UNIX Cluster. Technologien für High Performance und High Availability. Seminar-Arbeit von Reto Leuenberger (Im01)

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1 Technologien für High Performance und High Availability Seminar-Arbeit von Reto Leuenberger (Im01) Windisch, 13. Juni 2004

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3 Vorwort 1 Vorwort Anfangs der 90er Jahre wurde das Bedürfnis an hoher Rechenleistung immer grösser. Supercomputer wurden zwar auf dem Markt von Firmen wie Cray oder SGI angeboten. Diese Maschinen waren aber für viele Firmen und vor allem für die Hochschulen unerschwinglich. Zur gleichen Zeit wurden die Desktop-Computer und Workstations immer schneller und preiswerter. Diese Maschinen waren meistens in grossen Stückzahlen vorhanden und, was auch entscheidend war, sie waren über ein Netzwerk miteinander verbunden. Die geniale wie auch einfache Idee, die in dieser Zeit an ein paar amerikanischen Hochschulen entwickelt wurde, war diese Desktop-Computer über das Netzwerk mit Software so zu verbinden, dass alle am gleichen Problem arbeiten konnten. Der High Performance Cluster war geboren. Die Cluster aus jener Zeit haben nicht mehr viel mit den heutigen Cluster gemeinsam. Die Entwicklung ist rasant und der Wettlauf um den schnellste Cluster auf diesem Planeten noch lange nicht entschieden. Diese Seminar-Arbeit soll dem Leser einen Überblick verschaffen, welche Problem sich mit Cluster effizient lösen lassen und welche Produkte heute auf dem Markt sind. 1

4 Inhaltsverzeichnis 2 Inhaltsverzeichnis 1 Vorwort Inhaltsverzeichnis Einleitung Ein bisschen Geschichte Grid-Computing vs. Clusters High Performance Ziel Technik Produkte Beispiel 1 - Earth Simulator Beispiel - Space Simulator High Availability Ziel Technik Produkte Beispiel - Lufthansa

5 Einleitung 3 Einleitung High Performance und High Availability Cluster sind heute aus der Industrie nicht mehr wegzudenken. Cluster bieten gegenüber anderen, vergleichbaren Techniken viele Vorteile. Ein Hauptgrund ist sicherlich der Kostenvorteil. 3.1 Ein bisschen Geschichte Die Idee, Clusters zu bauen, entstand in den 90er Jahren. Die benötigte Rechenleistung wurde für Firmen und Hochschulen unerschwinglich. Supercomputer von Firmen wie Cray oder SGI passte nicht in die Budgets und so wurde intensiv nach einer Alternative gesucht. Dieser Zeitpunkt war nicht zufällig. Die Computer-Programme wurden komplexer. Es kamen grafische Oberflächen dazu. Der Desktop-Computer begann seinen Siegeszug. Die Leute realisierten, dass die Rechenleistung nicht in den Rechenzentren zu suchen war, sondern in den Büros. Durch das Verbinden dieser Desktop-Maschinen entstand eine Ressource, an die man bis zu diesem Zeitpunkt nicht gedacht hatte. An ein paar amerikanischen Hochschulen wurden die erste Software entwickelt, die es ermöglichte, eine rechenintensive Aufgabe an mehrere Computer gleichzeitig zu verteilen. Obwohl man zu diesem Zeitpunkt noch nicht von Cluster sprach, war dies die Geburtsstunde der Cluster. Heutige Cluster haben nicht mehr viel gemeinsam mit den Cluster von damals. Die Hardware ist viel schneller geworden und die Software muss ganz anderen Anforderungen gerecht werden. 3.2 Grid-Computing vs. Clusters Neben den Clustern ist in den letzten Jahren eine weitere Technik herangreift, die es erlaubt, ein Problem mit mehrere Computer zu lösen: Das Grid-Computing. High Performance Clustering und Grid-Computing sind verwandt. Sie unterscheiden sich aber auch in ein paar wesentlichen Sachen. Die meisten dieser Unterschiede lassen sich durch einen einzigen Unterschied ableiten: Die Geschwindigkeit des verwendeten Netzwerkes. High Performance Cluster werden in der Regel über ein Hochgeschwindigkeits- Netzwerk betreiben. Grid-Computer werden über das Internet verbunden. Die folgende Tabelle 1 vergleicht ein paar Eigenschaften dieser beiden Techniken. 3

