GET请求下载Bucket文件到本地 依赖 使用原始API进行访问Bucket,需要自行计算鉴权信息。
软件方面,可以做的一点是让需要访问的数据能够尽可能的搬到计算节点本地,或者和计算节点比较近的地方。这就是缓存的思路,通过利用计算节点本地的冗余的内存、磁盘资源,让一些请求在缓存里处理掉,会比直接访问存储系统的性能更好。 到目前为止,我们的这些优化思路里,已经提出来两个比较重要的软件方案,一个是并行文件系统,一个是缓存。接下来再稍微展开介绍一下这两类系统。
数据可以完全保存至本地,同时提供网络流量审计,满足数据不出厂的私密化、安全化数据存储要求。 资源弹性。 当部分本地负载出现算力不足等情况时,可以快速在同Region公有云购买资源弹性使用,满足资源横向扩展要求并节约成本。 异构计算集群 社会智能化进程的不断加速带来了旺盛的AI算力需求,而AI大规模训练则是其中辐射自动驾驶、生命科学等多个热点行业,囊括企业、教科研机构等多规模用户的核心应用。
痛点一:客户的基础设施建设无法满足用户在数据合规、网络低延迟、业务弹性等方面的综合性要求。如: 敏感数据存在合规性要求,故无法将数据存储于公有云。 公有云IDC与业务距离远,延迟要求难以满足。 私有化架构弹性差,且不易随业务需求扩展,在业务成本和敏捷度难以兼顾。 LCC优势 LCC通过将用户数据部署在业务本地的方式,满足数据敏感性和合规要求。
名词解释 LCC:Local Compute Cluster,本地计算集群。 LCR:Local Compute Rack,LCC的通用部署形态,在物理形态上为一个42/46U机柜;正常交付数量为2~32 Racks,但需要结合具体的需求判断是否需要部署二层网络。新用户只能选择整机柜LCR产品。
展示LCC计算资源信息,可展示使用量及余量。 展示LCC存储资源信息,可以按产品查看不同产品的使用量与余量。 展示LCR及LCN信息。
相比 月光宝盒 ,自有硬盘寄送的方式速度更快。 使用场景 自有硬盘寄送的方式适用于客户拥有较多硬盘,且需要迫切上云的场景,如: 本地 IDC 机房需要清退,数据需要尽快寻找云上合适的存储位置; 本地数据规模较大,希望尽快将数据备份上云。但专线方式花销较大,希望寻求其他性价比更高的方式; 使用限制 仅支持国标 3.5 寸或者 2.5 寸移动硬盘; 仅支持 USB 接口硬盘。
在您决定购买LCC之后,我们建议您参照云上实例的信息,计算所需要的计算资源配置,并明确存储容量、PaaS服务类型。我们将对应出此LCC需要的LCR、LCN的类型及数量,并生成报价。 示例 :需要500个bcc.g5.c32m128 BCC实例,2PB 增强型SSD云磁盘,10个RDS 8核32G单机实例,需要使用CCE。
基于裸金属服务器,EHC将会支持基于LCC在用户本地部署高性能计算网络,帮助用户在本地享受到本地化百度高性能计算带来的超高算力。
使用本地存储 emptyDir emptyDir 类型的 Volume 在 Pod 分配到 Node 上时被创建,Kubernetes 会在 Node 上自动分配一个目录,因此无需指定宿主机 Node 上对应的目录文件,这个目录的初始内容为空。 说明 当 Pod 从 Node 上移除时,emptyDir 中的数据会被永久删除。