리자드FS
LizardFS | |
| 개발자 | 분산 FS Sp. z.o.o.[1] |
|---|---|
| 안정적 해제 | 3.12.0 / 2017년 12월 21일; 전[2] |
| 리포지토리 | |
| 운영 체제 | Linux, FreeBSD, Mac OS X, Solaris |
| 유형 | 분산 파일 시스템 |
| 면허증 | GPLv3 |
| 웹사이트 | LizardFS.com |
리자드FS는 POSIX와 호환되며 GPLv3에 따라 라이센스가 부여된 오픈 소스 분산 파일 시스템이다.[3][4]2013년 《무스FS》의 포크로 발매되었다.[5]리자드FS는 또한 클러스터 구성 및 설정과 능동 클러스터 모니터링이 가능한 유료 기술 지원(Standard, Enterprise 및 Enterprise Plus)을 제공하고 있다.
RidagineFS는 분산되고 확장 가능하며 내결함성이 뛰어난 파일 시스템이다.파일 시스템은 서버를 재부팅하거나 종료할 필요 없이 "즉시" 더 많은 디스크와 서버를 추가할 수 있도록 설계되었다.[6]
설명
도마뱀FS는 여러 복제본의 모든 데이터를 사용 가능한 서버에 분산시켜 파일을 안전하게 만든다.이 스토리지는 최종 사용자에게 단일 논리 네임스페이스로 제공된다.또한 일반 하드웨어에서 실행되도록 설계되었기 때문에 공간 효율적인 스토리지를 구축하는 데도 사용할 수 있다.다양한 분야에서 응용프로그램을 보유하고 있으며 금융, 통신, 의료, 교육, 포스트 프로덕션, 게임 개발, 클라우드 호스팅 서비스 등의 기관에서 사용되고 있다.
하드웨어
리자드FS는 하드웨어에 구애받지 않는다.일반 하드웨어는 비용 효율성에 활용될 수 있다.최소 요건은 디스크 수가 많은 전용 노드 2개지만 가용성이 높은 설치를 위해서는 최소 3개 이상의 노드가 필요하다.이것은 또한 삭제 코딩의 사용을 가능하게 할 것이다.
건축
리자드FS는 메타데이터(예: 파일 이름, 수정 타임스탬프, 디렉토리 트리)와 데이터를 별도로 보관한다.메타데이터는 메타데이터 서버에 보관하고, 데이터는 청커버에 보관한다.
일반적인 설치는 다음과 같이 구성된다.
- 장애 복구를 위해 마스터 슬레이브 모드에서 작동하는 최소 두 개의 메타데이터 서버.이들의 역할은 전체 설치를 관리하는 것이므로 액티브 메타데이터 서버를 마스터 서버라고 부르는 경우가 많다.다른 메타데이터 서버의 역할은 활성 마스터 서버와 동기화 상태를 유지하는 것이므로 섀도 마스터 서버라고 하는 경우가 많다.섀도 마스터 서버는 언제든지 마스터 서버의 역할을 수행할 준비가 되어 있다.메타데이터 서버의 권장 구성은 여러 GB의 메타데이터를 저장할 수 있는 고속 CPU, 최소 32 GB의 RAM 및 최소 하나의 드라이브(우선 SSD)를 갖춘 시스템이다.
- 데이터를 저장하는 청커버 집합.각 파일은 청커버에 저장되는 청크(각각 64MB)라는 블록으로 나뉜다.청크서버의 권장 구성은 JBOD 또는 RAID 구성으로 사용할 수 있는 디스크 공간이 큰 시스템이다.CPU와 RAM은 그리 중요하지 않다.여러분은 2개의 청커버나 수백개의 청커버를 가질 수 있다.
- 리자드FS에 저장된 데이터를 사용하는 클라이언트.이 기계들은 도마뱀을 사용한다.FS는 설치 시 파일에 액세스하여 로컬 하드 드라이브에 있는 파일처럼 파일을 처리하도록 탑재한다.도마뱀에 저장된 파일FS는 필요한 만큼 많은 고객이 보고 접근할 수 있다.
특징들
- 스냅샷 - 스냅샷 생성 시 대상 파일의 메타데이터만 복사되어 작업 속도가 빨라진다.원본과 중복된 파일의 청크는 그 중 하나가 수정될 때까지 공유된다.
- QoS - 도마뱀FS는 관리자가 특정 마운트 지점에 의해 생성되는 모든 트래픽뿐만 아니라 여러 클라이언트 시스템과 마운트 지점에 분산된 특정 프로세스 그룹에 대해 읽기/쓰기 대역폭 제한을 설정할 수 있는 메커니즘을 제공한다.