6 Einleitung Node-Eigenschaften Grid-Computing Arbeitsplatz-Systeme mit spezieller Software Clustering Diese Rechner werden nur vom Cluster verwendet. Ausdehnung Internet Die einzelnen Nodes befinden sich am gleichen Ort. Bandbreite Internet > 100 Mbit/s Transport-Volumen gering Pro Job bis zu mehreren Mbit/s Verfügbarkeit Ungewiss Permanent Tabelle 1 Grid-Computing vs. Clusters 4

7 High Performance 4 High Performance Vor ein paar Jahren waren noch Firmen wie Cray 1 und Silicon Graphics 2 die erste Adresse für schnelle Computer. Diese einst schillernden Firmen kennt man heute kaum noch, weil ihre imposanten Supercomputer im Preis/Leistungs-Verhältnis den High Performance Cluster nicht das Wasser reichen können. Die schnellsten Computer der Welt werden heute allesamt als High Performance Cluster realisiert. Die Leistung von solchen Cluster ist schier unvorstellbar. Die 10 TFlops-Grenze wurde vor kurzem gebrochen. Im Wettstreit der grossen Computer- Firmen wie IBM, HP, Dell und Apple um den schnellsten Computer wurde bereits die 100 TFlops-Grenze als erreichbar angekündigt. 100 TFlops 3 bedeutet 100'000'000'000'000 Fliesskommazahl-Operationen (Addition und Multiplikation) pro Sekunde! Für was wird diese enorme Leistung verwendet? Die Cluster werden hauptsächlich in der Forschung an Hochschule und zunehmende auch in der Industrie eingesetzt. So werden zum Beispiel Auswirkungen von verschiedenen Faktoren auf das Klima simuliert. In der Auto-Branche werden Crash-Tests oft nur noch virtuell durchgeführt. Und die Militärs zünden die Atombomben hoffentlich nur noch im Cyber-Space. 4.1 Ziel Das Ziel von High Performance Clustering, auch High Performance Computing (HPC) genannt, ist es, möglichst viel Rechenleistungen zur Verfügung zu stellen, die mit anderen Techniken entweder unbezahlbar oder überhaupt nicht realisierbar sind. 4.2 Technik Beim High Performance Clustering werden zwei Arten unterschieden: Manuelle Prozess-Verteilung Diese sogenannten Batch basierten Clusters sind sehr flexibel. Sie sind sehr gut auf individuelle Bedürfnisse anpassbar. Der Nachteil besteht darin, dass die auszuführende Software speziell angepasst werden muss. Ausserdem sind nicht alle Nodes gleichberechtigt. Diese Art setzt eine Master-Node voraus. Vertreter sind PVM und Beowulf. 1 Cray Inc. 2 Silicon Graphics, Inc. (sgi) 3 Wikipedia - FLOPS 5

8 High Performance Automatische Prozess-Verteilung Cluster dieser Art sind für die Anwender transparent. Jede Node kennt alle anderen Nodes. Jede Node kann Prozesse an andere Nodes übergebe auslagern. Auch dieses Art hat seine Nachteile. Es können nur Jobs verteilt werden, die aus mehreren Prozessen bestehen. Es sind Änderungen am Kernel notwendig. Vertreter sind (open)mosix Es gibt ein paar Techniken, die direkt nichts mit Clustering zu tun haben. Diese Techniken werden aber oft in Cluster verwendet und deshalb werden sie hier kurz vorgestellt. Diskless Client Die Diskless Clients beziehen die gesamte benötigte Software von einem Server im Netzwerk. Diese Technik hat einen grossen Vorteil gegenüber konventionelle Clients. Die Software für alle Clients muss nur an einer Stelle, nämlich auf dem Server, gewartet werden. Für einen High Performance Cluster ist diese Technik wie geschaffen, denn alle Nodes verwenden identische Software. In der Regel werden aber in den einzelnen Nodes trotzdem Festplatten als Swap- Space eingebaut. Symmetric Multi Processor (SMP) Bei SMP 4 wird ein Motherboard mit mehreren Prozessoren bestückt. Diese Prozessoren kommunizieren über bestimmte Bus-Systeme und/oder über Shared Memory miteinander. Bei High Performance Cluster wird diese Technik eingesetzt, um das Bau-Volumen zu verkleinern. Wenn man ein Motherboard mit vier anstatt einem Prozessor bestückt, braucht man bei 1'000 Prozessoren nur 250 Gehäuse anstatt 1' Produkte Zum Bauen eines High Performance Cluster braucht es neben der Hardware auch spezielle Software. Es gibt Duzende entsprechende Produkte und es ist schwierig, die Übersicht zu behalten. Offenbar ist High Performance Clustering ein beliebtes Studien-Objekt an vielen Hochschulen, und so verfügen viele dieser Schule über eigene Software- Implementationen. Die bekanntesten Software-Produkte im UNIX/Linux-Bereich sind PVM, Beowulf und openmosix. Alle drei sind Open Source und werden hier etwas genauer vorgestellt: 4 Synchrones Multiprocessing 6

