Storage အကြောင်းတစေ့တစောင်း – အပိုင်း(၄)

Storage အကြောင်းကိုစပြီးတော့ ရေးမယ်လုပ်ကတည်း အကြောင်းအရာတွေက ကျယ်ပြန့်လွန်းတယ်ဆိုတာ တွေးမိပါသေးတယ်။ ပြီးတော့ storage ဆိုတာကလည်း အကြောင်းအရာတစ်ခုတည်း ကိုပဲပြောလို့ ရှင်းလို့ မရပါဘူး။ တစ်ခုကိုရှင်းရင်းနဲ့ ခေါင်းထဲမှာစဉ်းစားမိတာနောက်တစ်ခုကို ထပ်တိုးပြီးတော့ ဖြည့်ရေးဖြည့်ပြောရင်းနဲ့ post တစ်ခုတစ်ခုဟာ ဖတ်ဖို့ပျင်းလောက်အောင်ကို ရှည်သွားမှာကိုလည်း သတိထားနေရတယ်။ ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ် စာရေးသူအတွက်တော့ ဗဟုသုတရနိုင်အတွက် အချိန်ပေးပြီးတော့ ဖြေးဖြေးချင်းစီပဲ ရေးသွားပါ့မယ်။ ဒီ post မှာတော့ အရှေ့မှာ ပြောလက်စ storage format တွေအကြောင်းကို ဆက်ပြီးတော့ ဆွေးနွေးကြည့်ရအောင်။

Block Storage

Block နဲ့ ပတ်သတ်ပြီးတော့ အပိုင်း(၁)မှာပြောခဲ့ပါတယ်။ အဲ့ဒီတုန်းက block size နဲ့ sector ဆိုတာဘာလဲ လို့ရှင်းရင်းနဲ့ ပြောဖြစ်တဲ့ အကြောင်းပါ။ ဒီမှာတော့ block storage လို့ဆိုတဲ့ နေရာမှာ block level storage လို့ ခေါ်ရင်ပိုပြီးတော့ ပြည့်စုံမယ်လို့ထင်ပါတယ်။ အရှေ့မှာပြောတဲ့ file storage ဆိုတာကိုလည်း အချို့က file level storage လို့ခေါ်ကြပါတယ်။ file တွေကို file system တွေ အသုံးပြုပြီးတော့ dataတွေကို သိမ်းလို့ file storage လို့ ခေါ်ပြီးတော့၊ block storage ဆိုတာကလည်း data တွေကို raw volume တစ်ခုအနေနဲ့ သိမ်းလို့ block level storage လို့ခေါ်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ Block storage ကြောင့် virtualisation မှာ အများကြီးအပြောင်းအလဲတွေဖြစ်လာပါတယ်။ တစ်ချိန်တည်းမှာလည်း VMware ရဲ့ VMFS ရဲ့ အစွမ်းကြောင့် LUN ဆိုတဲ့ concept ကိုလည်း virtualisation industry ထဲမှာ storage အတွက် တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် အသုံးပြုလာကြပါတယ်။ Enterprise နဲ့ consumer တွေအတွက် virtualisation market မှာတော့ VMware ဟာ အပြောင်းအလဲအများကြီး လုပ်ပေးနိုင်ခဲ့ပါတယ်။ လက်ရှိအချိန်ထိတော့ virtualisation လို့ဆိုတာနဲ့ VMware ဟာ industry standard တစ်ခုလို ဖြစ်လို့နေပါတယ်။ Linux မှာလည်း KVM လိုမျိုး ကောင်းလှတဲ့ virtualisation platform တွေရှိပေမယ့်လည်း စာရေးသူအတွေ့အကြုံအရတော့ VMware တွေကိုပဲ enterprise မှာအသုံးများနေသေးတာတွေ့ရပါတယ်။ Private နဲ့ public cloud platform အချို့မှာတော့ Xen Server နဲ့ သူ့ရဲ့ သက်ဆိုင်ရာ component တွေကို အသုံးပြုတယ်လို့လည်း သိရပါတယ်။ ဆိုပါတော့… Amazon Web Service (AWS) ရဲ့ backend infrastructure တစ်ခုလုံးဟာ Xen Server ပေါ်မှာတည်ဆောက်ထားတာလို့ သိထားတယ်။ ဒီလိုဆိုရင်တော့ Citrix ရဲ့ Xen Server virtualisation ဟာလည်း ဘယ်လောက်တောင် enterprise offering မှာကောင်းသလဲဆိုတာကို စာဖတ်သူတို့ မှန်းဆလို့ရနိုင်ပါပြီ။ စာရေးသူကိုယ်တိုင်မှာတော့ အိမ်ကအသုံးပြုတဲ့ Home Lab အတွက်တော့ KVM ကိုသုံးထားတဲ့ Promox VE ကိုအသုံးပြုပါတယ်။