- 데이터 복제 - 도마뱀에 저장된 파일FS는 청크라는 블록으로 나뉘는데, 각각 64MB까지 크기가 있다.각 청크는 청커버에 보관되며 관리자는 각 파일의 복사본이 얼마나 유지 관리되는지 선택할 수 있다.예를 들어, 3개의 복사본(구성 목표=3)을 유지하기로 선택하면 모든 데이터가 2개의 디스크나 청커버의 고장에서도 살아남을 수 있다.FS는 같은 노드에 동일한 청크의 복사본 2개를 보관하지 않을 것이다.
- 지오 복제 - 지오 복제를 사용하여 청크가 저장되는 위치를 결정할 수 있다.토폴로지 기능은 둘 이상의 복사본을 사용할 수 있는 경우 클라이언트가 어떤 복사본을 읽어야 하는지 제안할 수 있다.예를 들어, 도마뱀이FS는 런던과 파리에 위치한 두 개의 데이터 센터에 걸쳐 배치되며, 런던 위치의 각 서버에 "런던"이라는 라벨을, 파리 위치의 각 서버에 "패리스"라는 라벨을 할당할 수 있다.
- 메타데이터 복제 - 메타데이터는 메타데이터 서버에 저장된다.언제든지 메타데이터 서버 중 하나가 전체 설치를 관리하기도 하며 마스터 서버라고 불린다.다른 메타데이터 서버는 동기화 상태를 유지하고 섀도 마스터 서버임
- 고가용성 - 섀도 마스터 서버에서 도마뱀 제공고가용성 FS.하나 이상의 섀도 마스터 서버가 실행 중이고 활성 마스터 서버가 손실된 경우 섀도 마스터 서버 중 하나가 이 서버를 대신함
- 할당량 - 도마뱀FS는 다른 POSIX l 시스템에서 알려진 디스크 할당량 메커니즘을 지원한다.그것은 특정 사용자나 사용자 그룹에 대한 다수의 파일 및 전체 크기에 대한 소프트 및 하드 제한을 설정하는 옵션을 제공한다.하드한도가 초과된 사용자는 도마뱀에게 새로운 데이터를 쓸 수 없다.FS
- 쓰레기 - 도마뱀의 또 다른 특징FS는 투명하고 완전히 자동화된 쓰레기통이다.파일을 제거한 후 관리자만 볼 수 있는 휴지통으로 이동한다.휴지통에 있는 파일은 영구적으로 복원하거나 삭제할 수 있다.
- 네이티브 윈도™ 클라이언트 - 리자드FS 윈도 클라이언트는 워크스테이션과 서버 모두에 설치할 수 있다.도마뱀에 저장된 파일에 대한 액세스를 제공한다.가상 드라이브를 통한 FS.윈도 클라이언트는 리자드FS - 분산 FS Sp. z.o.o의 크리에이터에게 연락하여 얻을 수 있는 라이센스 기능이다.
- 모니터링 도마뱀FS는 두 개의 모니터링 인터페이스를 제공한다.우선, Nagios, Zabbix, Icinga와 같은 시스템에 유용한 명령줄 도구가 있는데, 이는 일반적으로 능동적인 모니터링에 사용된다.또한, 관리자가 사용할 수 있는 그래픽 웹 기반 모니터링 인터페이스가 있어 시스템의 거의 모든 측면을 추적할 수 있다.
- 하둡 - 하둡이 도마뱀을 사용할 수 있는 자바 기반 솔루션리자드FS에 HDFS 인터페이스를 구현하는 FS 스토리지.일종의 파일 시스템 추상화 계층으로 기능한다.하둡 작업을 사용하여 도마뱀의 데이터에 직접 액세스할 수 있음FS클러스터.플러그인은 도마뱀을 번역한다.Yarn 및 Map Redge에 대해 메타데이터를 읽을 수 있도록 하는 FS 프로토콜
- NFS 및 pNFS - 도마뱀FS는 NFS-ganesha 서버를 사용하여 NFS 공유를 생성하므로 기술적으로 NFS 클라이언트는 마스터 서버가 아니라 Reducator와 직접 통신하는 Ganesha 파일 서버와 연결된다.FS 구성품.사용자 입장에서는 일반 NFS 서버와 똑같이 작동한다.
참고 항목
참조
- ^ "LizardFS".
- ^ "Releases · lizardfs/lizardfs".
- ^ "LizardFS: Software-defined storage, as it should be (original article in German)". www.golem.de. April 27, 2016. Retrieved 2016-05-06.
- ^ "Mr. Blue Coat: (updated) Distributed File System benchmark". Retrieved 2016-05-06.
- ^ "ZFS + glusterfs on two or three nodes". permalink.gmane.org. Retrieved 2016-05-06.
- ^ Korenkov, V. V.; Kutovskiy, N. A.; Balashov, N. A.; Baranov, A. V.; Semenov, R. N. (2015-01-01). "JINR Cloud Infrastructure". Procedia Computer Science. 4th International Young Scientist Conference on Computational Science. 66: 574–583. doi:10.1016/j.procs.2015.11.065.