9 High Performance PVM (Parallel Virtual Machine) PVM 5 ist nicht nur eine High Performance Cluster-Software. Dieses Paket verbindet heterogene Clients in einem Netzwerk zu einem Cluster nach dem Prinzip der Manuellen Prozess-Verteilung und stellt gleichzeitig eine einheitliche Programmier- Schnittstelle zu diesem Cluster zur Verfügung. Das PVM-Paket besteht aus zwei Teilen: Daemon Ein Daemon pvmd sorgt für die Kommunikation im Netzwerk. Bibliothek Eine spezielle C-Bibliotheke bildet die Schnittstelle zum Cluster. Für PVM gibt es Software-Ports für nahezu alle Plattformen. Hier liegt auch der grosse Vorteil von PVM. Ein weitere Vorteil von PVM ist das Message Passing Interface (MPI). Mit diesem Interface wird der Cluster gesteuert. Beowulf PVM ist eine hervorragende Cluster-Software. Sie hat aber ein Problem: Die Kommunikation zwischen den Nodes ist für moderne Hardware zu langsam. Beowulf ist eine Weiterentwicklung von PVM und basiert deshalb auch auf dem Prinzip der Manuellen Prozess-Verteilung. Zur Kommunikation kommt ebenfalls MPI zum Einsatz. Besondere Aufmerksamkeit schenkten die Entwickler von Beowulf aber dem Datentransfer. Steuerbefehle und Nutzdaten können sehr schnell unter den einzelnen Nodes verteilt werden. In den Hochschulen der USA und auch in Europa gehört das Beowulf-Paket zu den beliebtesten Cluster-Implementierungen. Die ETH Zürich hat zum Beispiel im Jahr 2000 in Zusammenarbeit mit SuSE den damals grössten Beowulf-Cluster in Europa gebaut. Ein Nachteil ist auch bei Beowulf anzufügen: Die Implementierung eines Beowulf- Clusters ist schwierig, insbesondere deshalb, weil das gesamte Projekt sehr schlecht dokumentiert ist. Mosix und openmosix Mosix (Multicomputer Operating System for UnIX) wurde ursprünglich von Amnon Barak und Amnon Shiloh entwickelt. Weil es Meinungsverschiedenheiten wegen der Lizenz gab, trennten sich die beiden Entwickler Amnon Shiloh gründete die Firma Mosix 6 und entwickelt die Cluster-Software kommerziell weiter. Amnon Barak 5 PVM (Parallel Virtual Machine) - Links-Sammlung 6 Mosix 7

10 High Performance gründete das openmosix-projekt 7 und entwickelt die Cluster-Software unter der GPL2 weiter (Die weitere Dokumentation bezieht sich auf openmosix). openmosix unterschiedet sich von PVM und Beowulf hauptsächlich dadurch, dass das Prinzip der Automatischen Prozess-Verteilung verwendet wird. Ausserdem existiert die Software nur als Kernel-Patch für den Linux-Kernel 2.4. Das Load-Balancing von openmosix ist sehr interessant. Jede Node im Cluster vergleicht ihren eigenen Load mit dem Load der anderen Nodes. Hat eine der anderen Nodes einen höheren Load, holt sich die Node einen Prozess der ausgelasteten Node. Dieser Prozess wird von allen Nodes solange durchgeführt, bis alle den gleichen Load haben. Wie die meisten OpenSource-Projekte ist auch openmosix gut dokumentiert 8. Distributed Shell (dsh) Bei der Distributed Shell 9 handelt es sich nicht um eine Cluster-Software. Viel mehr eignet sich diese Software hervorragend, um die Nodes zu administrieren. Mit Hilfe der Distributed Shell kann eine Befehl auf einer beliebigen Anzahl Nodes nahezu gleichzeitig abgesetzt werden. Die Funktionsweise ist dabei einfach. Das Programm liest die Liste der zu verwendenden Nodes entweder von der Kommando-Zeile oder aus einem File und schickt dann den Befehl über SSH an alle Nodes. Die Rückgabe-Werte werden vom Programm gesammelt und wahlweise auf Standard- Out ausgegeben oder in eine Datei gespeichert. 4.4 Beispiel 1 - Earth Simulator Der Earth Simulator 10 (Siehe Illustration 1) steht in Japan und ist zur Zeit der schnellste Computer der Welt. In der Liste der Top wird seine Leitung mit 35,86 TFlops angegeben. Theoretisch sollten sogar über 40 TFlops möglich sein. Aber nicht nur die Umschreibung der Leistung braucht Superlativen. Auch die anderen Eckwerte dieses Clusters sind gigantisch. Er verfügt über 640 Nodes, die jeweils über acht Prozessoren und 16 GB Arbeitsspeicher verfügen. Total sind das 5120 Prozessoren und 10 TB Arbeitsspeicher! 7 openmosix 8 The openmosix HOWTO 9 Distributed Shell (dsh) 10 The Earth Simulator Center 11 TOP500 Supercomputer Sites 8

