AI 应用的全流程存储加速方案技术解析和实践分享
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。
场景推荐 - 本地计算集群LCC | 百度智能云文档
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。
本地数据上云 对象存储（BOS）
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。
产品特点 - 本地计算集群LCC | 百度智能云文档
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。
套餐定价 - 本地计算集群LCC | 百度智能云文档
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。
控制台使用 - 本地计算集群LCC | 百度智能云文档
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。
自定义图片黑库接口 - 媒体内容审核VCR | 百度智能云文档
谨慎使用 该接口会删除自定义图片黑库 注：删除图片黑库会导致绑定该库的审核模版不可用，删除图片黑库前请确认已无模版绑定该库。
面向高性能计算场景的存储系统解决方案 | 百度智能云
在我们的规划里，RapidFS 后续将推出的 Block 模式也具备类似的能力，访问入口在 RapidFS，热数据缓存在计算节点本地，数据的持久化和冷数据由对象存储负责。 另外一个机制是 Bucket Link。Bucket Link 的数据流走向跟生命周期正好是反向的。
使用本地存储 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
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。
使用须知 - 本地计算集群LCC | 百度智能云文档
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。
