Data Lake Accelerator Goose FileSystem

Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS is een cloud-native acceleratieservice gericht op hoogwaardige dataverwerking, specifiek ontworpen voor veeleisende zakelijke scenario's zoals big data-analyse en kunstmatige intelligentie. Met zijn kernvoordelen van lage latentie en hoge doorvoer fungeert het als een belangrijke acceleratiemotor binnen data lake-architecturen. Het product is gebouwd op een fundament van ondersteuning voor meerdere databronnen, waardoor naadloze integratie met gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data mogelijk is. Dit voldoet gemakkelijk aan de toegangseisen voor enorme hoeveelheden heterogene data in scenario's zoals big data-analyse en machine learning. Door een meerlaagse acceleratiearchitectuur, inclusief een metadata-accelerator, verbetert het de efficiëntie van data-opvraging en -toegang aanzienlijk. In combinatie met een volledig parallelle architectuur behaalt het een doorvoer van honderden GB per seconde en een latentie van minder dan een milliseconde, wat krachtige prestaties levert voor scenario's met extreme eisen, zoals AI-training en -simulatie. In big data-analyse maakt GooseFS scheiding van rekenkracht en opslag mogelijk en ondersteunt het elastische schaalbaarheid van resources. In scenario's voor machine learning en AI-training en -simulatie voldoen de ultragrote bandbreedte en hoge prestaties aan de eisen voor snelle gegevensoverdracht van trainingsdata. De ondersteuning voor meerdere databronnen maakt het mogelijk om trainingsdata in verschillende formaten en uit diverse bronnen direct te gebruiken zonder conversie, en de metadataversneller optimaliseert de efficiëntie van de dataplanning verder, waardoor bedrijven kosten kunnen besparen en de efficiëntie kunnen verhogen.

Veelgestelde vragen

V: Welke rol speelt de functie 'Ondersteuning voor meerdere gegevensbronnen' van Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS in respectievelijk big data-analyse- en machine learning-scenario's?

A: Ondersteuning voor meerdere gegevensbronnen is een belangrijke functionaliteit van GooseFS om zich aan te passen aan kernscenario's in het bedrijfsleven en speelt een fundamentele ondersteunende rol in beide belangrijke gebieden. In scenario's voor big data-analyse stelt deze functie GooseFS in staat om verbinding te maken met enorme hoeveelheden data uit diverse bronnen en in meerdere formaten, zonder dat voorafgaande conversie of migratie van dataformaten nodig is. In combinatie met de efficiënte planning van de Metadata Accelerator zorgt dit ervoor dat analysetaken snel toegang krijgen tot de benodigde data, waardoor de traditionele knelpunten van verspreide databronnen en complexe integratie in analyses worden aangepakt. In scenario's voor machine learning kan ondersteuning voor meerdere gegevensbronnen direct verschillende trainingsmaterialen verwerken, zoals gestructureerde gelabelde data en ongestructureerde beeld-/audiodata, zonder dat extra aanpassingstools nodig zijn. Tegelijkertijd verbetert het, in combinatie met de Metadata Accelerator, de snelheid van data-opvraging, waardoor modeltraining efficiënt gebruik kan maken van data uit meerdere bronnen en trainingscycli worden verkort. Bovendien is deze functie ook van toepassing op scenario's voor AI-training en -simulatie, waardoor snelle aggregatie van de diverse datatypes die nodig zijn tijdens het simulatieproces mogelijk is en een soepele voortgang van simulatietaken wordt gegarandeerd.

V: Hoe voldoet Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS in AI-trainings- en simulatiescenario's aan de extreem hoge prestatie-eisen door middel van zijn kerntechnologieën?

A: Om te voldoen aan de extreme prestatie-eisen van AI-trainings- en simulatiescenario's, biedt GooseFS uitgebreide ondersteuning door de synergie van meerdere technologielagen. Ten eerste bouwt het, met behulp van de Metadata Accelerator, een meerlaagse acceleratiearchitectuur die de latentie van dataplanning aanzienlijk vermindert, waardoor snel gereageerd kan worden op frequente metadataquery's en datalocatiebewerkingen tijdens de training. Ten tweede levert de volledig parallelle architectuur een ultrahoge doorvoer en lage latentie, waarmee wordt voldaan aan de eisen voor grootschalige parallelle datalees- en schrijfbewerkingen in AI-training en -simulatie, zodat trainingstaken niet worden belemmerd door knelpunten in de opslagprestaties. Tegelijkertijd maakt de ondersteuning voor meerdere databronnen het mogelijk voor AI-training en -simulatie om direct toegang te krijgen tot data die verspreid is over verschillende opslagmedia zonder voorafgaande aggregatie, wat de efficiëntie verder verbetert. Bovendien kunnen deze technologische voordelen ook worden toegepast op Big Data-analyse en machine learning-scenario's. Zo kunnen bijvoorbeeld grootschalige datatraining in machine learning en batchverwerking in big data-analyse beide efficiëntiewinsten behalen door gebruik te maken van de Metadata Accelerator en de krachtige architectuur.

V: Waarom kan Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS de voorkeursoplossing worden voor het versnellen van big data-analyse en AI-training en -simulatie? Waar komen de belangrijkste voordelen tot uiting?

A: GooseFS is de voorkeursoplossing voor deze twee belangrijke scenario's vanwege de kernvoordelen die geconcentreerd zijn in drie dimensies: prestaties, compatibiliteit en flexibiliteit. Wat prestaties betreft, bereikt het dankzij de Metadata Accelerator en de volledig parallelle architectuur data-analyse en -transmissie met lage latentie en hoge doorvoer, perfect afgestemd op de batchverwerkingsbehoeften van Big Data-analyse en de hoge lees-/schrijfvereisten van AI-training en -simulatie. Qua compatibiliteit elimineert de ondersteuning voor meerdere databronnen de noodzaak voor complexe dataformaatconversies en bronintegratie in beide scenario's. Het integreert ook naadloos met gangbare computerframeworks en opslagproducten, waardoor de toegangskosten worden verlaagd. Qua flexibiliteit ondersteunt het de scheiding van rekenkracht en opslag en elastische schaalbaarheid van resources, waardoor het de fluctuerende datavolumes die kenmerkend zijn voor Big Data-analyse kan verwerken en zich kan aanpassen aan de resourcevereisten van verschillende fasen in AI-training en -simulatie. Bovendien kunnen de hoge prestaties en compatibiliteit die in machine learning-scenario's zijn aangetoond, op hun beurt big data-analyse en AI-training en -simulatie mogelijk maken. Hierdoor kunnen deze drie scenario's een uniforme acceleratiearchitectuur delen en de algehele synergie van de IT-infrastructuur verbeteren.