Block storage ဆိုပြီးတော့ ဘာကြောင့် virtualisation တွေအကြောင်းကို အရင်းဆုံးပြောရသလဲဆိုတော့ virtual machine (VM) တွေမှာ အသုံးပြုတဲ့ virtual disk တွေဟာ block storage တွေပါ။ file နဲ့ object storage နဲ့အဓိကမတူတဲ့ အချက်က overhead မရှိသလောက်ဖြစ်တဲ့အတွက် performance အတွက်ကောင်းပါတယ်။ ဘယ်လို metadata မျိုးကိုမှ store မလုပ်ပဲနဲ့ data တွေကို အရှိအတိုင်း သိမ်းဆည်းသိုလှောင်တာဖြစ်တဲ့အတွက် ရိုးရှင်းတဲ့ storage format တစ်ခုပါ။ ဒီနေရာမှာ Redundant Array of Inexpensive/Independent Disks (RAID) အကြောင်းကို အရင်းဆုံး ဆွေးနွေးပေးချင်ပါတယ်။ RAID ဆိုတဲ့ topic ကို storage အကြောင်းကို စပြောကတည်းက စတင်မိတ်ဆက်မလို့ပါပဲ။ သို့သော် အရှေ့အပိုင်းတွေမှာ လိုတာထက်ပိုပြီးတော့အခြားသော ရေးစရာအကြောင်းလေးတွေရှိနေလို့ တမျင်တကာချန်ထားခဲ့တဲ့ အကြောင်းတစ်ခုပါ။ RAID ဆိုတဲ့ အရာကတော့ ဘယ်လိုမျိုးသော storage ကိုအသုံးပြုနေနေ performance နဲ့ redundancy အတွက်အသုံးပြုလိုက အသုံးပြုနိုင်တဲ့ အရာပါ။ ဒီတော့… ဒီ post မှာ block storage အကြောင်းပြောရင်းနဲ့ ကြားထဲမှာတခါတည်း ထည့်ပြောသွားပါ့မယ်။ အဲ့… LUN ကတော့ block storage နဲ့ SAN အတွက်သာ လုံးလုံးလျှားလျှား ပတ်သတ်တဲ့ အကြောင်းအရာဖြစ်တဲ့ အတွက်ထည့်ကိုပြောရမယ့် topic ပါ။ ဒီတော့… အရင်ဆုံး RAID တွေအကြောင်း ခပ်သွက်သွက်လေးသွားလိုက်ရအောင်ဗျ။

Redundant Array of Inexpensive/Independent Disks (RAID)

RAID ကို setup လုပ်တဲ့နေရာမှာ hardware RAID controller ကိုအသုံးပြုနိုင်သလို၊ software RAID implementation ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ HPE ProLiant server ပဲဖြစ်ဖြစ်၊ Dell PowerEdge server ပဲဖြစ်ဖြစ်၊ HPE 3PAR storage ပဲဖြစ်ဖြစ်၊ EMC storage ပဲဖြစ်ဖြစ် setup လုပ်တဲ့အခါမှာ တစ်ခုချင်းစီမှာ proprietary ဖြစ်တဲ့ hardware RAID controller တွေအသုံးပြုပြီးတော့ ပုံစံမျိုးစုံနဲ့ implement လုပ်နိုင်သလိုပဲ၊ operating system တစ်ခုရဲ့ software ကိုအသုံးပြုပြီးတော့ RAID ကိုအသုံးပြုနိုင်တဲ့ Linux ရဲ့ Multiple Device (md) လိုမျိုး driver တွေလည်းရှိပါတယ်။ အဓိကအနေနဲ့တော့ RAID ကို physical hard disk အဆင့်မှာ performance၊ fault tolerance သို့မဟုတ် redundancy အတွက်အသုံးပြုတော့၊ volume အဆင့်ရောက်တဲ့အခါမှာတော့ Linux မှာ Logical Volume Manager (LVM) လိုမျိုး tool တွေကိုအသုံးပြုပြီးတော့ flexibility အတွက် အသုံးချကြပါတယ်။ LVM ကိုအသုံးပြုဖို့အတွက်တော့ compatible ဖြစ်တဲ့ Linux ရဲ့ file system တစ်ခုကိုအသုံးပြုရပါလိမ့်မယ်။ ဥပမာ Windows ရဲ့ NTFS နဲ့ format ရိုက်ထားတဲ့ volume တစ်ခုမှာ LVM ကိုအသုံးမပြုနိုင်ပါ။ အနည်းဆုံးတော့ ext4 သို့မဟုတ် xfs ကိုတော့အသုံးပြုမှသာလျှင် LVM ကိုအသုံးပြုနိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။

