能看到大容量存储 但u盘图标看不到  内容精选
  • 如何选择CFS和PFS - 文件存储CFS | 百度智能云文档

    监控报警、权限组管理、云审计等 支持数据流动、监控报警等 支持目录配额、目录QoS、数据流动、监控报警等 协议/接口 NFS 4.1(支持 Linux) SMB 1、SMB 2和SMB 3(支持 Windows) POSIX(支持 Linux) 使用限制 参见 CFS使用限制 参见 使用限制(标准型、增强型和极速型)  参见 使用限制(极速型L2)  适用场景 适用于容量高吞吐并对时延响应要求不高的计算型业务

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  • 使用对象存储BOS - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    根据需求配置存储容量存储类型选择 对象存储 BOS ,输入 BOS Bucket 的存储路径,存储路径可前往 BOS 控制台 查看。 d. 输入保存 AK/SK 的 Secret 名称,并选择 Secret 所在命名空间。 e. 在确认配置弹窗中确认配置无误后,点击 确定 创建 PV。 创建持久卷声明 PVC。 a.

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  • 磐玉-AIBOX-L01产品使用说明书 - 磐玉蜂巢服务器PYCS | 百度智能云文档

    可以查看当前系统网络接口信息和连接状态: 在网络图标上点击鼠标右键,选择“连接信息”可查看每个连接详细的信息,包括IP地址、子网掩码、默认路由和DNS等: 5.4.1 以太网络 如下图,在网络图标上点击鼠标右键,选择“编辑连接”可配置每个网络连接(如连接名称、静态IP地址,静态路由等) 5.4.2 移动网络 出于网络速率和系统NetworkManager服务对网络资源的管理,RK3576边缘盒子上

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  • 月光宝盒介绍 对象存储(BOS)

    月光宝盒适用于百 TB 级数据的传输和迁移上云,它使用特定存储设备在百度智能云和客户之间传输大量数据。它解决了大规模数据传输中出现的高昂网络成本、较长传输时间和安全等问题,且具有简单、快速、安全、成本低的优点。 月光宝盒由 BOS 为您提供移动存储设备,该设备具有容量、可视化操作、军工级别防护加密等特性。

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  • 本地数据上云 对象存储(BOS)

    使用场景 您的网络环境不好(带宽小、网络不稳定),且带宽成本非常昂贵; 希望尽快完成数据的上云,但是专线方式的费用过于昂贵; 自己没有硬盘或者无可移动的数据存储和传输设备; 月光宝盒由 BOS 为您提供移动存储设备,该设备具有容量、可视化操作、军工级别防护加密等特性。

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  • 迁移表是否有不支持的存储引擎检查 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档

    迁移表是否有不支持的存储引擎检查 问题描述 为保障数据传输任务的顺利运行,DTS任务会在预检查阶段检查迁移表是否有不支持的存储引擎。 问题原因 迁移表有不支持的存储引擎时预检查会失败。 问题的处理方法 登录 数据传输DTS控制台 , 点击 配置任务 按钮,去掉不支持迁移的表。

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  • 应用场景 - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档

    相关产品: 百舸异构计算平台 AIHC 、 GPU 云服务器 、 对象存储 BOS 自动驾驶 ⾃动驾驶场景下的数据量很容易达到百PB级别,对海量数据的快速分析及成本控制成为该场景下⽤户的常⻅痛点。 百度智能云PFS基于全闪硬件介质提供高性能及灵活扩展的能力,全面支撑业务增长带来的容量及高性能需求。

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  • 应用场景 对象存储(BOS)

    如互联网行业长视频的电影、电视剧点播、新兴短视频的点播、音频文件全球各地的传输和共享,都需要配合低时延、高并发、容量的分发系统。对于这种场景,您可以使用对象存储 BOS 和内容分发网络 CDN 来应对流量和高并发。您可以将数据存储在云端,即对象存储 BOS,利用百度智能云内容分发网络 CDN 遍布全球的边缘节点,将内容分发至全球各地的用户终端。

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  • 存储包计费 - 文件存储CFS | 百度智能云文档

    存储包购买 您可以直接登录 文件存储系统CFS控制台 ,点击左侧导航“存储包”页签购买存储包。购买时按照提示选择存储包类型、地域、所属文件系统、规格、购买时长、生效日期和是否自动续费即可。具体购买界面及选择参数如下: 参数 说明 存储包类型 选择存储包的类型。包括性能型和容量型,不同类型的存储包适用于不同类型的文件系统。 性能/容量存储包只能绑定性能/容量型文件系统 。

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  • 普通存储桶转换为分层命名空间存储桶 对象存储(BOS)

    普通存储桶转换为分层命名空间存储桶 概述 BOS 元数据转换服务支持在未部署任何工具的情况下,直接将 BOS 普通存储桶转换为分层命名空间存储桶。分层命名空间存储桶在支持普通平层桶绝大部分特性和兼容大部分 HDFS 文件系统接口的同时,可以支持目录原子性 Rename 和 Delete,同时优化了 List 和 Head 请求时延,很好的满足数据和 AI 领域的数据湖计算场景。

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