नई एमआईटी सीपीयू लोड बैलेंसर

शेनंगो प्रणाली का उपयोग डेटा केंद्रों में करने की योजना है।

/ फोटो मार्को वर्च सीसी द्वारा

प्रदाताओं में से एक के अनुसार, डेटा केंद्र उपलब्ध कंप्यूटिंग शक्ति का केवल 20-40% का उपयोग करते हैं। उच्च भार पर, यह आंकड़ा 60% तक पहुंच सकता है । संसाधनों के इस वितरण से तथाकथित "ज़ोंबी सर्वर" का उदय होता है। ये ऐसी मशीनें हैं जो ऊर्जा बर्बाद करते हुए ज्यादातर समय बेकार खड़ी रहती हैं। आज, दुनिया के 30% सर्वर बिना काम के हैं , प्रति वर्ष $ 30 बिलियन की बिजली की खपत करते हैं ।

एमआईटी ने कंप्यूटिंग संसाधनों के अक्षम उपयोग से निपटने का फैसला किया।

इंजीनियरों की एक टीम ने शेनंगो नामक प्रोसेसर के लिए एक लोड संतुलन प्रणाली विकसित की है। इसका उद्देश्य कार्य बफर की स्थिति की निगरानी करना है और मशीनों को मुक्त करने के लिए "अटक" प्रक्रियाओं (जो प्रोसेसर समय प्राप्त नहीं कर सकता है) को पुनर्वितरित करना है।

शेनजेनो कैसे काम करता है

शेनंगो रस्ट और सी ++ बाइंडिंग के साथ एक सी-आधारित लिनक्स लाइब्रेरी है। प्रोजेक्ट कोड और परीक्षण एप्लिकेशन GitHub पर भंडार में प्रकाशित किए जाते हैं।

समाधान का आधार इओकोर्न एल्गोरिथ्म है, जो एक मल्टीप्रोसेसर सिस्टम के समर्पित कोर पर चलता है। यह DPDK ढांचे का उपयोग करके सीपीयू अनुरोधों का प्रबंधन करता है, जो अनुप्रयोगों को सीधे नेटवर्क उपकरणों के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है।

इकोबर्न यह तय करता है कि कौन सी गुठली किसी विशेष कार्य को पारित करने के लिए है। एल्गोरिथ्म यह भी तय करता है कि कितने कोर की आवश्यकता है। प्रत्येक प्रक्रिया के लिए, मुख्य गुठली (गारंटीकृत) और अतिरिक्त वाले (फटने योग्य) को परिभाषित किया जाता है - सीपीयू के अनुरोधों की संख्या में तेज वृद्धि के मामले में दूसरे को लॉन्च किया जाता है।

इकोबर्न अनुरोध कतार रिंग बफर के रूप में व्यवस्थित है। हर पांच माइक्रोसेकंड, एल्गोरिथ्म जांचता है कि क्या कर्नेल को सौंपे गए सभी कार्य पूरे हो चुके हैं। ऐसा करने के लिए, वह बफर के "हेड" की वर्तमान स्थिति की तुलना उसकी "पूंछ" की पिछली स्थिति से करता है। यदि यह पता चला है कि पूंछ पिछली जांच के समय पहले से ही कतार में थी, तो सिस्टम बफर अधिभार को नोट करता है और प्रक्रिया के लिए एक अतिरिक्त कर्नेल आवंटित करता है।

भार वितरित करते समय, गुठली को प्राथमिकता दी जाती है, जिस पर एक ही प्रक्रिया पहले की गई थी और आंशिक रूप से कैश में, या किसी भी निष्क्रिय गुठली में बनी हुई थी।



शेनंगो इसके अलावा एक काम चोरी दृष्टिकोण लेता है। एक आवेदन के संचालन के लिए आवंटित गुठली एक दूसरे के लिए कार्यों की संख्या की निगरानी करती है। यदि कोई कोर दूसरों की तुलना में पहले अपने कार्यों की सूची को पूरा करता है, तो वह अपने पड़ोसियों से लोड का "भाग" हटा देता है।

