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前提条件 本地数据中心已通过虚拟专用网络或者云专线与VPC连通。 虚拟专用网络VPN网关允许访问的VPC子网网段,需要包含SFS Turbo的网段。 操作步骤 在管理控制台左上角单击图标,选择区域和项目。 在“服务列表”中,选择“网络 > VPC终端节点”,进入终端节点页面。
SMB SMB(Server Message Block),是一种网络文件系统访问协议。通过SMB协议,可实现Windows系统主机之间的网络文件共享。
修改安全组为异步任务,可以通过“查询单个文件系统”返回的子状态字段“sub_status”来判断是否修改安全组状态,子状态为“232”即为修改安全组成功。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。
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
当客户端与服务端之间网络延迟较高(例如在线下IDC访问云上NFS文件系统和跨Region挂载NFS文件系统的场景下),且您需要达到较高的带宽或IOPS时,建议开启该功能; 开启nconnect后对于单并发、小IO数据块等场景会有一定的时延增加,当您的业务为小并发的延迟敏感型时,不建议开启该功能
创建VPC 虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 创建SFS Turbo HPC型文件系统 创建SFS Turbo文件系统,文件系统类型选择“HPC型”,操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。 安装fio 以Linux CentOS系统为例说明: 在官网下载fio。 yum install fio 安装libaio引擎。
注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。 安装fio 以Linux CentOS系统为例说明: 在官网下载fio。 yum install fio 安装libaio引擎。
当客户端与服务端之间网络延迟较高(例如在线下IDC访问云上NFS文件系统和跨Region挂载NFS文件系统的场景下),且您需要达到较高的带宽或IOPS时,建议开启该功能; 开启nconnect后对于单并发、小IO数据块等场景会有一定的时延增加,当您的业务为小并发的延迟敏感型时,不建议开启该功能
500 错误响应 { "errCode" : "SFS.TURBO.0005", "errMsg" : "Internal server error" } 状态码 状态码 描述 204 删除成功 400 错误响应 500 错误响应 错误码 请参见错误码。
server error" } 状态码 状态码 描述 200 成功 400 错误响应 500 错误响应 错误码 请参见错误码。
项目和企业项目 项目 项目用于将OpenStack的资源(计算资源、存储资源和网络资源)进行分组和隔离。项目可以是一个部门或者一个项目组。一个账户中可以创建多个项目。 企业项目 企业项目是对多个资源实例进行归类管理的单位,不同云服务区域的资源和项目可以归到一个企业项目中。
server error" } 状态码 状态码 描述 200 查询成功 400 错误响应 500 错误响应 错误码 请参见错误码。
500 错误响应 { "errCode" : "SFS.TURBO.0005", "errMsg" : "Internal server error" } 状态码 状态码 描述 200 查询成功 500 错误响应 错误码 请参见错误码。
lsattr /etc/resolv.conf 回显如图2所示信息,表明文件处于锁定状态。 图2 锁定状态的文件
subnet_id String 用户指定的子网的网络ID。 vpc_id String 用户指定的VPC ID。 enterprise_project_id String SFS Turbo文件系统绑定的企业项目ID。
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器的状态继续训练。
subnet_id String 用户指定的子网的网络ID。 vpc_id String 用户指定的VPC ID。 enterprise_project_id String SFS Turbo文件系统绑定的企业项目ID。
针对性能稳定性和延迟要求不高的场景,支持通过虚拟私有云的VPC对等连接功能,将同区域的两个或多个VPC互连以使这些VPC互通,则实际上不同的VPC便处于同一个网络中,归属于这些VPC下的云服务器也能共享访问同一个文件系统。更多关于VPC对等连接功能信息请参见VPC对等连接。
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,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。