RAID မှာ ပထမဆုံး R ဆိုတာကတော့ အင်္ဂလိပ်လို redundant ဆိုတဲ့ဟာက ဒီနေရာမှာ ထပ်ဆောင်းအပိုဆိုတဲ့ အဓိပ္ပာယ်ပါ။ Array ဆိုတာက ရထားတွဲတွေလိုမျိုး အစီအရီလိုက် အတွဲလိုက်လေးဖြစ်နေတာကို ပြောချင်တာပါ။ Inexpensive/Independent ဆိုတဲ့ နေရာမှာတော့ ဟိုအရင်တုန်းက storage များလေလေ စျေးများများပေးရလေလေဖြစ်တဲ့အတွက် storage နည်းပြီး စျေးလည်းပေါတဲ့ hard disk ၃၊ ၄၊ ၅ လုံးလောက်ကို ပေါင်းပြီးတော့ RAID ကိုအသုံးပြုကာ JBOD ဖြစ်အောင်လုပ်တဲ့အတွက် inexpensive လို့ခေါ်ပြီးတော့၊ နောက်မှာတော့ independent ဆိုတာက RAID ထဲမှာထည့်ပြီးတော့ အသုံးပြုမယ့် hard disk တွေဟာ တစ်လုံးနဲ့ တစ်လုံးအမျိုးအစား storage capacity တူစရာမလိုတဲ့အတွက် လွတ်လပ်စွာအသုံးပြုနိုင်တာကြောင့် လို့ထင်ပါတယ်။ သို့သော်လည်း RAID တစ်ခုကိုတည်ဆောက်တဲ့ နေရာမှာတော့ vendor နဲ့ capacity နဲ့ အခြားသော specification တွေ အမြဲတူဖို့တော့ recommend လုပ်တာကိုတွေ့ပါလိမ့်မယ်။ နောက်တစ်ခုက JBOD ဆိုတဲ့အရှည်က မသိသေးရင်တော့ Just a Bunch Of Disks/Drives ပါ။ Hard disk drives တွေတစ်စုတစ်ဝေးတည်း RAID 0 နဲ့ လုပ်လိုက်ခြင်းအားဖြင့် operating system မှာ hard disk တစ်ခုပမာလာပြီးတော့ပြတဲ့အတွက် JBOD လို့ခေါ်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒီလိုဆိုရင်တော့ဖြင့် RAID ကိုဘာကြောင့် RAID လို့ခေါ်သလဲဆိုတာတော့ သိပြီ။ နောက်အဆင့်အနေနဲ့ RAID ကို configure လုပ်တဲ့အခါမှာ ဘယ်နည်းဘယ်ပုံနဲ့ configure လုပ်လို့ရသလဲဆိုတာလေးကို တစ်ခုချင်းစီသွားလိုက်ရအောင်။

RAID 0 – ဒီတစ်ခုက အထက်မှာလည်း ပြောသွားတဲ့ JBOD ကိုပြောတာပါ။ RAID ဆိုတဲ့အတွက် အနည်းဆုံး hard disk ၂ လုံးနဲ့ အထက်ရှိရင် RAID 0 ကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ JBOD အပြင် သုံးလို့ရတဲ့ ပုံစံကတော့ data တွေကို read/write လုပ်တဲ့အခါမှာ တစ်လုံးထဲကို ရေးမယ့် ဖတ်မယ့်အစား ၂လုံးနဲ့ အထက်သော hard disk တွေပေါ်မှာအရေးအဖတ်လုပ်တဲ့အတွက် performance တက်လာပါတယ်။ ဒါကို stripe လုပ်တယ်လို့ ခေါ်ပြီးတော့၊ သူ့ရဲ့ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးကတော့ hard disk နှစ်လုံးကို RAID 0 နဲ့သုံးတဲ့အခါမှာ နှစ်လုံးထဲကတစ်လုံး ပျက်တာနဲ့ရှိသမျှ data တွေအားလုံးပျက်တယ်။ ဒီ့အတွက် RAID 0 ကိုအကြောင်းပြချက် ကောင်းကောင်းမရှိပဲနဲ့ မသုံးသင့်ပါဘူး။ အခုနောက်ပိုင်းမှာ hard disk တစ်လုံးရဲ့ capacity ဟာများလာပြီးတော့၊ စျေးလည်းအရင်တုန်းကလိုမျိုး per GB မှာအရမ်းကြီးမများတော့တဲ့အတွက် JBOD လိုမျိုးအသုံးပြုဖို့ရာ သိပ်မရှိတော့ပါဘူး။ နောက်ပြီးတော့ performance အတွက်လည်း SSD နဲ့ NVMe drives တွေရှိတဲ့အတွက် RAID 0 ဟာလက်ရှိအချိန်မှာတော့ production အတွက် လက်တွေ့အသုံးချနိုင်ဖို့ရာအကြောင်းမရှိပါ။ အောက်မှာတော့ RAID 0 မှာ stripe ဘယ်လိုလုပ်သလဲဆိုတာကို ပုံထဲမှာပြထားခြင်းဖြစ်တယ်။

