Con el crecimiento explosivo del volumen de datos y la escala de modelos, los escenarios en los que varios clientes acceden frecuentemente a la misma información se han vuelto habituales. El caché distribuido agrega los caches locales de múltiples nodos para crear un pool de gran capacidad, mejorando las tasas de acierto, la banda de lectura y las IOPS, y reduciendo la latencia de lectura para cumplir con requisitos de alto rendimiento. Sin embargo, el intercambio de datos entre nodos depende en gran medida del rendimiento de la red: el ancho de banda insuficiente limita la velocidad de transferencia, la latencia alta degrada la capacidad de respuesta y el procesamiento de paquetes por CPU puede convertirse en cuello de botella.

JuiceFS Enterprise Edition 5.2 incorpora optimizaciones específicas de transmisión por red entre nodos de caché que mitigaron estos problemas y mejoraron la utilización de las tarjetas de red. Tras las mejoras, la sobrecarga de CPU en clientes se redujo en mas de 50 por ciento, la CPU de nodos de caché quedó en aproximadamente un tercio de los niveles previos, y el ancho de banda agregado alcanzó 1.2 TB/s casi saturando una red TCP/IP de 100 Gbps en un cluster de caché distribuido. TCP/IP sigue siendo el estandar mas soportado y, gracias a sus mecanismos de control de congestión y retransmision, ofrece estabilidad y alto rendimiento en redes complejas; en JuiceFS se logró saturar NICs de 100 Gb bajo TCP/IP y en el futuro se prevé incorporar RDMA para explotar NICs de 200 Gb y 400 Gb.

Principales optimizaciones aplicadas

Multiplexacion de conexiones: en entornos a gran escala, miles de clientes generan muchas conexiones concurrentes a decenas o centenas de nodos, lo que incrementa la sobrecarga del programador de Golang y reduce la utilizacion de la red. Para afrontarlo se introdujo multiplexacion: una misma conexion TCP puede transportar varias peticiones en paralelo, aumentando el rendimiento por conexion y evitando la necesidad de abrir un numero excesivo de sockets. Ademas, el sistema ajusta dinamicamente el numero de conexiones segun el trafico: cuando la demanda sube se abren mas conexiones para mejorar la utilizacion de ancho de banda; cuando baja, se cierran para evitar desperdicio y fragmentacion de paquetes. La multiplexacion tambien facilita la coalescencia de pequenos paquetes: el hilo de envio agrega solicitudes hasta alcanzar un umbral de datos, por ejemplo 4 KiB, y las envia juntas, reduciendo llamadas al sistema y cambios contexto kernel usuario.

Ajuste de la marca de recepcion SO_RCVLOWAT: Golang utiliza epoll en modo edge-triggered y eventos frecuentes por datos pequeños generan costes elevados. Con SO_RCVLOWAT se indica al kernel que dispare eventos epoll solo cuando el buffer de recepcion alcance un minimo de bytes, reduciendo llamadas al sistema y la sobrecarga de I/O. En pruebas de alta concurrencia los eventos epoll cayeron un 90 por ciento, hasta unos 40 000 por segundo, estabilizando el servicio y dejando el consumo de CPU en torno a 1 nucleo por GB de banda.

Zero-copy y uso de splice/sendfile: para transferencias masivas se aplicaron tecnicas zero-copy que evitan copias entre espacio kernel y usuario. Se combinaron herramientas como sendfile y splice segun el caso: splice permite mover datos dentro del kernel entre descriptores (por ejemplo de fichero a socket pasando por un pipe) manipulando punteros de pagina y evitando copias CPU-intensivas, mientras que sendfile lee directo desde disco al buffer del socket. En el flujo optimizado, al enviar datos cacheados se leen paginas al page cache y se trasladan via splice a un pipe y luego al socket sin pasar por espacio usuario, logrando un servicio de caché con minimo uso de CPU.

Optimizacion del calculo CRC: versiones previas realizaban dos verificaciones CRC por bloque: al cargar desde disco y de nuevo antes/despues de la transmision. Para reducir carga CPU, el emisor ahora reutiliza el CRC calculado y almacenado en disco incorporandolo en la cabecera, de modo que el receptor solo realiza una verificacion tras recibir el bloque. Para lecturas aleatorias, los CRC se calculan por segmentos de 32 KiB y se combinan eficientemente en un CRC global mediante tablas de consulta, reduciendo la sobrecarga y manteniendo la integridad de datos.

Impacto y aplicacion en proyectos de inteligencia artificial a escala

Estas mejoras son especialmente criticas en entrenamientos y inferencias de modelos a gran escala, donde la demanda de datos caliente es inmensa. Reducir la latencia de lectura, mejorar la banda agregada y bajar el consumo de CPU permite escalar nodos de computo sin incrementar proporcionalmente la infraestructura de almacenamiento. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad, aplicamos principios similares de optimizacion para proyectos de ia para empresas y servicios de infraestructura en la nube. Si su proyecto requiere integracion con plataformas cloud, ofrecemos migracion y despliegue optimizado en servicios cloud aws y azure y adaptaciones de rendimiento a medida.

Servicios y palabras clave

En Q2BSTUDIO diseñamos soluciones a la medida que abarcan aplicaciones a medida y software a medida, seguridad y pentesting, servicios de inteligencia de negocio y dashboards con power bi, agentes IA y automatizacion de procesos. Nuestra experiencia cubre desde arquitecturas de datos optimizadas para alta concurrencia hasta integraciones de inteligencia artificial para empresas, siempre orientadas a mejorar la eficiencia, reducir costes y garantizar la seguridad.

Resumen

El trabajo sobre la red de la caché distribuida demuestra que con multiplexacion, control de eventos epoll, zero-copy y optimizaciones de integridad como el CRC segmentado es posible disminuir significativamente la carga de CPU, elevar la utilizacion de NICs y hacer que sistemas basados en TCP/IP alcancen rendimientos cercanos a la saturacion de la red fisica. Para organizaciones que entrenan grandes modelos, despliegan clusters de inferencia o necesitan soluciones de datos de alto rendimiento, estas tecnicas son fundamentales. Si desea evaluar como aplicar estas mejoras en su infraestructura o desarrollar soluciones personalizadas, contacte con Q2BSTUDIO para explorar software a medida, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad, inteligencia de negocio y proyectos de inteligencia artificial.