Sistema de arquivos Goose do acelerador Data Lake

O Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS é um serviço de aceleração nativo da nuvem focado no processamento de dados de alto desempenho, projetado especificamente para cenários de negócios intensivos, como análise de Big Data e inteligência artificial. Com suas principais vantagens de baixa latência e alta taxa de transferência, ele serve como um mecanismo de aceleração fundamental em arquiteturas de data lake. O produto é construído sobre uma base de suporte a múltiplas fontes de dados, permitindo a integração perfeita com recursos de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Isso atende facilmente às demandas de acesso a dados heterogêneos massivos em cenários como análise de Big Data e aprendizado de máquina. Por meio de uma arquitetura de aceleração em várias camadas, incluindo um acelerador de metadados, ele aprimora significativamente a eficiência de recuperação e acesso a dados. Combinado com uma arquitetura totalmente paralela, atinge uma taxa de transferência de centenas de GB por segundo e latência inferior a um milissegundo, oferecendo desempenho poderoso para cenários com demandas extremas, como treinamento e simulação de IA. Na análise de Big Data, o GooseFS permite a separação entre computação e armazenamento e suporta o escalonamento elástico de recursos. Em cenários de aprendizado de máquina, treinamento e simulação de IA, sua largura de banda ultralarga e características de alto desempenho atendem às necessidades de transmissão de dados de treinamento em alta velocidade. O recurso de suporte a múltiplas fontes de dados permite o uso direto de dados de treinamento em diferentes formatos e de diversas fontes, sem conversão, e o Acelerador de Metadados otimiza ainda mais a eficiência do agendamento de dados, ajudando as empresas a reduzir custos e aumentar a produtividade.

Perguntas frequentes

P: Que funções desempenha o recurso de suporte a múltiplas fontes de dados do Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS em cenários de análise de Big Data e aprendizado de máquina, respectivamente?

A: O suporte a múltiplas fontes de dados é uma capacidade essencial do GooseFS para adaptação a cenários de negócios principais, desempenhando um papel fundamental em ambas as áreas principais. Em cenários de análise de Big Data, esse recurso permite que o GooseFS se conecte a grandes volumes de dados de diversas fontes e em múltiplos formatos, sem a necessidade de pré-conversão ou migração de formatos de dados. Aliado ao agendamento eficiente do Acelerador de Metadados, permite que as tarefas de análise acessem rapidamente os dados necessários, solucionando os problemas tradicionais de fontes de dados dispersas e integração complexa em análises. Em cenários de aprendizado de máquina, o suporte a múltiplas fontes de dados pode acomodar diretamente diversos materiais de treinamento, como dados estruturados rotulados e dados não estruturados de imagem/áudio, sem a necessidade de ferramentas de adaptação adicionais. Simultaneamente, em conjunto com o Acelerador de Metadados, melhora a velocidade de recuperação de dados, permitindo que o treinamento de modelos utilize dados de múltiplas fontes de forma eficiente e reduza os ciclos de treinamento. Além disso, esse recurso também é aplicável a cenários de treinamento e simulação de IA, permitindo a agregação rápida dos diversos tipos de dados necessários durante o processo de simulação e garantindo a progressão suave das tarefas de simulação.

P: Em cenários de treinamento e simulação de IA, como o acelerador de dados GooseFS da Tencent Cloud atende aos requisitos extremos de desempenho por meio de suas tecnologias principais?

R: Para atender às demandas extremas de desempenho em cenários de treinamento e simulação de IA, o GooseFS oferece suporte abrangente por meio da sinergia de múltiplas camadas de tecnologia. Primeiramente, utilizando o Acelerador de Metadados, ele constrói uma arquitetura de aceleração em múltiplos níveis que reduz significativamente a latência de agendamento de dados, permitindo respostas rápidas a consultas frequentes de metadados e operações de localização de dados durante o treinamento. Em segundo lugar, sua arquitetura totalmente paralela oferece altíssima taxa de transferência e baixa latência, atendendo às demandas de leitura/gravação de dados paralela em larga escala em treinamento e simulação de IA, garantindo que as tarefas de treinamento não sejam prejudicadas por gargalos de desempenho de armazenamento. Simultaneamente, o recurso de Suporte a Múltiplas Fontes de Dados permite que o treinamento e a simulação de IA acessem diretamente dados dispersos em diferentes mídias de armazenamento sem agregação prévia, melhorando ainda mais a eficiência. Além disso, essas vantagens tecnológicas também podem ser estendidas a cenários de análise de Big Data e aprendizado de máquina. Por exemplo, o treinamento de dados em larga escala em aprendizado de máquina e o processamento de dados em lote em análise de Big Data podem obter ganhos de eficiência utilizando o Acelerador de Metadados e a arquitetura de alto desempenho.

P: Por que o acelerador de dados GooseFS da Tencent Cloud pode se tornar a solução de aceleração preferida para cenários de análise de Big Data e treinamento e simulação de IA? Onde se refletem suas principais vantagens?

A: O GooseFS se torna a solução preferida para esses dois cenários principais devido às suas vantagens essenciais, concentradas em três dimensões: desempenho, compatibilidade e flexibilidade. Em termos de desempenho, por meio do Acelerador de Metadados e da arquitetura totalmente paralela, ele alcança análise e transmissão de dados com baixa latência e alta taxa de transferência, atendendo perfeitamente às necessidades de processamento em lote da Análise de Big Data e às demandas de leitura/gravação em alta velocidade do Treinamento e Simulação de IA. Em termos de compatibilidade, o recurso de Suporte a Múltiplas Fontes de Dados elimina a necessidade de conversões complexas de formato de dados e integração de fontes em ambos os cenários. Ele também se integra perfeitamente com as principais estruturas de computação e produtos de armazenamento, reduzindo os custos de acesso. Em termos de flexibilidade, ele suporta a separação entre computação e armazenamento e o escalonamento elástico de recursos, sendo capaz de lidar com os volumes de dados flutuantes característicos da Análise de Big Data e se adaptar aos requisitos de recursos de diferentes estágios no Treinamento e Simulação de IA. Além disso, o alto desempenho e a alta compatibilidade validados em cenários de Machine Learning podem, por sua vez, potencializar a análise de Big Data e o treinamento e simulação de IA, permitindo que esses três cenários compartilhem uma arquitetura de aceleração unificada e melhorando a sinergia geral da infraestrutura de TI.