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您需要为每个计费周期预先付费，每个计费周期中，文件系统的费用计算如下： 文件系统费用 = 文件系统单价 * 容量 * 购买时长 示例中的文件系统费用= 0.4元/GiB/月 * 500GiB * 1个月 = 200元 上述示例中的价格仅供参考，实际计算请以高性能弹性文件服务价格详情中的价格为准。 变更配置后对计费的影响
审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录SFS
SFS Turbo创建失败 问题描述 创建SFS Turbo文件系统时，文件系统创建失败。 排查思路 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。 如果解决完某个可能原因仍未解决问题，请继续排查其他可能原因。 图1 排查思路
更新后端存储属性 更新后端存储自动同步策略 创建数据导入导出任务 查询数据导入导出任务详情 查询数据导入导出任务列表 删除数据导入导出任务 更新文件系统 父主题： API
其中，“/mnt/sfsturbo/fio_test_01 -name”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，即这里要测试的是“/mnt/sfsturbo”目录下的“fio_test_01 -name”文件，请根据实际填写。 fio结果： 单队列随机写 fio命令： fio -direct=1
Turbo从SFS独立拆分通知 为强化自研高性能弹性文件服务SFS Turbo产品品牌，进一步提升品牌定位，华为云计划于2024年8月15日起，按区域逐步对高性能弹性文件服务SFS Turbo服务、订购和账单等进行调整。 变更内容 对高性能弹性文件服务SFS Turbo从弹性文件服务SFS进行拆分，独立发布。
包年/包月转按需 创建一个包年/包月文件系统后，您可以将该文件系统的计费模式转为按需计费，回收部分成本，同时更加灵活地按需使用文件系统。 包年/包月转按需，需包年/包月资费模式到期后，按需的资费模式才会生效。 约束与限制 目前暂不支持在高性能弹性文件服务控制台进行包年/包月转按需操作，需要在“费用中心
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
本章主要介绍如何将本地NAS存储中的数据迁移至SFS Turbo，主要是通过访问公网的ECS直接挂载进行迁移，可分为以下两种网络条件： 通过mount方式挂载访问SFS Turbo。 通过云专线迁移 无法打通网络直接挂载，可以通过公网访问华为云ECS绑定的EIP进行传输迁移。 使用公网迁移 父主题： 数据迁移
String 授权对象的系统用户对文件系统的访问权限。取值如下： no_root_squash：默认选项。客户端使用包括root用户在内的任何用户，NFS服务器都保持客户端使用的用户，不做映射。 root_squash：客户端使用的是root用户时，映射到NFS服务器的用户为NFS的匿名用户
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，其中包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应
连接管理 修改文件系统绑定的安全组 父主题： API
任务管理 查询job的状态详情 父主题： API
基本概念 产品基本概念 项目和企业项目 区域和可用区
典型应用举例 高性能计算 企业网站/APP后台 日志打印
SDK概述 本文介绍了SFS Turbo提供的SDK语言版本，列举了最新版本SDK的获取地址。 在线生成SDK代码 API Explorer能根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 SDK列表 表1提供了SFS Turbo服务支持的SDK列表，您可以在
权限和授权项 权限及授权项说明 授权项分类
第一位表示文件所有者的权限，取值范围是0到7；第二位表示文件所属用户组的权限，取值范围是0到7；第三位表示其他用户的权限，取值范围是0到7。文件所有者由uid指定，文件所属用户组由gid指定，不是文件所有者且不在文件所属用户组的用户为其他用户。 数字4、2、1分别表示读、写、执行权限，这些数字相加，即可
16:30:30 前提条件 文件系统的计费模式为“按需计费”。 文件系统状态为“可用”。 操作步骤 登录高性能弹性文件服务管理控制台。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击左侧导航栏的图标，选择“存储 > 弹性文件服务 SFS”。 在SFS Turbo文件系统列表页，选中目标SFS
kpoint方案来将训练状态持久化到存储，当发生故障时，训练程序能恢复到故障之前的模型和优化器的状态继续训练。原生Pytorch系框架在保存checkpoint时均直接持久化到存储系统，耗时与模型大小、存储的IO性能等密切相关，往往需要几分钟到几十分钟不等，为了保证训练状态的一致
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