RAID 1 – ဒါကတော့ mirroring လုပ်တဲ့ RAID 1 ပါ။ ဒီတစ်ခုကတော့ ရှင်းပါတယ် အထက်မှာလိုပဲ hard disk ၂လုံးနဲ့ အထက်လိုပါလိမ့်မယ်။ ပထမ hard disk မှာ write လုပ်တိုင်း ဒုတိယတစ်လုံးမှာလည်း သွားပြီးတော့ write လုပ်တဲ့အတွက် တူညီသော data တွေကို မတူတဲ့ hard disk တွေမှာ write operation လုပ်တဲ့အတွက် နှစ်လုံးထဲက တစ်လုံးပျက်သွားရင်တောင်မှ နောက်တစ်လုံးမှာ data တွေရှိသေးတဲ့အတွက် ပျက်သွားတဲ့တစ်လုံးကို အသစ်ဝယ်ထည့်ပြီးတော့ RAID 1 ကိုပြန်လည်တည်ဆောက်လိုက်ရုံပါပဲ။ Read operation လုပ်တဲ့အခါမှာတော့ နှစ်လုံးထဲက I/O load အနည်းအများပေါ်မှာမူတည်ပြီးတော့ ဘယ်အလုံးမှာသွားပြီးတော့ဖတ်သလဲဆိုတာ ပုံသေမရှိပါဘူး။ hard disk မှာပါတဲ့ ROM ရဲ့ instruction နဲ့ buffer/cache ဘယ်လောက်နဲ့လာတယ်ဆိုတာပေါ်မှာမူတည်ပြီးတော့ RAID 1 ရဲ့ read/write operation ကို သင့်တော်သလိုလုပ်ပါတယ်။ Performance အပိုင်းမှာတော့ RAID 1 ဟာ vendor၊ I/O operation နဲ့ အခြားသော အချက်တွေမှာမူတည်တဲ့အတွက် standalone hard disk တစ်လုံးတည်းရဲ့ performance ထက်ကောင်းလာတာလည်းတွေ့နိုင်သလို၊ write အတွက် double handling လုပ်ပြီး read မှာ ဘယ် disk ကနေဖတ်မလဲဆိုတာရွေးချယ်ရတဲ့အတွက် overhead အချို့ရှိတဲ့အတွက် performance ညံ့သွားတာကိုလည်း တွေ့နိုင်ပါတယ်။ ကိုယ်ရဲ့ production မှာ redundancy ဟာပိုပြီးတော့ အရေးကြီးတယ်ဆိုရင်တော့ RAID 1 ကိုအသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ သတိထားရမယ့်အချက်က redundancy ဆိုတာ system backup / data backup နဲ့ ထပ်တူမညီဘူးဆိုတာပါ။ RAID 1 မှာလည်း disk နှစ်လုံးလုံး data corruption ဖြစ်နိုင်ချေရှိတဲ့အတွက် backup ကိုတော့ သီးသန့်ထားသင့်ပါတယ်။ ဥပမာ ransomware လိုမျိုး exploit မှာ RAID 1 ရှိရုံနဲ့ မလုံလောက်တော့ပါဘူး။ Backup ရှိမှ data restore လုပ်နိုင်မှာဖြစ်တဲ့အတွက် backup ဟာ ဘယ်လို production environment မျိုးအတွက် အရေးကြီးပါတယ်။ လွန်ခဲ့တဲ့ တစ်ပတ်နှစ်ပတ်လောက်မှာ Manjaro Linux ရဲ့ forum backend system ကို Manjaro team က update လုပ်ပြီးတဲ့အခါမှာ forum ရေးထားဖြေထားတင်ထားတဲ့ ဟာတွေအကုန်ပျက်ကုန်လို့ Manjaro team ဟာအခုဆိုရင် အကုန် အစကနေပြန်လုပ်ရတဲ့ အဆင့်ပါ။ Manjaro အနေနဲ့ backup တော့ရှိပုံရပြီးတော့ backup restore ကိုပုံမှန် test လုပ်ပုံမပါဘူး။ ဒီအတွက် အကုန်လုံးပျက်ကုန်ပါတော့တယ်။ မှတ်သားလေ့လာနိုင်စရာ Disaster Recovery (DR) နဲ့ Business Continuity (BC) သင်ခန်းစာတစ်ခုပါ။ အောက်မှာတော့ RAID 1 အလုပ်လုပ်ပုံကို ပုံနဲ့အတူ ပြထားပေးပါတယ်။