11 High Performance Illustration 1 Blick auf den schnellsten Computer der Welt Mit diesem Cluster wird das Klima auf der Erde simuliert. Insbesondere versuchen die Japanischen Wissenschaftler, die Einwirkungen des Menschen auf das Klima vorherzusagen. Aber der Earth Simulator steht nur für eine kurze Zeit zu oberst auf dem Podest. Es ist nur eine Frage der Zeit bis ein schnellerer Cluster gebaut wird. Cray hat bereits angekündigt 12, bis 2006 die 100 TFlops-Grenze zu brechen. 4.5 Beispiel - Space Simulator Der Space Simulator 13 fungiert im Moment nur dem 181. Zum Vergleich: Vor zwei Jahren rangierte er noch auf der Nummer 88. Dieser Cluster ist deshalb interessant, weil er auf Standard-Hardware und die freie Cluster-Software Beowulf basiert. Der Cluster besteht aus GHz Pentium 4 Prozessoren, die jeweils in einem Barebone-Gehäuse (Siehe Illustration 2) von Shuttle untergebracht sind. Jeder Prozessor verfügt über 1 GB Arbeitsspeicher. Inklusive 80 GB-Festplatte und 1 GBit Ethernet-Karte kostet eine Node weniger als Fr. 1' Cray Inc. - Press Release 13 The Space Simulator Cluster 9

12 High Performance Illustration 2 Barebone soweit das Auge reicht Die maximalen GFlops sind eine beachtliche Leistung für ein solchen Cluster. Dieser Computer wird vom Los Alamos National Laboratory betrieben und wird für die Simulation von Problemen aus der Astrophysik verwendet. 10

13 High Availability 5 High Availability Zweieinhalb Tage Stillstand. Und ein Unternehmen ist in seiner Existenz bedroht. Im eigenen Bewusstsein spielen sich Katastrophenbilder nur selten ab. Das ist auch gut. Doch Überschwemmungen, Brand und andere Katastrophen oder Fehlbedienung kommen immer überraschend. Nicht nur die äusserlich sichtbaren Zeichen sind dann schockierend. Sind Anwendungsbereiche blockiert, bedeutet jede Sekunde teure Ausfallzeit. Der Schaden an Vertrauen, Image, Geld kann in der Konsequenz die Existenz kosten. Was sich drastisch anhört, ist erschreckende Realität: Statistiken von Sachversicherern stufen die Überlebensfähigkeit von Unternehmen nach einem IT- Totalausfall ab nur 2,5 Tagen als äusserst kritisch ein. Bereits nach nur 5,5 Tagen ist es dem Unternehmen praktisch nicht mehr möglich, sich von dem Schaden zu erholen. Für die Verfügbarkeit wichtiger Applikationen keine Vorsorge zu treffen, ist darum fahrlässig einerseits und unnötig andererseits. Denn es gibt bezahlbare Mittel gegen Ausfallzeiten: zuverlässige High Availability Solutions. (Aus einem Werbe-Prospekt 14 der Firma Comparex) 5.1 Ziel Im Zusammenhang mit High Availability spricht man häufig von Five Nine. Dabei meint man das ein System 99,999% verfügbar sein muss. Dies bedeutet, dass dieses System gerade mal 5,5 Minuten pro Jahr nicht verfügbar sein darf. High Availability sind in der Regel sehr kostspielig. Alle Systeme müssen redundant ausgelegt werden. Cluster helfen auch hier dabei die Kosten zu senke, ohne Einbussen beim angestrebten Ziel der Five Nine hinnehmen zu müssen. 5.2 Technik Man unterschiedet zwei Typen von High Availability Clustering: Passiver Slave Bei dieser Variante stellt nur die Master-Node Dienste zur Verfügung. Der Slave ist passiv. Er überprüft ständig, ob der Master verfügbar ist. Kann der Slave den Master nicht mehr erreichen, wird er selber zum Master. Ob System dieser Art noch Cluster sind oder nicht, darüber scheiden sich die Meinungen in der Computer-Welt. Gleichberechtigte Nodes Bei dieser Variante sind alle Nodes innerhalb eines Clusters aktiv. Die Last wird unter ihnen aufgeteilt. Fällt eine Node aus, übernehmen die Verbleibenden die Arbeit. 14 Comparex - Sicherheit uneingeschränkt verfügbar 11

