Menu Close

सर्वर घड़ियों को सिंक में रखने के लिए क्लॉकवर्क $21M बढ़ाता है -…

आपको लगता है कि आधुनिक सर्वरों के बेड़े में घड़ियों को सिंक्रनाइज़ करना एक हल की गई समस्या है, लेकिन वास्तव में इसे हल करना काफी कठिन चुनौती है, खासकर यदि आप नैनोसेकंड सटीकता प्राप्त करना चाहते हैं। इसका मतलब यह भी है कि यह कंप्यूटर विज्ञान में एक स्वयंसिद्ध है कि आपको कभी भी घड़ी के समय के आधार पर एक प्रणाली का निर्माण नहीं करना चाहिए। क्लॉकवर्क.ioजो आज $21 मिलियन सीरीज़ ए फंडिंग राउंड की घोषणा कर रहा है, इसे सिंक सटीकता के साथ हार्डवेयर टाइमस्टैम्प के साथ कम से कम 5 नैनोसेकंड और सॉफ़्टवेयर टाइमस्टैम्प के साथ सैकड़ों नैनोसेकंड में बदलने का वादा करता है।

इस काम के आधार पर, कंपनी आज अपना पहला उत्पाद, लेटेंसी सेन्सी भी लॉन्च कर रही है, जो अपने उपयोगकर्ताओं को उनके क्लाउड, ऑन-प्रिमाइसेस और हाइब्रिड वातावरण में अत्यंत बारीक-बारीक विलंबता डेटा दे सकता है, जिसका उपयोग वे बाधाओं और धुन को खोजने के लिए कर सकते हैं। उनके नेटवर्क। कंपनी के ग्राहकों में पहले से ही नैस्डैक, वेल्स फारगो और आरबीसी शामिल हैं।

छवि क्रेडिट: घड़ी की कल

स्टार्टअप की स्थापना यिलोंग गेंग, दीपक मेरुगु और स्टैनफोर्ड के ‘वीएमवेयर फाउंडर्स प्रोफेसर ऑफ कंप्यूटर साइंस’ बालाजी प्रभाकर ने की थी, जिसमें वीएमवेयर के सह-संस्थापक और स्टैनफोर्ड कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर मेंडल रोसेनब्लम बोर्ड के सदस्य और मुख्य वैज्ञानिक के रूप में कार्यरत थे। इस समूह की वंशावली को देखते हुए, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि क्लॉकवर्क की प्रणाली के पीछे मूल शोध स्टैनफोर्ड में टीम द्वारा किए गए मौलिक अकादमिक शोध पर आधारित है।

नेटवर्क टाइम सिंक्रोनाइज़ेशन प्रोटोकॉल (NTP), जो मानक प्रारूप है जिसका उपयोग अधिकांश कंप्यूटर आज घड़ियों को सिंक करने के लिए करते हैं, सर्वव्यापी है लेकिन बहुत सटीक नहीं है। इसे सुधारने के लिए कुछ काम किया गया है, उदाहरण के लिए, फेसबुक के साथ, एक हार्डवेयर समाधान का योगदान पिछले साल ओपन कंप्यूट प्रोजेक्ट के लिए, लेकिन क्लॉकवर्क टीम कहीं अधिक सटीकता का वादा करती है।

“कभी-कभी, डेटा केंद्रों के अंदर, मैं उनसे एक पल के लिए सहमत नहीं हो पाता। मेरा फोन और यहां का बेस स्टेशन शायद दूसरे पर सहमत हैं। फिर आप सूक्ष्म और सूक्ष्मतर और सूक्ष्मतर हो जाते हैं – माइक्रोसेकंड और नैनोसेकंड तक। यह बहुत कठिन है। दो घड़ियों के लिए यह जानना बहुत कठिन है कि वे किस नैनोसेकंड में हैं,” प्रभाकर ने समझाया। उन्होंने कहा कि इन घड़ियों को एक बार सिंक्रोनाइज़ करना भी पर्याप्त नहीं है। आपको उन्हें सिंक में भी रखना होगा। आप उच्च-सटीकता वाली घड़ियों को सर्वर में डाल सकते हैं जो तापमान भिन्नता और कंपन के प्रति प्रतिरोधी हैं, लेकिन वह घड़ी सर्वर से ही अधिक महंगी हो जाएगी।

