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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访问类问题 SFS Turbo文件系统可以跨VPC访问吗? 如何从云服务器访问SFS Turbo文件系统? 可以直接从云下访问高性能弹性文件服务吗?
面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案概述 应用场景 近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储
查询文件系统的权限规则列表 功能介绍 查询文件系统的权限规则列表 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/sfs-t
用户在某一区域下的安全组ID。 share_proto 是 String 文件系统共享协议,有效值为NFS。NFS(Network File System),即网络文件系统。一种使用于分散式文件系统的协议,通过网络让不同的机器、不同的操作系统能够彼此分享数据。 share_type 是
查询文件系统的某一个权限规则 功能介绍 查询文件系统的某一个权限规则 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/sfs
SFS Turbo数据迁移实践 SFS Turbo数据迁移实践方案概述 通过云专线迁移数据至SFS Turbo(rclone工具) 通过跨服务器迁移数据至SFS Turbo(rclone工具) 通过云专线迁移数据至SFS Turbo(rsync工具) 文件系统之间迁移数据
IDC专线通过域名挂载SFS Turbo文件系统 操作场景 虚拟专用网络、云专线线下节点通过终端节点高速访问20MB/s/TiB、40MB/s/TiB、125MB/s/TiB、250MB/s/TiB、500MB/s/TiB、1000MB/s/TiB等类型的SFS Turbo文件系统。
权限管理 如果您需要对华为云上购买的SFS Turbo资源,给企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、
如果用户需要对整个目录进行ls、du、cp、chmod、chown等操作,建议单层目录下不要放置超过50万的文件或子目录,否则可能由于NFS协议需要向服务端发送大量遍历请求而产生排队,导致请求耗时非常长。 目录最大深度 100层 最大路径长度 标准型、标准型-增强版(停售)、性能型
权限及授权项说明 如果您需要对您所拥有的SFS Turbo进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),如果华为账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用SFS服务的其它功能。
security_group_id String 用户指定的安全组ID。 share_proto String SFS Turbo文件系统的协议类型,当前为NFS share_type String SFS Turbo文件系统性能类型,包括“STANDARD”标准型和“PERFORMANCE”性能型。
security_group_id String 用户指定的安全组ID。 share_proto String SFS Turbo文件系统的协议类型,当前为NFS share_type String SFS Turbo文件系统性能类型,包括“STANDARD”标准型和“PERFORMANCE”性能型。
计费说明 计费项 默认为按需计费模式。即按您购买时选择的存储容量和时长收费,而不是以实际的使用量收费。以小时为单位,按每小时整点结算。结算时,时长不足1小时的,按1小时计费。计费模型如表1所示。 表1 计费模型 计费项 计费因子 标准型、标准型-增强版(停售)、性能型、性能型-增
通过AITurbo加速保存与加载checkpoint 背景 当前,大模型训练往往使用成百上千加速卡训练几周到几个月不等。在训练过程中,故障导致训练中断经常发生。训练程序一般采用周期checkpoint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