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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
-P：数据拷贝进度。 --links：复制源端的软链接，目的端保持为软链接的形式。 --copy-links：复制源端软链接指向的文件内容，目的端变成文件的形式，不再是软链接。 --create-empty-src-dirs：复制源端的空目录到目的端。 等待数据完成同步后，可前往目标文件系统查看是否已成功迁移。
String MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 extend 是 Extend object extend对象。 表4 Extend 参数 是否必选 参数类型 描述 new_size 是 Integer 扩容后文件系统的新容量，以GiB为单位。 SFS
urbo/ --rw=read --bs=4k --size=1G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=10 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果： 随机读IOPS
配置hpc缓存型后端信息 功能介绍 配置hpc缓存型后端信息 接口约束 该接口仅适用于HPC缓存型文件系统 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 POST
功能总览 功能总览 全部 API SDK 文件系统管理 权限管理 NFS协议 备份 加密 扩容 监控 审计 API SFS Turbo提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，实现创建、查询、删除、扩容文件系统等操作。
最新动态 本文介绍了高性能弹性文件服务 SFS Turbo各特性版本的功能发布和对应的文档动态，欢迎体验。 2019年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 SFS Turbo增强版商用 SFS Turbo标准型-增强版： 最大带宽可达1GB/s，最高IOPS为15K。
获取文件系统异步任务详情 功能介绍 获取文件系统异步任务详情。仅支持查询目录资源使用情况的任务，API请求路径的feature取值为dir-usage，以下简称为DU任务。 接口约束 在2023年8月1号之后创建的文件系统支持该API操作。后端有5min的缓存时间，查询的数据可能
获取项目ID 操作场景 在调用接口的时候，部分URL中需要填入项目ID，所以需要获取到项目ID。有如下两种获取方式： 调用API获取项目ID 从控制台获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目列表API获取。 获取项目ID的接口为“GET ht
获取文件系统异步任务列表 功能介绍 获取文件系统异步任务列表。仅支持查询目录资源使用情况的任务，API请求路径的feature取值为dir-usage，以下简称为DU任务。 接口约束 在2023年8月1号之后创建的文件系统支持该API操作。后端有5min的缓存时间，查询的数据可能
出时不需要包含联动目录名称。 对于数据预热导入，携带源端路径前缀时必须是以“/”结尾的目录或具体到某个对象。 如果不带该字段，导入时会导入绑定OBS桶内的所有对象，导出时会导出联动目录下的所有文件。 dest_target 是 String 目前只支持和src_target保持一致
文件系统挂载失败 现象描述 使用mount命令挂载文件系统到云服务器，云服务器提示“access denied”，挂载失败。 可能原因 原因1：文件系统已被删除。 原因2：执行挂载命令的云服务器和被挂载的文件系统不在同一VPC下。 原因3：挂载命令中的挂载地址输入错误。 原因4：访问文件系统使用的DNS错误。
如何使用非root的普通用户挂载文件系统到Linux云服务器 使用场景 Linux操作系统的弹性云服务器默认只能通过root账号使用mount命令进行挂载文件系统，但可通过赋予其他普通用户root权限，达到使非root的普通用户能够在弹性云服务器上使用mount命令挂载文件系统。
通过加密传输保护网络传输链路的数据安全 概述 加密传输功能可以通过TLS协议保护您的客户端与SFS Turbo服务之间网络传输链路上的数据安全。 加密传输涉及加解密流程，性能相比非加密传输会有部分下降。 加密挂载教程-Linux 安装stunnel。 stunnel是一个开源网络
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
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