Sistem de fișiere Goose pentru acceleratorul Data Lake

Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS este un serviciu de accelerare nativ în cloud, axat pe procesarea datelor de înaltă performanță, conceput special pentru scenarii de business intensive, cum ar fi analiza Big Data și inteligența artificială. Cu avantajele sale principale de latență redusă și randament ridicat, acesta servește ca un motor cheie de accelerare în cadrul arhitecturilor data lake. Produsul este construit pe o fundație de suport pentru surse multiple de date, permițând o integrare perfectă cu resurse de date structurate, semi-structurate și nestructurate. Acest lucru satisface cu ușurință cerințele de acces pentru date masive eterogene în scenarii precum analiza Big Data și învățarea automată. Printr-o arhitectură de accelerare pe mai multe niveluri, inclusiv un accelerator de metadate, acesta îmbunătățește semnificativ eficiența recuperării și accesului la date. Combinat cu o arhitectură complet paralelă, atinge un randament de sute de GB pe secundă și o latență sub milisecundă, oferind performanțe puternice pentru scenarii cu cerințe extreme, cum ar fi antrenamentul și simularea AI. În analiza Big Data, GooseFS permite separarea calculului de stocare și acceptă scalarea elastică a resurselor. În scenariile de învățare automată și antrenament și simulare AI, lățimea de bandă ultra-mare și caracteristicile de înaltă performanță satisfac nevoile de transmisie de mare viteză a datelor de antrenament. Capacitatea de suport pentru surse multiple de date permite utilizarea directă, fără conversie, a datelor de antrenament în diferite formate și din diverse surse, iar Acceleratorul de metadate optimizează în continuare eficiența programării datelor, ajutând companiile să reducă costurile și să crească eficiența.

Întrebări frecvente

Î: Ce roluri joacă funcția Multi-data Source Support din Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS în scenariile de analiză Big Data, respectiv Machine Learning?

A: Suportul pentru surse multiple de date este o capacitate cheie a GooseFS pentru adaptarea la scenariile de business principale, jucând un rol fundamental de suport în ambele domenii majore. În scenariile de analiză Big Data, această caracteristică permite GooseFS să se conecteze la date masive din diverse surse și în formate multiple, fără a necesita pre-conversie sau migrare a formatelor de date. Împreună cu programarea eficientă a Acceleratorului de Metadate, aceasta permite sarcinilor de analiză să acceseze rapid datele necesare, abordând punctele slabe tradiționale ale surselor de date dispersate și integrării complexe în analiză. În scenariile de învățare automată, suportul pentru surse multiple de date poate găzdui direct diverse materiale de instruire, cum ar fi date structurate etichetate și date imagine/audio nestructurate, fără a fi nevoie de instrumente suplimentare de adaptare. Simultan, combinat cu Acceleratorul de Metadate, îmbunătățește viteza de recuperare a datelor, permițând antrenării modelelor să utilizeze eficient date din surse multiple și să scurteze ciclurile de instruire. În plus, această caracteristică este aplicabilă și scenariilor de instruire și simulare AI, permițând agregarea rapidă a diverselor tipuri de date necesare în timpul procesului de simulare și asigurând o progresie lină a sarcinilor de simulare.

Î: În scenariile de instruire și simulare în domeniul inteligenței artificiale, cum îndeplinește Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS cerințele extreme de performanță prin intermediul tehnologiilor sale de bază?

R: Pentru a răspunde cerințelor extreme de performanță ale scenariilor de instruire și simulare AI, GooseFS oferă suport complet prin sinergia mai multor niveluri de tehnologie. În primul rând, utilizând Metadata Accelerator, acesta construiește o arhitectură de accelerare pe mai multe niveluri care reduce semnificativ latența programării datelor, permițând răspunsuri rapide la interogările frecvente de metadate și operațiunile de localizare a datelor în timpul instruirii. În al doilea rând, arhitectura sa complet paralelă oferă un randament ultra-ridicat și o latență scăzută, satisfăcând cerințele de citire/scriere paralelă a datelor la scară largă în cadrul instruirii și simulării AI, asigurându-se că sarcinile de instruire nu sunt împiedicate de blocajele de performanță a stocării. Simultan, capacitatea de suport pentru surse multiple de date permite instruirii și simulării AI să acceseze direct datele împrăștiate pe diferite medii de stocare fără agregare prealabilă, îmbunătățind și mai mult eficiența. În plus, aceste avantaje tehnologice pot fi extinse și la scenariile de analiză Big Data și învățare automată. De exemplu, instruirea datelor la scară largă în învățarea automată și procesarea datelor în lot în analiza Big Data pot obține ambele câștiguri de eficiență prin utilizarea Metadata Accelerator și a arhitecturii de înaltă performanță.

Î: De ce poate deveni Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS soluția de accelerare preferată pentru scenariile de analiză Big Data și de instruire și simulare AI? Unde se reflectă principalele sale avantaje?

R: GooseFS devine soluția preferată pentru aceste două scenarii majore datorită avantajelor sale principale concentrate în trei dimensiuni: performanță, compatibilitate și flexibilitate. În ceea ce privește performanța, prin intermediul Acceleratorului de Metadate și al arhitecturii complet paralele, acesta realizează analize și transmisii de date cu latență redusă și randament ridicat, potrivind perfect nevoile de procesare în loturi ale Analizei Big Data și cerințele de citire/scriere de mare viteză ale Antrenamentului și Simulării AI. În ceea ce privește compatibilitatea, capacitatea de Suport Multi-Surse de Date elimină necesitatea conversiilor complexe de formate de date și a integrării surselor în ambele scenarii. De asemenea, se integrează perfect cu framework-urile de calcul și produsele de stocare mainstream, reducând costurile de acces. În ceea ce privește flexibilitatea, acesta acceptă separarea calcul-stocare și scalarea elastică a resurselor, capabil să gestioneze volumele de date fluctuante caracteristice Analizei Big Data și să se adapteze la cerințele de resurse ale diferitelor etape ale Antrenamentului și Simulării AI. În plus, performanța ridicată și compatibilitatea ridicată validate în scenariile de Machine Learning pot, la rândul lor, să consolideze Analiza Big Data și Antrenamentul și Simularea AI, permițând acestor trei scenarii să partajeze o arhitectură de accelerare unificată și îmbunătățind sinergia generală a infrastructurii IT.