RAID 2 – ဒီတစ်ခုမှာတော့ အနည်းဆုံး hard disk ၃လုံးလိုပြီးတော့ သူ့ကို data ကိုရေးတဲ့ဖတ်တဲ့အခါမှာ stripe လုပ်ရင် bit level မှာ stripe လုပ်တဲ့အတွက် အရမ်းကိုအသေးစိပ်လွန်းပြီး RAID ထဲမှာပါတဲ့ disks အကုန်လုံးဟာ အမြဲတမ်း synchronise ဖြစ်ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ ဒီ့အပြင် RAID ထဲမှာပါတဲ့ disk တစ်လုံးကပျက်ရင်ဖြစ်ဖြစ်၊ error တက်တာများလာရင်ဖြစ်ဖြစ် error correction အတွက် Hamming code ကိုအသုံးပြုပါတယ်။ Hamming code ကို ECC RAM တွေမှာလည်း error detection နဲ့ error correction အတွက်အသုံးပြုပါတယ်။ ဒီလို error detection နဲ့ correction လုပ်တဲ့အခါမှာ redundant bit သို့မဟုတ် parity bit ကိုအသုံးပြုပြီးတော့ message တစ်ခု ဘယ်နားမှာ bit flip ဖြစ်ပြီးတော့ error တက်နေသလဲဆိုတာကို two-bit အထိ detection လုပ်နိုင်ပြီးတော့၊ one-bit အထိ correction လုပ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဘာကိုဆိုလိုသလဲဆိုတာကိုတော့ အောက်မှာ Hamming code ဆိုတဲ့ အပိုဒ်မှာ ဆက်ပြီးအသေးစိတ်ရှင်းလိုပါတယ်။ သိထားသင့်တဲ့ computer science ဆိုင်ရာ တွက်ချက်မူမျိုးဖြစ်တဲ့အတွက် နေရာတော်တော်များများမှာ အသုံးချနိုင်မှာလို့ ထင်လို့ပါ။ ဒီတော့… RAID 2 ဆိုတဲ့ဟာလေးကို အဆုံးသတ်ပြီးတော့ အပြီးသတ်လိုက်ရအောင်။ RAID 2 ဒီနောက်ပိုင်းမှာတော့ မသုံးကြတော့ပါဘူး။ အဓိက ပြဿနာက RAID 2 ကိုအသုံးပြုတဲ့အခါမှာ multiple read/write requests တွေကို တပြိုင်နက်တည်းမှာမလုပ်နိုင်တဲ့အတွက် performance အတွက်အများကြီး ပြဿနာရှိပါတယ်။ အစပိုင်းမှာ parity bit ကိုအသုံးပြုပြီးတော့ error detection နဲ့ correction အတွက်အသုံးချနိုင်အောင် စပြီးတော့ implement လုပ်ခဲ့ကြပုံရပါတယ်။ အောက်မှာတော့ RAID 2 ဘယ်လိုမျိုး bit level မှာ data တွေကို stripe လုပ်သလဲဆိုတာကိုပြထားပါတယ်။

Hamming code – အထက်မှာ ပြောထားတဲ့အတိုင်း Hamming code အကြောင်းကို အပိုဒ်တစ်ခုမှာသီးသန့် ရေး မယ်လို့ ဆိုထားတဲအတိုင်း ဒီတစ်ခုမှာ သူ့အကြောင်းကို အကျဉ်းချုပ်ရှင်းပါ့မယ်။ လက်တွေ့မှာတော့ binary Hamming code ကိုအသုံးပြုပြီးတော့ parity bits တွေကိုဘယ်ထည့်ပုံ နဲ့ single bit error ကို correction လုပ်ပုံကိုတွက်ချက်ကြည့်ရအောင်ဗျာ။ Hamming code က binary မှာအလုပ်လုပ်တာဖြစ်တဲ့အတွက် binary bit data ကိုအသုံးပြုပြီးတော့ parity bits တွေကိုထည့်ဖို့ position ကိုဘယ်လိုရှာသလဲသွားကြည့်ရအောင်။

ဥပမာ အနေနဲ့ binary bit data 1001 1010 ကိုအခြေခံပြီးတော့ parity bit ရဲ့ နေရာကိုတွက်ကြည့်မယ်။ Hamming code မှာတော့တွက်ချက်ပုံ အသေးစိတ်ရှင်းထားပြီးတော့ ဒီမှာတော့ စာရေးသူအလွယ်သဘောနဲ့ parity bit position အတွက် powers of 2 လို့ပဲမှတ်လိုက်ရအောင်။ ဒီတော့ 0 နေရာမှာ 2 to the power 0 ဆိုတော့ 1၊ 1 နေရာမှာ 2 to the power 1 ဆိုတော့ 2၊ ဒီလိုနဲ့တွက်လိုက်ရင် 1, 2, 4, 8, 16 စသည်သဖြင့် parity bits တွေအတွက် position တွေကို ရပါလိမ့်မယ်။ data bits တွေကို parity bits တွေနဲ့ပေါင်းပြီးတော့ အောက်ကအတိုင်းထည့်ကြည့်လိုက်ရအောင်။

p ဆိုတာ parity bit ဖြစ်ပြီးတော့ d ဆိုတာက data bit ပါ။ အနောက်က နံပါတ်ကတော့ position တည်နေရာပါ။

