Data Lake Accelerator Goose-filsystemet

Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS er en skybasert akselerasjonstjeneste fokusert på høyytelses databehandling, spesielt utviklet for intensive forretningsscenarier som stordataanalyse og kunstig intelligens. Med sine kjernefordeler med lav latens og høy gjennomstrømning, fungerer den som en viktig akselerasjonsmotor innen datasjøarkitekturer. Produktet er bygget på et fundament av støtte for flere datakilder, noe som muliggjør sømløs integrering med strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte dataressurser. Dette oppfyller enkelt tilgangskravene for massive heterogene data i scenarier som stordataanalyse og maskinlæring. Gjennom en flerlags akselerasjonsarkitektur, inkludert en metadataakselerator, forbedrer den datainnhenting og tilgangseffektivitet betydelig. Kombinert med en fullstendig parallell arkitektur oppnår den en gjennomstrømning på hundrevis av GB per sekund og latens på under et millisekund, og leverer kraftig ytelse for scenarier med ekstreme krav, som AI-opplæring og -simulering. I stordataanalyse muliggjør GooseFS separasjon av databehandling og lagring og støtter elastisk ressursskalering. I maskinlærings- og AI-opplærings- og simuleringsscenarier oppfyller den ultrastore båndbredden og høyytelsesegenskapene behovene for høyhastighetsoverføring av treningsdata. Støttefunksjonen for flere datakilder gjør det mulig å bruke treningsdata i forskjellige formater og fra forskjellige kilder direkte uten konvertering, og metadataakseleratoren optimaliserer effektiviteten av dataplanlegging ytterligere, noe som hjelper bedrifter med å redusere kostnader og øke effektiviteten.

Ofte stilte spørsmål

Spørsmål: Hvilke roller spiller funksjonen for støtte for flere datakilder i Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS i henholdsvis stordataanalyse- og maskinlæringsscenarioer?

A: Støtte for flere datakilder er en nøkkelfunksjon i GooseFS for å tilpasse seg kjernevirksomhetsscenarier, og spiller en grunnleggende støttende rolle i begge hovedområdene. I stordataanalysescenarier lar denne funksjonen GooseFS koble til massive data fra ulike kilder og i flere formater uten å kreve forhåndskonvertering eller migrering av dataformater. Kombinert med effektiv planlegging av metadataakseleratoren, gjør det det mulig for analyseoppgaver å raskt få tilgang til de nødvendige dataene, og adresserer de tradisjonelle smertepunktene med spredte datakilder og kompleks integrasjon i analyser. I maskinlæringsscenarier kan støtte for flere datakilder direkte tilpasse seg ulike opplæringsmateriell, for eksempel strukturerte merkede data og ustrukturerte bilde-/lyddata, uten behov for ytterligere tilpasningsverktøy. Samtidig, kombinert med metadataakseleratoren, forbedrer det hastigheten på datahenting, slik at modelltrening effektivt kan utnytte data fra flere kilder og forkorte opplæringssykluser. Videre er denne funksjonen også anvendelig for AI-trenings- og simuleringsscenarier, noe som muliggjør rask aggregering av de ulike datatypene som trengs under simuleringsprosessen og sikrer jevn progresjon av simuleringsoppgaver.

Spørsmål: Hvordan oppfyller Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS ekstreme ytelseskrav gjennom kjerneteknologiene sine i AI-opplærings- og simuleringsscenarier?

A: For å håndtere de ekstreme ytelseskravene i AI-opplærings- og simuleringsscenarier, tilbyr GooseFS omfattende støtte gjennom synergien mellom flere teknologilag. For det første, ved å utnytte Metadata Accelerator, bygger den en flerlags akselerasjonsarkitektur som reduserer dataplanleggingsforsinkelsen betydelig, noe som muliggjør raske svar på hyppige metadataforespørsler og datalokaliseringsoperasjoner under trening. For det andre leverer den fullstendig parallelle arkitekturen ultrahøy gjennomstrømning og lav forsinkelse, og oppfyller kravene til storskala parallell datalesing/skriving i AI-opplæring og -simulering, noe som sikrer at treningsoppgaver ikke hindres av flaskehalser i lagringsytelsen. Samtidig lar Multi-Data Source Support-funksjonen AI-opplæring og -simulering få direkte tilgang til data spredt over forskjellige lagringsmedier uten forutgående aggregering, noe som forbedrer effektiviteten ytterligere. I tillegg kan disse teknologiske fordelene også utvides til stordataanalyse og maskinlæringsscenarier. For eksempel kan storskala dataopplæring i maskinlæring og batchdatabehandling i stordataanalyse oppnå effektivitetsgevinster ved å bruke Metadata Accelerator og den høyytelsesarkitekturen.

Spørsmål: Hvorfor kan Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS bli den foretrukne akselerasjonsløsningen for stordataanalyse og AI-opplæring og -simulering? Hvor gjenspeiles kjernefordelene?

A: GooseFS blir den foretrukne løsningen for disse to hovedscenariene på grunn av dens kjernefordeler konsentrert i tre dimensjoner: ytelse, kompatibilitet og fleksibilitet. Når det gjelder ytelse, oppnår den gjennom metadataakseleratoren og den fullstendig parallelle arkitekturen dataanalyse og -overføring med lav latens og høy gjennomstrømning, som perfekt matcher batchbehandlingsbehovene til stordataanalyse og kravene til høy hastighet for lesing/skriving til AI-opplæring og -simulering. Når det gjelder kompatibilitet, eliminerer Multi-Data Source Support-funksjonen behovet for komplekse dataformatkonverteringer og kildeintegrasjon i begge scenariene. Den integreres også sømløst med vanlige datarammeverk og lagringsprodukter, noe som reduserer tilgangskostnader. Når det gjelder fleksibilitet, støtter den separasjon av datalagring og elastisk ressursskalering, som er i stand til å håndtere de fluktuerende datavolumene som er karakteristiske for stordataanalyse og tilpasse seg ressurskravene i ulike stadier i AI-opplæring og -simulering. Videre kan den høye ytelsen og den høye kompatibiliteten som er validert i maskinlæringsscenarier, i sin tur styrke stordataanalyse og AI-opplæring og -simulering, slik at disse tre scenariene kan dele en enhetlig akselerasjonsarkitektur og forbedre den generelle synergien i IT-infrastrukturen.