छवि क्रेडिट: घड़ी की कल

इस समस्या को हल करने के लिए, टीम ने एक सिस्टम और मशीन लर्निंग मॉडल बनाया जो इसे किसी दिए गए सर्वर पर टाइमस्टैम्प के आने में लगने वाले समय को बहुत सटीक रूप से मापने की अनुमति देता है। यह एनटीपी के काम करने के तरीके से इतना अलग नहीं है, लेकिन फिर टीम कई तरह के टाइमस्टैम्प को देखकर और फिर घड़ी की ऑफसेट और सापेक्ष आवृत्ति अंतर दोनों को देखकर इसे कुछ कदम आगे ले जाती है। यह सब तब मशीन लर्निंग मॉडल में फीड होता है। इसके अलावा, टीम ने सिस्टम भी बनाया ताकि विभिन्न घड़ियां एक-दूसरे से बात कर सकें और सिंक्रनाइज़ न होने पर पता लगा सकें (और सही)।

भरोसेमंद टाइमस्टैम्प की अनुपस्थिति में, वितरित सिस्टम को लंबे समय तक घड़ी रहित डिज़ाइन पर निर्भर रहना पड़ता है, जो जटिल सिस्टम के निर्माण में जटिलता का एक अतिरिक्त स्तर जोड़ता है। क्लॉकवर्क टीम को उम्मीद है कि इसका काम शोधकर्ताओं को डेटाबेस स्थिरता, ईवेंट ऑर्डरिंग, सर्वसम्मति प्रोटोकॉल और लेजर जैसे कई समस्या क्षेत्रों में नए समय-आधारित एल्गोरिदम के साथ प्रयोग करने की अनुमति देगा।

रोसेनब्लम और प्रभाकर की टीम द्वारा मूल शोध इस बारे में था कि यदि आप एक वितरित प्रणाली में घड़ियों पर भरोसा कर सकते हैं तो आप क्या कर सकते हैं।

“वर्तमान में, Google, कॉकरोचडीबी या डेटाबेस चीजें करने वाले किसी व्यक्ति के अलावा शायद कोई भी समय का उपयोग नहीं करता है,” रोसेनब्लम ने कहा। “हम मानते हैं कि बहुत अधिक स्थान हैं, विशेष रूप से अधिक से अधिक समय-महत्वपूर्ण चीजें सामने आईं। हम टाइम सिंक कर सकते हैं, क्योंकि हमने यह पता लगाया है कि इसे कैसे करना है। और इसलिए हमने पूछा: क्या यह उस प्रवृत्ति का हिस्सा है जहां हम इन प्रणालियों को अलग तरह से प्रोग्रामिंग शुरू करने जा रहे हैं? और [researchers] इस संभावना के बारे में उत्साहित हूं कि हम इसे दूर करने में सक्षम हैं।”

इसलिए सिंक्रोनाइज़ेशन के मुद्दों को हल करने के साथ, क्लॉकवर्क टीम अब इसके ऊपर उत्पादों का निर्माण करना चाह रही है, जिसकी शुरुआत लेटेंसी सेन्सी से होती है। लेकिन प्रभाकर ने यह भी कहा कि टीम पहले से ही एक अन्य परियोजना पर काम कर रही है जिससे डेटा केंद्रों के अंदर भीड़ का पता लगाना आसान हो जाता है। उन्होंने कहा कि टीसीपी वाइड-एरिया नेटवर्क के लिए बहुत अच्छा है, लेकिन डेटा सेंटर के अंदर, यह काफी बेकार है। लेकिन जब आप नेटवर्क के बारे में अधिक जानते हैं – और इसकी विलंबता – तो बदले में डेटा सेंटर के अंदर पैकेट को सर्वोत्तम तरीके से रूट करने के तरीके के बारे में बेहतर संकेत के साथ टीसीपी प्रोटोकॉल प्रदान करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।

कंपनी के सीरीज़ ए राउंड का नेतृत्व एनईए ने किया था, जिसमें एमआईपीएस के सह-संस्थापक जॉन हेनेसी, शुरुआती Google निवेशक राम श्रीराम और याहू के सह-संस्थापक जेरी यांग सहित जाने-माने एंजेल निवेशकों की भागीदारी थी।

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *