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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GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。
公测 备份 2018年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 SFS Turbo商用 SFS Turbo还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景，例如企业OA、高性能网站和软件开发等场景。
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
左右的性能抖动； 标准型、性能型、标准型-增强版（停售）和性能型-增强版（停售）等类型的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（最长可能为3分钟）。
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
5 多AI开发平台、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。
SDK SFS Turbo提供多种开发语言的SDK，帮助您轻松实现二次开发。主要支持：Java、Python、Go。 支持区域： 全部 SFS Turbo SDK参考文档 文件系统管理 文件系统是SFS Turbo中存储文件的容器。
高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。
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
此外，高性能弹性文件服务还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景，例如企业OA、高性能网站和软件开发等场景。 父主题： SFS Turbo概念类问题
配置ModelArts网络关联SFS Turbo ModelArts网络关联SFS Turbo后，可直接在ModelArts的Notebook开发及训练环境中挂载SFS Turbo共享文件系统，并访问其中的数据。
API方式 如果用户需要将云服务平台上的高性能弹性文件服务集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问高性能弹性文件服务，具体操作请参见《高性能弹性文件服务API参考》。 管理控制台方式 非API方式，请使用管理控制台方式访问高性能弹性文件服务。
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。
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.xx mask 255.255.255.255 xxx.xxx.xxx.xxx xx.xx.xx.xx为步骤8中的节点IP。
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 Turbo的存储加速实践
约束与限制 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（最长可能为3分钟），建议业务低峰期扩容。注意扩容时文件系统必须处于运行中状态。
例如您的员工中有负责软件开发的人员，您希望他们拥有SFS Turbo的使用权限，但是不希望他们拥有删除文件系统等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用SFS Turbo，但是不允许删除文件系统的权限策略，控制他们对SFS Turbo资源的使用范围。
ModelArts：AI开发平台，采用多机多卡分布式训练。 VPC：虚拟私有云和子网。 算法及数据：准备AI训练需要的算法及数据集，如Swin-Transformer算法，及ImageNet21K数据集。
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