး၊ ၎င်းကို SODIMM form factor ဖြင့် ထုတ်ပြန်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ထင်မြင်ပါသည်။ ဒါပေမယ့်…
အသုံးပြုသူများ CM4 အကြောင်း စဉ်းစားစရာမလိုစေရန်အတွက် SODIMM သမီးငယ်ဘုတ်ကို ဖန်တီးပြီး CM4 ကို module များအတွင်း တိုက်ရိုက်စုပေါင်းရန် ကျွန်ုပ်တို့ ဆုံးဖြတ်ခဲ့ပါသည်။

Raspberry Pi CM4 ကိုပံ့ပိုးပေးသည့် Turing Pi Compute Module

ယေဘုယျအားဖြင့်၊ မော်ဂျူးများကိုရှာဖွေရာတွင်၊ 128 MB RAM မှ 8 GB RAM အထိ သေးငယ်သော module များမှ ကွန်ပျူတာ module များ၏စျေးကွက်တစ်ခုလုံးကိုဖွင့်ခဲ့သည်။ 16 GB RAM နှင့် အခြား module များရှေ့တွင်ရှိသည်။ cloud ဇာတိနည်းပညာများကို အခြေခံ၍ edge application hosting အတွက် 1 GB RAM သည် မလုံလောက်တော့ဘဲ RAM 2၊ 4 နှင့် 8 GB တို့အတွက် မော်ဂျူးများ၏ မကြာသေးမီက အသွင်အပြင်သည် တိုးတက်မှုအတွက် ကောင်းမွန်သောအခန်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် FPGA modules နှင့် ရွေးချယ်စရာများကိုပင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခဲ့ကြသော်လည်း ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဂေဟစနစ် မဖွံ့ဖြိုးသေးသောကြောင့် ၎င်းတို့၏ပံ့ပိုးကူညီမှုမှာ နှောင့်နှေးနေပါသည်။ module စျေးကွက်ကိုလေ့လာနေစဉ်တွင်၊ modules အတွက် universal interface ကိုဖန်တီးရန် စိတ်ကူးရပြီး V2 တွင် computing modules ၏ interface ကို ပေါင်းစည်းရန် စတင်ခဲ့ပါသည်။ ၎င်းသည် V2 ဗားရှင်းပိုင်ရှင်များကို အခြားထုတ်လုပ်သူများထံမှ မော်ဂျူးများကို ချိတ်ဆက်နိုင်ပြီး သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ၎င်းတို့ကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

V2 သည် Lite ဗားရှင်းများနှင့် 4 GB RAM module များအပါအဝင် Raspberry Pi 4 Compute Module (CM8) လိုင်းတစ်ခုလုံးကို ပံ့ပိုးပေးသည်

အစွန်

modules များ၏ရောင်းချသူနှင့် node အရေအတွက်ကိုဆုံးဖြတ်ပြီးနောက်၊ အရံများတည်ရှိနေသည့် PCI bus သို့ကျွန်ုပ်တို့ချဉ်းကပ်ခဲ့သည်။ PCI bus သည် အရံပစ္စည်းများအတွက် စံနှုန်းဖြစ်ပြီး ကွန်ပျူတာ module အားလုံးနီးပါးတွင် တွေ့နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် node အများအပြားရှိပြီး အကောင်းဆုံးအားဖြင့်၊ node တစ်ခုစီသည် PCI စက်ပစ္စည်းများကို တစ်ပြိုင်တည်း တောင်းဆိုမှုမုဒ်တွင် မျှဝေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် bus နှင့်ချိတ်ဆက်ထားသော disk တစ်ခုဖြစ်ပါက node အားလုံးတွင်ရနိုင်သည်။ Multi-host ပံ့ပိုးမှုဖြင့် PCI ခလုတ်များကို စတင်ရှာဖွေခဲ့ရာ ၎င်းတို့အားလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့် မကိုက်ညီကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဤဖြေရှင်းချက်အားလုံးကို အများအားဖြင့် လက်ခံဆောင်ရွက်ပေးသူ (သို့) အများအပြား လက်ခံဆောင်ရွက်ပေးသူ 1 ခုအတွက် ကန့်သတ်ထားသော်လည်း၊ အဆုံးမှတ်များအတွက် တစ်ပြိုင်နက် တောင်းဆိုမှုမုဒ်မပါဝင်ပါ။ ဒုတိယပြဿနာမှာ chip တစ်ခုလျှင် $50 နှင့်အထက် ကုန်ကျစရိတ်မြင့်မားသည်။ V2 တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် PCI ခလုတ်များနှင့် စမ်းသပ်မှုများကို ရွှေ့ဆိုင်းရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည် (ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ပိုင်းတွင် ၎င်းတို့ထံ ပြန်သွားပါမည်) နှင့် node တစ်ခုစီအတွက် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီကို သတ်မှတ်ခြင်းလမ်းကြောင်းအတိုင်း လျှောက်သွားသည်- ပထမဆုံမှတ်နှစ်ခုသည် mini PCI express port တစ်ခုလျှင် node နှင့် တတိယ node 2-ports 6 Gbps SATA ထိန်းချုပ်ကိရိယာကို ဖော်ထုတ်ထားသည်။ အခြား node များမှ disk များကိုဝင်ရောက်ရန်၊ အစုအဝေးအတွင်းရှိ ကွန်ရက်ဖိုင်စနစ်အား သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဘာလို့မဖြစ်ရမလဲ?