फायदे और नुकसान

एमआईटी के इंजीनियरों के अनुसार, शेनयांगो प्रति सेकंड पांच मिलियन अनुरोधों को संसाधित करने और 37 माइक्रोसेकंड की औसत प्रतिक्रिया समय बनाए रखने में सक्षम है। विशेषज्ञों का कहना है कि कुछ मामलों में प्रौद्योगिकी डेटा केंद्रों में प्रोसेसर के उपयोग को 100% तक बढ़ा सकती है। परिणामस्वरूप, डेटा सेंटर संचालक सर्वरों की खरीद और रखरखाव पर बचत कर सकेंगे।

संभावित समाधान अन्य विश्वविद्यालयों के विशेषज्ञों द्वारा भी नोट किए जाते हैं । कोरियाई संस्थान के एक प्रोफेसर के अनुसार, MIT की प्रणाली वेब सेवाओं के काम में देरी को कम करने में मदद करेगी। उदाहरण के लिए, यह ऑनलाइन स्टोर के संचालन में उपयोगी है। बिक्री के दिनों में, पेज लोडिंग में एक सेकंड की देरी से भी साइट के विचारों की संख्या में 11% की कमी आ जाती है। ऑनलाइन लोड संतुलन अधिक ग्राहकों की सेवा करने में मदद करेगा।

प्रौद्योगिकी में अभी भी कमियां हैं - यह मल्टीप्रोसेसर NUMA सिस्टम का समर्थन नहीं करता है जिसमें चिप्स विभिन्न मेमोरी मॉड्यूल से जुड़े होते हैं और एक दूसरे के साथ "संवाद" नहीं करते हैं। इस मामले में, इकोबर्न प्रोसेसर के एक अलग समूह के संचालन को विनियमित कर सकता है, लेकिन सभी सर्वर चिप्स नहीं।


/ फोटो टिम रेकमैन सीसी बाय

इसी तरह की तकनीक

अन्य प्रोसेसर लोड बैलेंसिंग सिस्टम के बीच, अर्चन को प्रतिष्ठित किया जा सकता है। यह गणना करता है कि लॉन्च के समय एप्लिकेशन को कितने कोर की आवश्यकता होगी, और इस संकेतक के अनुसार प्रक्रियाओं को वितरित करता है। लेखकों के अनुसार, अर्चना में अधिकतम आवेदन विलंबता लगभग 10 हजार माइक्रोसेकंड है।

प्रौद्योगिकी को लिनक्स के लिए C ++ लाइब्रेरी के रूप में लागू किया गया है, और इसका स्रोत कोड GitHub पर है ।

एक और संतुलन साधन ZygOS है। शेनंगो की तरह, प्रौद्योगिकी प्रक्रियाओं को पुनर्वितरित करने के लिए चोरी की विधि का उपयोग करती है। ZygOS के लेखकों के अनुसार, टूल का उपयोग करते समय एप्लिकेशन में औसत देरी लगभग 150 माइक्रोसेकंड, और अधिकतम 450 माइक्रोसेकंड के बारे में है। प्रोजेक्ट कोड पब्लिक डोमेन में भी है ।

निष्कर्ष

आधुनिक डेटा केंद्रों का विस्तार जारी है, विशेष रूप से ऊपर की ओर प्रवृत्ति हाइपरस्केल डेटा केंद्रों के बाजार में ध्यान देने योग्य है: अब दुनिया में 430 हाइपरस्केल डेटा केंद्र हैं, लेकिन आने वाले वर्षों में इनकी संख्या 30% तक बढ़ सकती है। इस कारण से, CPU लोड बैलेंसिंग प्रौद्योगिकियां बहुत मांग में होंगी। शेनंगो जैसे सिस्टम पहले से ही बड़े निगमों द्वारा लागू किए जा रहे हैं, और भविष्य में ऐसे उपकरणों की संख्या केवल बढ़ेगी।

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