14 High Availability Dieses Variante gibt vielen Parallelen zu High Performance Cluster. Sie steigert nicht nur die Verfügbarkeit sondern auch die Performance. Diese zusätzliche Performance ist oft eine benötigte Ressource. Manchmal ist sie aber auch nur ein willkommener Nebeneffekt. Es gibt ein paar Techniken, die direkt nichts mit Clustering zu tun haben. Diese Techniken werden aber oft in Cluster verwendet, und deshalb werden sie hier kurz vorgestellt. Redundanz Natürlich ist es unsinnig, nur die Server gegen Ausfall abzusichern. So bilden auch Netzwerk-Komponenten oder die Strom-Versorgung Schwachstellen, die man verstärken muss. Redundanz ist auch hier ein hilfreiches, aber auch teures Hilfsmittel. Storage Area Network (SAN) Ein zentrale Voraussetzung für den Aufbau eines High Availability Clusters ist, dass alle Nodes im Cluster über die gleichen Daten verfügen. Um diese Voraussetzung zu erfüllen, gibt es zwei Techniken. Die Nodes spiegeln ihre Daten über das Netzwerk (Siehe unten DRBD) oder es wird ein SAN aufgebaut. Bei SAN werden alle Server an ein schnelles, separates Netzwerk angeschlossen. An diesem Netzwerk sind auch sogenannte Storage Devices angehängt. Diese Storage Devices bestehen im Wesentlichen aus Festplatten, Netzwerk-Anbindung und Transaktionslogik. Die Server können diese Storage Devices wie lokale Festplatten mounten und gleichzeitig auf alle Daten zugreifen. 5.3 Produkte Es ist schwierig, Software für High Availability Cluster zu finden. Die meisten Anbieter verkaufen eine komplette Lösung aus Hard- und Software. Die Software ist dabei oft proprietär und dadurch nicht zugänglich. Heartbeat Die Software Heartbeat wurde vom High-Availability Linux Project 15 entwickelt. Diese Paket basiert auf dem Konzept des Passiver Slave. Bei Heartbeat besteht der Cluster immer aus zwei Nodes. Die Node, die als erstes Heardbeat startet, wird Master, die Zweite folglich Slave. Der Slave prüft in regelmässigen Abständen die Verfügbarkeit des Masters. Ist der Master nicht mehr erreichbar, übernimmt der Slave die Arbeit des Masters. Dabei werden automatisch die entsprechenden Dienste gestartet und das oder die Netzwerk- 15 High-Availability Linux Project 12

