Data Lake Accelerator Goose FileSystem

Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS ist ein Cloud-nativer Beschleunigungsdienst für die Hochleistungsdatenverarbeitung, speziell entwickelt für rechenintensive Geschäftsszenarien wie Big-Data-Analyse und Künstliche Intelligenz. Dank seiner Kernvorteile – geringe Latenz und hoher Durchsatz – dient er als zentrale Beschleunigungskomponente in Data-Lake-Architekturen. Das Produkt basiert auf der Unterstützung mehrerer Datenquellen und ermöglicht so die nahtlose Integration strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Datenressourcen. Dadurch werden die Zugriffsanforderungen für massive heterogene Daten in Szenarien wie Big-Data-Analyse und Maschinellem Lernen problemlos erfüllt. Durch eine mehrstufige Beschleunigungsarchitektur, einschließlich eines Metadatenbeschleunigers, wird die Effizienz des Datenabrufs und -zugriffs deutlich verbessert. In Kombination mit einer vollständig parallelen Architektur erreicht GooseFS einen Durchsatz von mehreren hundert Gigabyte pro Sekunde und Latenzen im Submillisekundenbereich und bietet so eine hohe Leistungsfähigkeit für extrem anspruchsvolle Szenarien wie KI-Training und -Simulation. In der Big-Data-Analyse ermöglicht GooseFS die Trennung von Rechenleistung und Speicher und unterstützt die elastische Skalierung von Ressourcen. In Szenarien für maschinelles Lernen und KI-Training sowie Simulationen erfüllt die extrem hohe Bandbreite und Leistungsfähigkeit die Anforderungen an die schnelle Übertragung von Trainingsdaten. Die Unterstützung mehrerer Datenquellen ermöglicht die direkte Verwendung von Trainingsdaten in verschiedenen Formaten und aus unterschiedlichen Quellen ohne Konvertierung. Der Metadatenbeschleuniger optimiert zusätzlich die Effizienz der Datenplanung und hilft Unternehmen so umfassend, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern.

Häufig gestellte Fragen

F: Welche Rolle spielt die Funktion „Multi-Data Source Support“ von Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS in Big-Data-Analyse- und Machine-Learning-Szenarien?

A: Die Unterstützung mehrerer Datenquellen ist eine Schlüsselfunktion von GooseFS zur Anpassung an zentrale Geschäftsszenarien und spielt in beiden Hauptbereichen eine grundlegende Rolle. In Big-Data-Analyseszenarien ermöglicht diese Funktion GooseFS die Verbindung zu großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten, ohne dass eine Vorkonvertierung oder Migration der Datenformate erforderlich ist. In Kombination mit der effizienten Planung des Metadatenbeschleunigers ermöglicht sie den schnellen Zugriff von Analyseaufgaben auf die benötigten Daten und behebt so die üblichen Probleme verteilter Datenquellen und komplexer Integrationen in der Analytik. In Machine-Learning-Szenarien kann die Unterstützung mehrerer Datenquellen verschiedene Trainingsmaterialien, wie z. B. strukturierte, gelabelte Daten und unstrukturierte Bild-/Audiodaten, direkt verarbeiten, ohne dass zusätzliche Anpassungswerkzeuge erforderlich sind. Gleichzeitig verbessert sie in Kombination mit dem Metadatenbeschleuniger die Datenabrufgeschwindigkeit, sodass das Modelltraining Daten aus verschiedenen Quellen effizient nutzen und die Trainingszyklen verkürzen kann. Darüber hinaus ist diese Funktion auch für KI-Trainings- und Simulationsszenarien anwendbar und ermöglicht die schnelle Aggregation der während des Simulationsprozesses benötigten verschiedenen Datentypen, wodurch ein reibungsloser Ablauf der Simulationsaufgaben gewährleistet wird.

F: Wie erfüllt Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS in KI-Trainings- und Simulationsszenarien die extremen Leistungsanforderungen durch seine Kerntechnologien?

A: Um den extremen Leistungsanforderungen von KI-Trainings- und Simulationsszenarien gerecht zu werden, bietet GooseFS umfassende Unterstützung durch die Synergie mehrerer Technologieebenen. Erstens nutzt es den Metadata Accelerator, um eine mehrstufige Beschleunigungsarchitektur aufzubauen, die die Latenz der Datenplanung deutlich reduziert und so schnelle Reaktionen auf häufige Metadatenabfragen und Datenlokalisierungsoperationen während des Trainings ermöglicht. Zweitens liefert die vollständig parallele Architektur extrem hohen Durchsatz und geringe Latenz und erfüllt damit die Anforderungen an umfangreiche parallele Datenlese- und -schreibvorgänge in KI-Trainings- und Simulationsszenarien. Dadurch wird sichergestellt, dass Trainingsaufgaben nicht durch Speicherleistungsengpässe beeinträchtigt werden. Gleichzeitig ermöglicht die Unterstützung mehrerer Datenquellen den direkten Zugriff von KI-Trainings- und Simulationsszenarien auf Daten, die über verschiedene Speichermedien verteilt sind, ohne vorherige Aggregation, was die Effizienz weiter steigert. Darüber hinaus lassen sich diese technologischen Vorteile auch auf Big-Data-Analyse- und Machine-Learning-Szenarien übertragen. Beispielsweise können sowohl das Training großer Datenmengen im Machine Learning als auch die Batch-Datenverarbeitung in der Big-Data-Analyse durch die Nutzung des Metadata Accelerators und der Hochleistungsarchitektur Effizienzsteigerungen erzielen.

F: Warum kann Tencent Cloud Data Accelerator GooseFS die bevorzugte Beschleunigungslösung für Big-Data-Analysen sowie KI-Trainings- und Simulationsszenarien werden? Wo liegen seine Kernvorteile?

A: GooseFS ist aufgrund seiner zentralen Vorteile in drei Dimensionen – Leistung, Kompatibilität und Flexibilität – die bevorzugte Lösung für diese beiden Hauptszenarien. Dank des Metadatenbeschleunigers und der vollständig parallelen Architektur ermöglicht es latenzarme und hochdurchsatzfähige Datenanalyse und -übertragung und erfüllt damit optimal die Anforderungen der Stapelverarbeitung in der Big-Data-Analyse sowie die hohen Lese-/Schreibgeschwindigkeiten im KI-Training und in der Simulation. Die Unterstützung mehrerer Datenquellen macht komplexe Datenformatkonvertierungen und die Integration verschiedener Datenquellen in beiden Szenarien überflüssig. Zudem lässt es sich nahtlos in gängige Computing-Frameworks und Speicherprodukte integrieren und senkt so die Zugriffskosten. Die flexible Lösung unterstützt die Trennung von Rechenleistung und Speicher sowie die elastische Ressourcenskalierung und bewältigt so die schwankenden Datenmengen der Big-Data-Analyse. Gleichzeitig passt sie sich den Ressourcenanforderungen verschiedener Phasen im KI-Training und in der Simulation an. Darüber hinaus können die in Machine-Learning-Szenarien erprobte hohe Leistung und hohe Kompatibilität wiederum die Big-Data-Analyse sowie das KI-Training und die Simulation unterstützen, sodass diese drei Szenarien eine einheitliche Beschleunigungsarchitektur nutzen und die Gesamtsynergie der IT-Infrastruktur verbessert werden kann.