အထက်မှာတွေ့နိုင်တဲ့အတိုင်း parity bits အတွက် position နေရာကို 1, 2, 4, 8 ဆိုပြီးတော့နေရာချလိုက်ပါတယ်။ Data bits တွေကိုလည်း ကျန်တဲ့နေရာမှာလိုက်ဖြည့်လိုက်ခြင်းဖြင့် ပထမအဆင့်ပြီးပါတယ်။ နောက်တဆင့်အနေနဲ့တော့ ထည့်ရမည့် parity bits တွေရဲ့ တန်ဖိုးကို ဘယ်လိုတွက်သလဲဆိုတာဆက်ကြည့်လိုက်ရအောင်။ တွက်တဲ့ပုံက… ဆိုကြပါတော့ p1 အတွက် ဘယ်လိုတွက်သလဲဆိုရင်… position 1 မှာရှိတဲ့ bit ကိုရွေးမယ်၊ 2 မှာရှိတဲ့ bit ကိုကျော်သွားလိုက်မယ်၊ ပြီးတော့ နောက်တခါ 3 မှာရှိတဲ့ bit ကိုရွေးမယ်၊ 4 မှာရှိတဲ့ bit ကိုကျော်လိုက်မယ်။ ဒီနည်းနဲ့ပဲ အောက်မှာပြထားတဲ့ အတိုင်း bit sequence တစ်ခုရလာပါတယ်။

အထက်မှာမြင်ရတဲ့အတိုင်းပဲ ပထမဆုံး parity bit မှာထည့်ဖို့ binary နံပါတ်ကို even parity method ကိုအသုံးပြုပြီးတော့ ရှာပြထားတာ ဖြစ်ပါတယ်။ Even parity ဆိုတာကတော့ one-byte ရှိတဲ့ data stream တစ်ခုမှာ 1 ဖြစ်နေတဲ့ bits အရေအတွက် စုစုပေါင်းဟာ စုံကိန်း (even number) ဖြစ်နေလို့ရှိရင်၊ parity bit ကို 0 ထားရပြီးတော့၊ မကိန်း (odd number) ဖြစ်နေရင်တော့ 1 ဆိုပြီးတော့ထားရပါတယ်။ ဆိုလိုချင်တာက 1 ဖြစ်နေတဲ့ bit အရေအတွက်ပေါင်းလိုက် စုံကိန်း (even number) အမြဲဖြစ်အောင်ထားတဲ့ အတွက် even parity လို့ခေါ်ဆိုခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ သူနဲ့ပြောင်းပြန်ကတော့ odd parity ပါ။ 1 ဖြစ်နေတဲ့ bit ပေါင်းလိုက်ရင် မကိန်းဖြစ်အောင်အမြဲထားတဲ့အတွက် odd parity လို့ခေါ်ဆိုခြင်းဖြစ်သည်။

Parity ဆိုတာကို data transmission / redundant data storage တွေမှာအမြဲသုံးတတ်ပြီး၊ par ဆိုတဲ့ အဓိပ္ပာယ်ဟာ equality / equivalence ဆိုတဲ့ တူညီခြင်းလို့ ဘာသာပြန်ရမှာပါ။ မူရင်းနဲ့ လက်ခံရရှိတဲ့ data နှစ်ခုဟာ တူသလား မတူဘူးလားကို စစ်ဖို့အသုံးပြုတဲ့အတွက် parity check လို့ခေါ်ပါတယ်။ Par ဆိုတာကို Golf ကစားနည်းမှာလည်း ကြားဘူးကြမှာပါ။ သုံးကြွင်းထဲနဲ့ ပြီးအောင်ကစားရ မယ့်ပွဲမှာ သုံးချက်တည်း ရိုက်ပြီးတော့ ကြွင်းဝင်အောင်ကစားနိုင်ရင် Par လို့ခေါ်ပါတယ်။ သတ်မှတ်ရိုက်ချက်အတွင်း ကစားနိုင်တယ်ပေါ့ဗျာ။ Parity အပြင်၊ သူ့လို့ပဲ error detection အတွက်အသုံးပြုတဲ့ နည်းတွေဖြစ်တဲ့ checksum တို့၊ networking stack မှာဆိုရင် cyclic redundancy check (CRC) တို့၊ frame check sequence (FCS) တို့ဆိုတဲ့ အခြားသော နည်းတွေလည်းရှိပါသေးတယ်။ ဒီနေရာမှာတော့ parity အကြောင်းကို Hamming code ပြောရင်းနဲ့ လမ်းကြုံလို့ ရှင်းလိုက်ရခြင်းပဲဖြစ်ပါတယ်။

