IBM General Parallel File System

Spectrum Storage Cluster Dateisystem

General Parallel File-System (GPFS) ist ein Cluster-Dateisystem von IBM. Es entstand aus mehreren Forschungsprojekten zu parallel arbeitenden Dateisystemen und wird unter mehreren Handelsnamen vertrieben:

  • IBM General Parallel Filesystem
  • Elastic Storage
  • Spectrum Scale
  • IBM Storage Scale[1]

Geschichte

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GPFS entstand aus den IBM-Forschungsprojekten Tiger Shark File System und Vesta File System und wurde ursprünglich als Multimedia-Dateisystem bezeichnet, was sich in internen Bezeichnungen heute noch wiederfindet.[2] Es zeigte sich schnell, dass GPFS vor allem für Höchstleistungsrechner aufgrund seiner parallelen Architektur geeignet ist. 1998 erschien GPFS als offizielles IBM-Produkt und Nachfolger für Vesta/PIOFS als POSIX-konformes Dateisystem.

Bei den Supercomputern ASCI White und ASC Purple am Lawrence Livermore National Laboratory war bzw. wird GPFS eingesetzt.[3] Später wurde es auf weitere Betriebssysteme portiert:

Weitere Netzwerkprotokolle wie CIFS wurden unterstützt. Ursprünglich ein Dateisystem hinter großen Speicherinstallationen, wurde es später von der Hardware unabhängig als Softwareprodukt verkauft. Fähigkeiten wie Shared-Nothing-Cluster kamen in jüngerer Zeit hinzu.[4] Am 14. Juli 2014 kündigte IBM einen Cloud-Dienst namens Elastic Storage[5] an. Am 17. Februar 2015 wurde GPFS von IBM in Spectrum Scale umbenannt.

GPFS im Supercomputing

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GPFS wird als Cluster-Filesystem mit hoher Schreib- / Lesebandbreite in etlichen Installationen der TOP500-Supercomputerliste genutzt, Beispiele:

Funktionen

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Integrierte Storagesysteme der IBM aus Hardware und Software mit GPFS unter dem Betriebssystem Linux sind:

GPFS / Spectrum Scale verfügt über folgende funktionale Eigenschaften:

  • mehrere NAS-Rechner können ein Cluster-Volume gleichzeitig (parallel) schreibend mounten, das Filesystem ist damit für sehr viele Clients skalierbar.
  • Striping und damit paralleles Lesen und Schreiben werden auf Ebene der Massenspeicher und einzelner Dateien unterstützt. Durch diese Parallelität können sehr hohe Durchsatzraten erreicht werden.
  • verteilte Lock-Manager: Paralleles Schreiben auf ein Dateisystem wird dadurch möglich, dass eine Datei zu einem Zeitpunkt nur von einem Prozess geschrieben werden darf
  • Metadaten und Daten können auf unterschiedliche Datenträger verteilt werden, um die Leistung zu steigern
  • Mehrere GPFS-Server (auch Nodes genannt) arbeiten als ein hoch verfügbares Cluster, Ausfälle werden abgefangen
  • GPFS kann ab Version 4.1 auch nach dem Prinzip des Shared Nothing Clusters arbeiten (FPO – File Placement Optimizer) und kann damit als HDFS arbeiten
  • sehr große Limits für Dateigröße (8 EB), Verzeichnisgröße, Dateisystemgröße (8 YB), Anzahl Dateien je Dateisystem (2^64)
  • Unterstützung für HSM / Hierarchical Storage Management
  • die Volumes können mit CIFS- und NFS-Protokoll gleichzeitig freigegeben werden, ab der Version 4.1 auch als Hadoop Distributed Filesystem.
  • die Zugriffsrechtesteuerung funktioniert für NFS (für Unix-Systeme) mit POSIX-Dateirechte und für CIFS (Windows-Systeme) mit ACLs. Diese Dateizugriffsrechte sind unabhängig voneinander steuerbar
  • Das Dateisystem arbeitet nach dem Copy-On-Write-Prinzip. Analog zu Windows "Schattenkopien" können Snapshots über jedes exportierte Verzeichnis erreicht werden, sowohl über NFS als auch über CIFS
  • Asynchrone Replikation zwischen verschiedenen GPFS-Volumes ist möglich (Active File Management)
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Einzelnachweise

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  1. Streamlined naming for IBM Spectrum Control. Abgerufen am 24. April 2014.
  2. FAST 2002 Conference on File and Storage Technologies. Abgerufen am 30. Oktober 2017.
  3. ASCI Purple. Archiviert vom Original (nicht mehr online verfügbar) am 27. Mai 2010; abgerufen am 30. Oktober 2017.  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/asc.llnl.gov
  4. File Placement Optimizer. Abgerufen am 30. Oktober 2017.
  5. Elastic Storage Announcement. Abgerufen am 27. Januar 2018.