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일반적인 웹데이터를 부하분산하는 방식과 AI 워크로드에 대한 부하분산을 다른관점으로 접근해야합니다. 특히 AI환경에서는 GPU 사용량에 따른 다이나믹한 부하분산을 고려해야만 GPU활용도를 최대로 활용할 수 있습니다.
F5에서는 DNS기반으로 서로 다른 인프라, 즉 퍼블릭 클라우드와 온프렘에 위치한 오브젝트 스토리지의 컨텐츠를 분산할 수 있는 GSLB 솔루션을 제공할 수 있습니다. 데이터의 가용성과 서비스 연속성을 가치를 실시간으로 체크할 수 있고, 인프라 규모에 따라 비율적인 부하분산 알고리즘을 적용할 수 있습니다.
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F5는 iControl REST와 AS3와 같은 Declarative API, Terraform,K8s 연동 등 표준 Open API를 제공하고, 퍼블릭 클라우드의 마켓플레이스와 F5 파트너 에코시스템을 통해 다양한 특화 애플리케이션을 연동해 사용할 수 있습니다.
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F5는 TCP 혼잡제어와 오프로딩, L4–L7 로드밸런싱, HTTP2.0, 캐싱, 압축으로 MinIO 앞단의 네트워크 병목과 RTT 지연을 줄여서 대량의 병렬적인 요청에서도 효율적인 디스크 I/O를 낼 수 있게 해줍니다.
지연 최소화는 NVMe 사용, ILM, 100GbE 이상 NIC 최적화 등 종합 설계가 핵심입니다. 아키텍처 조언 및 엔터프캐시/티어링, 튜닝 등의 기능은 AIStor에 포함되므로 AIStor 사용을 권장드립니다.
https://docs.min.io/enterprise/aistor-object-store/operations/monitoring/healthcheck-probe/ 참고바랍니다.
BIG-IP은 MinIO 앞단에서 TCP, SSL 오프로딩과 세션,응답시간 기반 L4–L7 로드밸런싱, 캐싱과 압축, 애플리케이션 헬스체크를 적용해 노드별 부하를 균형 있게 분산하고 지연을 줄여서 대용량 데이터의 딜리버리와 RAG I/O 모두에서 MinIO의 데이터 액세스 속도와 안정성을 극대화할 수 있습니다
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질문 감사합니다. 두가지 모두 라고 생각합니다.
다른 상용이라면 어떤 솔루션과 비교중이실까요? 제가 인지하고 있는 다른 상용의 경우 오브젝트 스토리지 단독 구성이 아닌 파일스토리지와 블록스토리지 등 기존 스토리지 까지 포함하는 범용성을 띈 어플라이언스가 대다수인데 이 경우에 각 스토리지 형태에 따른 데이터 처리를 위한 게이트웨이 구성이 필요하여 계층화로 인한 성능저하가 일어날 수 있습니다. 현재 MinIO AIStor 는 글로벌 사례에서는 500 노드 구성 에 1 EB 에서도 성능저하가 없는 것으로 확인 된 바 있습니다
또한 성능·안정성 보장을 원하신다면 최적화, HA, 보안 패치, 24x7/4h SLA와 엔지니어 지원이 포함된 엔터프라이즈 버전 AIStor를 권장드립니다.
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풀 멤버 가중치와 속도 제한을 실시간 조정해서 MinIO와 학습 노드 트래픽을 동적으로 재분배하는 아키텍처를 사용할 수 있습니다.