ဒုတိယ parity bit ကို even parity နည်းနဲ့ဆက်ပြီးတော့ တွက်လိုက်ကြည့်ရအောင်။ ဒီတခါတော့ p2 parity bit နဲ့သူ့နောက် bit ကိုရွေးမယ်၊ 2 bits ကိုကျော်သွားလိုက်မယ်၊ ပြီးတော့နောက်ထပ် 2 bit ကိုရွေးမယ်၊ သူ့နောက်က 2 bits ကိုကျော်သွားလိုက်ရင်ဖြင့် အောက်မှာပြထားသလိုနောက်ထပ် bit sequence တစ်ခုရလာပါလိမ့်မယ်။ အဲ့ဒီမှာ ပထမဆုံး p2 parity bit ကို even parity နည်းနဲ့ တွက်ချက်လိုက်ရင်ဖြင့် 0 0 1 0 0 1 ဆိုပြီးတော့ အောက်မှာပြထားတဲ့ အတိုင်းရပါတယ်။

P4 parity bit အတွက်နောက်တစ်ခါထပ်ပြီးတော့ တွက်ကြည့်မယ်။ p4 parity bit ကိုလည်း အထက်က နှစ်ဆင့်မှာတွက်ချက်တဲ့ နည်းအတိုင်း ဆက်သွားလိုက်ရင်ဖြင့်အောက်က အတိုင်း ထပ်တခါရလာပါလိမ့်မယ်။ ရလာတဲ့ parity bit တန်းဖိုးကို မူရင်း data stream ထဲမှာထည့်လိုက်ပြီးတော့ နောက်အဆင့်ဆက်သွားပါ။

နောက်ဆုံး P8 parity bit ကိုကြည့်လိုက်ရအောင်ဗျာ။ ဒီမှာတော့ 12 bits ပဲရှိလို့မမြင်ရပေမယ့်၊ အထက်မှာလိုပဲ 8 bits ကိုရွေးလိုက်၊ 8 bits ကျော်လိုက်နဲ့ data stream တစ်ခုမှာရှိသလောက် bits တွေကို ထပ်ခါထပ်ခါတွက်ချက်လိုက်ရင်ဖြင့် parity bits တန်းဖိုးလေးတွေထွက်လာပါလိမ့်မယ်။ ဒီဥပမာမှာတော့ အဖြေက 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 ရတာကို အောက်မှာတွေ့ရတဲ့ အတိုင်းပါ။

ဟုတ်ပြီ… parity bits တွေရဲ့ position လည်းသိပြီ၊ value ကိုလည်းသိပြီဆိုရင် data bits တွေကြားထဲမှာ အထက်မှာပြထားသလို ကြားညှပ်ထည့်လိုက်ရင်ဖြင့် သိမ်းဆည်းတဲ့ အပိုင်းမှာပြီးသွားပါပြီ။ Parity bits တွေကိုသုံးပြီးတော့ error detection နဲ့ error correction လုပ်မလဲ။ ထားပါတော့… အထက်က 12 bits stream မှာ bit တစ်ခုက flip ဖြစ်ပြီးတော့ 0 ကနေ 1 သို့မဟုတ် 1 ကနေ 0 ဖြစ်သွားတယ်ဆိုကြပါတော့။ လွယ်ပါတယ်၊ အထက်မှာလုပ်တဲ့ အဆင့် ၄ ဆင့်နောက်တခါ ပြန်သွားလိုက်ပြီးတော့ even parity နည်းနဲ့ တွက်ချက်လိုက်ရင်ဖြင့် parity check pass ဖြစ်လာ fail ဖြစ်လာဆိုတာကို ပြန်လည်ဆန်းစစ်နိုင်ပြီးတော့ မှားနေတဲ့ bit ကို ပြင်ပေးလိုက်ရုံပါပဲ။ အဲ့ဒီအတွက် one-bit errors တွေကို correct လုပ်နိုင်ပြင်ပေးနိုင်ပြီးတော့၊ two-bit errors တွေကို detect သာလုပ်နိုင်ပါတော့တယ်။ အောက်မှာပြထားပုံက ပိုပြီးတော့ ရှင်းပါလိမ့်မယ်။ d4 data bit က bit flip ဖြစ်ရင် p1၊ p2၊ p3 parity bits တွေကိုသုံးပြီးတော့ error detection ရော၊ error correction ရော လုပ်ပေးနိုင်ပြီး၊ d3 data bit က bit flip ဖြစ်ရင်ဖြင့် p2 နဲ့ p3 parity bits တွေကို သုံးပြီးတော့ error detection သာလုပ်ပေးနိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ အသေးစိတ်တွက်ချက်နည်းကို စိတ်ဝင်စားရင် ဒီ link မှာသွားရောက်လေ့လာနိုင်ပါတယ်။ Hamming code အကြောင်း ဒီလောက်ဆိုရင်တော့ဖြင့်လုံလောက်ပြီလို့ထင်ပါတယ်။ အောက်မှာ RAID အကြောင်းတွေကို ဆက်သွားလိုက်ရအောင်။