Sneakpeek

အနိမ့်ဆုံး အစုလိုက်အကွက်သည် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲလာပုံကို ဆွေးနွေးခြင်းနှင့် ရောင်ပြန်ဟပ်မှုအချို့ကို မျှဝေရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။

ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် 4-pin node 260 ခု၊ mini PCIe (Gen 2) ports 2 ခု၊ SATA (Gen 2) ports များပါရှိသော အစုအဝေးတစ်ခုသို့ ကျွန်ုပ်တို့ရောက်ရှိလာပါသည်။ ဘုတ်တွင် VLAN ပံ့ပိုးမှုဖြင့် Layer-3 Managed Switch ရှိသည်။ သင်သည် ကွန်ရက်ကတ်တစ်ခုကို တပ်ဆင်နိုင်ပြီး အခြား Ethernet အပေါက် သို့မဟုတ် 2G မိုဒမ်ကို ရယူနိုင်ပြီး အစုအဝေးရှိ ကွန်ရက်အတွက် ကွန်ရက်နှင့် Ethernet ဆိပ်ကမ်းများပေါ်တွင် ကွန်ရက်အတွက် router တစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် ပထမဆုံး node မှ ဖယ်ရှားလိုက်ပါသည်။

cluster bus တွင် modules များကို slot များအားလုံးမှတဆင့် တိုက်ရိုက် flash လုပ်နိုင်စွမ်း နှင့် speed control ရှိသော node တစ်ခုစီရှိ FAN connectors များ အပါအဝင် လုပ်ဆောင်ချက်များစွာ ပါရှိပါသည်။

လြှောကျလှာ

ကိုယ်တိုင်လက်ခံဆောင်ရွက်ပေးသော အပလီကေးရှင်းများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် Edge အခြေခံအဆောက်အဦ

ကျွန်ုပ်တို့သည် စားသုံးသူ/စီးပွားဖြစ်အဆင့် အစွန်းထွက်အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အနိမ့်ဆုံးအဆောက်အဦတစ်ခုအဖြစ် V2 ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ V2 ဖြင့်၊ သင်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ အထောက်အထား-အထောက်အထားနှင့် စကေးကိုစတင်ရန် စျေးသက်သာပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာပြီး လက်တွေ့ကျသော အပလီကေးရှင်းများကို အနားပေးရန်အတွက် တဖြည်းဖြည်းချင်း ပေးပို့ပါသည်။ ပိုကြီးသော အစုအဝေးများကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အစုအဝေးများကို အတူတကွ ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။ တည်ထောင်ရန် အန္တရာယ်များစွာမရှိဘဲ တဖြည်းဖြည်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
လုပ်ငန်းစဉ်များ။ အခုခေတ်မှာ လုပ်ငန်းသုံး Application တွေ အများအပြားရှိနေပြီ၊ ပြည်တွင်းမှာ လက်ခံကျင်းပနိုင်တယ်။.

ARM အလုပ်ရုံ

အစုအဝေးတစ်ခုလျှင် 32 GB RAM အထိဖြင့်၊ OS ၏ desktop ဗားရှင်း (ဥပမာ၊ Ubuntu Desktop 20.04 LTS) နှင့် စုစည်းမှု၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အမှားပြင်ဆင်ခြင်းလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် ကျန် 3 node များကို ARM အတွက် cloud ဇာတိဖြေရှင်းချက်များကို တီထွင်ဖန်တီးနိုင်သည် ပြွတ်။ prod ရှိ ARM edge အခြေခံအဆောက်အဦရှိ CI/CD အတွက် node တစ်ခုဖြစ်သည်။

CM2 module များပါရှိသော Turing V4 အစုအဝေးသည် AWS Graviton instances များကိုအခြေခံ၍ အစုအဝေးအတွက် ဗိသုကာပုံစံအတိုင်း (ARMv8 ၏အသေးစားဗားရှင်းများတွင် ကွာခြားမှု) နီးပါးတူညီပါသည်။ CM4 မော်ဂျူးပရိုဆက်ဆာသည် ARMv8 ဗိသုကာကိုအသုံးပြုထားသောကြောင့် သင်သည် x1 instances များထက်များစွာစျေးသက်သာသည်ဟုသိရသော AWS Graviton 2 နှင့် 86 instances အတွက် ပုံများနှင့် applications များတည်ဆောက်နိုင်သည်။

source: www.habr.com