15 High Availability Interfaces richtig aufgesetzt. Das grösste Problem bei dieser Technik besteht darin, dass der Slave den Master fälschlicherweise als nicht mehr verfügbar deklariert. In dieser Situation gibt es plötzlich zwei Server mit der gleiche IP-Adresse in einem Netzwerk. Der Slave muss daher dafür sorgen, dass der Master wirklich tot ist. Dafür stehen zwei Techniken zur Auswahl: Entweder wird über SNMP der Switch-Port des Masters geschlossen oder dem Master wird über eine steuerbare Stromversorgung der Saft abgedreht. Beide Möglichkeiten setzen spezielle Hardware voraus. MySQL Cluster Nachdem die Firma MySQL im November 2003 den Cluster-Spezialist Alzato übernommen 16 hat, bietet das Unternehmen eine Cluster-Version der bekannten Open Source-Datenbank MySQL an. Der MySQL Cluster 17 verteilt die Datenbank auf mehrere untereinander verbundene Server und macht sie so schneller und fehlertoleranter. Dadurch, dass andere Nodes einspringen können, wenn einer ausfällt, soll sich die Verfügbarkeit auf 99,999 Prozent steigern lassen. Gleichzeitig erhöht sich der Datendurchsatz, denn die Knoten halten ihre Daten im Hauptspeicher. Eine Konfiguration mit vier Nodes mit jeweils zwei Prozessoren soll eine Antwortzeit von 5 bis 10 Millisekunden und einen Datendurchsatz von 100'000 replizierten Transaktionen pro Sekunde ermöglichen. Diese Cluster-Software funktioniert nach dem Prinzip shared nothing. Dass heisst es wird keine Hardware zwischen den Nodes geteilt. Eine Transaktion auf einer Node zum Manipulieren von Daten gilt erst als abgeschlossen, wenn alle Nodes des Clusters die Daten über das Netzwerk erhalten und in ihren Tabellen abgespeichert haben. Eine Vorabversion des MySQL Clusters unter der GPL soll in Kürze auf der MySQL- Website zum Download verfügbar sein. mod_backhand Bei mod_backhand 18 handelt es sich um ein Modul für den bekannten Open Source- Webserver Apache 19. Dieses Modul ist sowohl einfach wie auch effizient. Wenn ein bereits ausgelasteter Server innerhalb eines Apache-Clusters eine Anfrage (Request) bekommt, schickt dieses Modul den Request an die nächste Node weiter. 16 Heise.de - Newsticker - MySQL im Cluster 17 MySQL Cluster 18 mod_backhand 19 Apache 13

16 High Availability DRBD Wie bereits erwähnt, ist es wichtig, dass alle Nodes in einem High Availability Cluster auf die gleichen Daten zugreifen können. Ein SAN ist eine hervorragende, aber auch sehr teure Lösung. Die Open Source-Gemeinde bietet hier eine kostengünstige Lösung an. Mit dem Linux- Block-Device-Treiber DRBD 20 kann eine shared nothing -Umgebung aufgebaut werden. Der Treiber realisiert Raid 1 über das Netzwerk. Jeder Schreib-Zugriff auf die lokale Festplatte wird vom Betriebssystem erst als beendet betrachtet, wenn die Daten auch auf dem Slave geschrieben wurden. Natürlich drückt diese Technik auf die Schrieb-Performance des Masters und die Bandbreite des Netzwerkes. Ausserdem gibt es eine Daten-Redundant. Die Festplatten-Platz verbraucht. In Anbetracht der Hardware-Preise dieser Komponenten sollte diese allerdings kein Grund sein, DRBD nicht einzusetzen. 5.4 Beispiel - Lufthansa Die Lufthansa ist ein riesiges Unternehmen mit Niederlassungen und Mitarbeitern weltweit wurde von der zentralen Rechenzentrum in Deutschland ein ambitiöses Projekt in Angriff genommen: Bis Ende 2003 sollen alle Mitarbeiter eine eigene Mailbox erhalten. Ein Mail-System der Superlative wurde geplant: Bis zu 80'000 Accounts sollen verwaltet werden. Das System mit dem Namen Sbox 21 basiert auf Linux und weitere Open Source- Software. Für das Empfangen der Mails aus dem Intra- und dem Internet dient ein Postfix-Server 22. Die Verwaltung der Mails übernimmt eine Reihe von Cyrus-Server 23, die ihre Daten in einem SAN (Siehe weiter oben SAN) speichern. Die Benutzer können die Mails nur über ein Webfrontend im Intranet lesen. Dieses Webfrontend wird von IMP 24 zur Verfügung gestellt, das wiederum auf Apache-Server läuft. Der Apache- Cluster verteilen die Last mit dem Modul mod_backhand unter den einzelnen Nodes. Die Illustration 3 zeigt den Aufbau schematisch. 20 DRBD 21 Linux-Magazin - Flieg, Pinguin, flieg! - Interview: -Server bei der Lufthansa 22 Postfix 23 Cyrus Project 24 IMP Webmail Client 14

17 High Availability Illustration 3 Konzeptionelle Übersicht des Sbox-Clusters 15

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