RAID 3 – ဒီတစ်ခုမှာလည်း RAID 2 မှာလိုပဲ byte level မှာ stripe လုပ်ပါတယ်။ အနည်းဆုံး disk ၃လုံးလိုပြီးတော့ parity ကိုသီးသန့် disk မှာ သက်သက်သိမ်းတယ်။ ဒီနောက်ပိုင်းမှာတော့ ဘယ်သူမှ RAID 3 ကို အသုံးမပြုတော့ပါ။ သူ့အစား RAID 5 ကိုသာလူတွေအသုံးများလာပါတော့တယ်။ အောက်မှာတော့ RAID 3 ကို implement လုပ်ပုံကို ပြထားပါတယ်။

RAID 4 – RAID 2 နဲ့ 3 မှာလိုပဲ အနည်းဆုံး disk ၃လုံးလိုပါလိမ့်မယ်။ Block-level မှာ stripe လုပ်တဲ့အတွက် random reads operation အတွက်ကောင်းသော်လည်း random writes အတွက်တော့ parity ကို RAID 3 မှာလိုပဲ သီးသန့် disk တစ်လုံးမှာ သွားသိမ်းတဲ့ အတွက် အချိန်ပိုပြီးတော့ကြာပါတယ်။ အောက်မှာတော့ RAID 4 ကို implement ဘယ်လိုလုပ်သလဲဆိုတာပြထားပါတယ်။

RAID 5 – RAID 4 မှာလိုပဲ block-level မှာ stripe လုပ်ပြီးတော့၊ disk ၃လုံး အနည်းဆုံးလိုပါတယ်။ မတူတာက RAID 5 မှာ parity bits တွေကိုပါ disks တွေအားလုံးမှာ stripe လုပ်ပြီးတော့ သိမ်းပါတယ်။ ဒီတော့ performance နဲ့ redundancy ပါတက်လာတယ်။ RAID 2, 3, 4 အစား RAID 5 ကိုသာ industry standard အနေနဲ့ သုံးပါတော့တယ်။ ပြောလာတဲ့ RAID 0 ကနေ RAID 5 အထိအားလုံးသော RAID level တွေမှာ disk တစ်လုံးသာ အပျက်ခံပြီးတော့ နှစ်လုံး အထိအပျက်ခံနိုင်ဖို့ကတော့ nested RAID လို့ ခေါ်တဲ့ RAID 1 နဲ့ RAID 0 ကိုပေါင်းပြီးတော့ implement လုပ်တဲ့ RAID 10 ကိုအသုံးပြုရပါလိမ့်မယ်။ အောက်မှာတော့ RAID 5 ကို ဘယ်လိုမျိုး implement လုပ်သလဲဆိုတာကို ပြထားပါတယ်။

RAID 6 – ဒီတစ်ခုကတော့ RAID 5 နဲ့အားလုံးတူပြီးတော့ မတူတာတစ်ခုက parity block ကို နောက်တစ်ခုအပို ထပ်ပြီးတော့ သိမ်းလိုက်တာပါပဲ။ ဒီ့အတွက် disk နှစ်လုံးထိအပျက်ခံပါတယ်။ သို့သော်… RAID 6 ကို implement လုပ်ဖို့အတွက် အနည်းဆုံး disk ၄လုံးလိုပါလိမ့်မယ်။ အောက်မှာတော့ RAID 6 ကိုဘယ်လို implement လုပ်သလဲဆိုတာကိုပြထားပါတယ်။

RAID အကြောင်းက အခုလောက်ဆိုရင်လုံလောက်ပြီလို့ထင်ပါတယ်။ နောက်တစ်ခုက block storage မှာသုံးတဲ့ Logical Unit Number (LUN) ကိုနောက်တပိုင်းမှာ ဆက်ပြီးတော့ ရှင်းပါ့မယ်။ ဒီ post ကို ဒီမှာပဲရပ်လိုက်ပါ့မယ်။ နောက်တစ်ခုမှာတော့ LUN အကြောင်း အကျဉ်းချုပ်ရယ်၊ object storage အကြောင်း ရယ်ကိုဆက်ပြီးတော့ ဆွေးနွေးချင်ပါတယ်။