viernes, 6 de enero de 2017

Creación de un cluster mediante el uso de la Orange Pi

Con esta entrada en el blog se empieza la instalación y puesta en marcha de un cluster de placas SoC de N-cores para pruebas de concepto de productos de BigData, en este caso sobre un cluster formado por una combinación de BananaPi  y Orange Pi.


Definición del Cluster
Para las pruebas de nodos, maestros, monitores, etc. de un conjunto de solución BigData, se ha seleccionado los siguientes componentes para la creación de cluster:

Login Node / Monitor Node / Master Node
  • BananaPi M1 (A20 DualCore,  RAM: 1Gb DDR3, Red: 1000Mbits)
  • USB DataTraveler 64Gb para datos
  • SO: Armbian para sun7i (instalado en la SD)
  • Coste aprox, por nodo: 65 EUR
  • Nombre nodo de ahora en adelante: bpi0

Data Node / Working Node
  • Orange Pi Plus 2E (H3 QuadCore, RAM: 2Gb DDR3, Red: 1000Mbits, 16eMMC)
  • USB DataTraveler 64Gb para datos
  • SO: Armbian para sun8i (instalado en la eMMC interna)
  • Coste aprox. por nodo: 80 EUR
  • Nombre de los 3 nodos de ahora en adelante: cl01, cl02, cl03


Se utiliza (de momento) como Login node una placa del fabricante Sinovoip, en específico la Banana Pi M1 (sinceramente la tenia abandonada y así le doy un uso de nodo de entrada y monitorización). Quizás a la larga la sustituiré, pero dado que es un DualCore con 1 Gb de RAM y 1Gb de red cumple perfectamente para el uso indicado.

Se utilizan como Data node / Working Node un conjunto de 3 placas del fabricante Xulong, en especifico la Orange Pi Plus 2E por su capacidad en RAM, su QuadCore, su consumo, conectividad de 1Gb y precio razonable.

El coste total del cluster ronda en unos 340EUR, ya que se ha añadido a las cuatro placas Pi, una fuente de 30W, un cable de alimentación, un cable splitter de alimentación a 8 salidas (libres 4, para añadir hasta cuatro nodos más), conectores de alimentación (jacks), disipadores pasivos, separadores y latiguillos de red.

Observaciones
Estas placas puede ser substituidas por ejemplo con la Raspberry Pi 3, ya que por velocidad, núcleos de CPU y RAM pueden ser equivalentes en prestaciones.

Las próximas entradas en el blog se basarán en la instalación, puesta en marcha y pruebas de diferentes aplicaciones para usar dentro de un posible escenario/ecosistema de Big Data y similares.


Un ejemplo de lo que vendrá
Para muestra, la herramienta Ganglia para el monitoring de las piezas del cluster.

Detalle de actividad de cada uno de los nodos.

Detalle de actividad del conjunto del cluster.

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