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成的系统计算方式要求文件系统高带宽、低时延。 弹性文件服务是基于文件系统的共享存储服务，具有高速数据共享，动态分级存储，按需平滑扩展，支持在线扩容等特点，能充分满足高性能计算中用户对存储容量，吞吐量，IOPS（每秒读写次数）和各种工作负荷下低时延的需求。 某生物平台需要软件进行大
扩容或缩容操作来增加或者缩减文件系统的容量。 约束与限制 SFS容量型文件系统支持在线容量调整，容量调整时对业务无任何影响。并且扩容时文件系统必须处于运行中状态。 SFS Turbo文件系统支持在线扩容，扩容过程中挂载文件系统可能失败，正在挂载使用的连接会感知30秒左右的IO延迟
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。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。
SFS Turbo文件系统子状态 SFS Turbo文件系统子状态要素说明 返回值 说明 121 在线扩容中。 221 在线扩容成功。 321 在线扩容失败。 父主题： 公共参数
客户端与服务端之间建立多条TCP连接来提升吞吐性能。 前提条件 Linux内核为5.3及以上版本。 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nc
DNS终端节点IP的IP地址为xx.xx.xx.xx，所以需要将节点访问DNS的流量指向线下专线网关或VPN网关，然后走专线或VPN访问SFS Turbo。在线下节点配置永久路由，指定访问SFS Turbo的流量下一跳为线下专线网关或VPN网关的IP地址。 route -p add xx.xx.xx
文件系统使用空间不足，可以扩容吗？ SFS容量型文件系统：支持在线扩容。 SFS Turbo：支持在线扩容，扩容过程中，正在挂载使用的连接可能存在30%左右的性能抖动； SFS Turbo上一代文件系统：支持在线扩容，扩容过程中挂载文件系统可能失败，正在挂载使用的连接会感知30秒左右的IO延迟（最长可能为3分钟）。
视频渲染、特效加工需要频繁处理小文件，要求文件系统具有较高的数据读写性能。 弹性文件服务是基于文件系统的共享存储服务，具有高速数据共享，动态分级存储，按需平滑扩展，支持在线扩容等特点，能充分满足媒体处理中用户对存储容量，吞吐量，IOPS（每秒读写次数）和各种工作负荷下低时延的需求。 某卫视频道栏目组外拍大量音
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IO
训练，建议使用SFS Turbo HPC型高性能文件系统加速AI训练任务，训练速度加快可以节省AI算力费用。 文件系统使用空间不足，可以扩容吗？ SFS Turbo文件系统支持在线扩容，扩容过程中挂载文件系统可能失败，建议业务低峰期扩容。 父主题： 面向AI场景使用OBS+SFS
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
用于长期、稳定的业务需求。以下是一些适用于包年/包月计费模式的业务场景： 稳定业务需求：对于长期运行且资源需求相对稳定的业务，如企业官网、在线商城、博客等，包年/包月计费模式能提供较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。
10亿算。 20亿 说明： 单文件系统下文件或子目录数=总容量（GB） * 25000，上限为20亿，即得出数量大于20亿时，数量按20亿算。 20亿 说明： 单文件系统下文件或子目录数=总容量（GB） * 25000，上限为20亿，即得出数量大于20亿时，数量按20亿算。 单目录下最大文件或子目录数
Turbo监控指标说明和创建告警规则。 SFS Turbo性能监控 您可以在CES云监控服务上监控和SFS Turbo文件系统的性能使用情况。当AI算力集群规模变大，大模型参数量变大，导致Checkpoint读加载时间变长时，或训练数据集加载由于存储读写带宽不足导致拖慢AI训练时，您可以对SFS
留，本机缓存中的checkpoint仍可正常访问，此时可从主机侧客户端内存中直接加载checkpoint进行原地秒级快速恢复；为避免所有GPU/NPU卡同时从存储中加载checkpoint致使存储带宽成为拥塞瓶颈，在具有相同checkpoint的冗余组内，采用部分代表节点先从远端
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