Data Lake Accelerator Goose FileSystem

Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS är en molnbaserad accelerationstjänst inriktad på högpresterande databehandling, speciellt utformad för intensiva affärsscenarier som stordataanalys och artificiell intelligens. Med sina kärnfördelar med låg latens och hög dataflöde fungerar den som en viktig accelerationsmotor inom datasjöarkitekturer. Produkten är byggd på en grund av stöd för flera datakällor, vilket möjliggör sömlös integration med strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade dataresurser. Detta möter enkelt åtkomstkraven för massiva heterogena data i scenarier som stordataanalys och maskininlärning. Genom en flerskiktad accelerationsarkitektur, inklusive en metadataaccelerator, förbättrar den avsevärt datahämtning och åtkomsteffektivitet. Kombinerat med en helt parallell arkitektur uppnår den ett dataflöde på hundratals GB per sekund och latens på under en millisekund, vilket ger kraftfull prestanda för scenarier med extrema krav, såsom AI-utbildning och simulering. Inom stordataanalys möjliggör GooseFS separation mellan beräkningar och lagring och stöder elastisk resursskalning. I maskininlärning och AI-utbildning och simulering möter dess ultrastora bandbredd och högpresterande egenskaper behoven av höghastighetsöverföring för träningsdata. Funktionen för stöd för flera datakällor gör det möjligt att använda träningsdata i olika format och från olika källor direkt utan konvertering, och Metadata Accelerator optimerar ytterligare effektiviteten i dataplaneringen, vilket på ett omfattande sätt hjälper företag att minska kostnader och öka effektiviteten.

Vanliga frågor

F: Vilka roller spelar funktionen Multi-data Source Support i Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS i scenarier för stordataanalys respektive maskininlärning?

A: Stöd för flera datakällor är en viktig funktion hos GooseFS för att anpassa sig till kärnverksamhetens scenarier och spelar en grundläggande stödjande roll inom båda huvudområdena. I stordataanalysscenarier gör den här funktionen det möjligt för GooseFS att ansluta till massiva data från olika källor och i flera format utan att kräva förhandskonvertering eller migrering av dataformat. Tillsammans med den effektiva schemaläggningen av Metadata Accelerator gör det möjligt för analysuppgifter att snabbt komma åt de nödvändiga data, vilket åtgärdar de traditionella smärtpunkterna med spridda datakällor och komplex integration i analys. I maskininlärningsscenarier kan stöd för flera datakällor direkt hantera olika utbildningsmaterial, såsom strukturerad märkt data och ostrukturerad bild-/ljuddata, utan att behöva ytterligare anpassningsverktyg. Samtidigt, i kombination med Metadata Accelerator, förbättrar det datahämtningshastigheten, vilket gör att modellträning effektivt kan använda data från flera källor och förkorta träningscyklerna. Dessutom är den här funktionen även tillämplig på AI-tränings- och simuleringsscenarier, vilket möjliggör snabb aggregering av de olika datatyper som behövs under simuleringsprocessen och säkerställer en smidig utveckling av simuleringsuppgifter.

F: Hur uppfyller Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS extrema prestandakrav genom sina kärnteknologier i AI-tränings- och simuleringsscenarier?

A: För att hantera de extrema prestandakraven i AI-utbildnings- och simuleringsscenarier tillhandahåller GooseFS omfattande stöd genom synergin mellan flera tekniklager. För det första, genom att utnyttja Metadata Accelerator, bygger den en flerskiktad accelerationsarkitektur som avsevärt minskar dataplaneringslatensen, vilket möjliggör snabba svar på frekventa metadatafrågor och datalokaliseringsoperationer under utbildning. För det andra levererar dess helt parallella arkitektur ultrahög dataflöde och låg latens, vilket möter kraven på storskalig parallell dataläsning/skrivning i AI-utbildning och simulering, vilket säkerställer att utbildningsuppgifter inte hindras av flaskhalsar i lagringsprestanda. Samtidigt tillåter Multi-Data Source Support-funktionen AI-utbildning och simulering att direkt komma åt data spridda över olika lagringsmedier utan föregående aggregering, vilket ytterligare förbättrar effektiviteten. Dessutom kan dessa tekniska fördelar också utvidgas till stordataanalys och maskininlärningsscenarier. Till exempel kan storskalig datautbildning i maskininlärning och batchdatabehandling i stordataanalys uppnå effektivitetsvinster genom att använda Metadata Accelerator och den högpresterande arkitekturen.

F: Varför kan Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS bli den föredragna accelerationslösningen för stordataanalys och AI-utbildning och simuleringsscenarier? Var återspeglas dess kärnfördelar?

A: GooseFS blir den föredragna lösningen för dessa två huvudscenarier på grund av dess kärnfördelar koncentrerade till tre dimensioner: prestanda, kompatibilitet och flexibilitet. När det gäller prestanda, genom Metadata Accelerator och den helt parallella arkitekturen, uppnås dataanalys och överföring med låg latens och hög genomströmning, vilket perfekt matchar batchbehandlingsbehoven för Big Data Analysis och de höghastighets läs-/skrivkraven för AI-utbildning och simulering. När det gäller kompatibilitet eliminerar Multi-Data Source Support-funktionen behovet av komplexa dataformatkonverteringar och källintegration i båda scenarierna. Den integreras också sömlöst med vanliga datorramverk och lagringsprodukter, vilket minskar åtkomstkostnaderna. När det gäller flexibilitet stöder den separation mellan beräkning och lagring och elastisk resursskalning, vilket kan hantera de fluktuerande datavolymerna som är karakteristiska för Big Data Analysis och anpassa sig till resurskraven i olika steg i AI-utbildning och simulering. Dessutom kan den höga prestandan och den höga kompatibiliteten som valideras i maskininlärningsscenarier i sin tur ge Big Data Analysis och AI-utbildning och simulering kraft, vilket gör att dessa tre scenarier kan dela en enhetlig accelerationsarkitektur och förbättra den övergripande synergin i IT-infrastrukturen.