回答:首先解釋一下什么是本地儲存,什么是分布式存儲,分布式網絡存儲是通過網絡。采用可擴展的網絡系統結構,建立多臺存儲服務器分擔和分散存儲負荷,(例如像微信淘寶等。在多個地區建立服務器集群)利用位置服務器位置地區存儲信息,它的特點是提高了系統的可靠性、可用性和存取效率快速的吞吐量,還易于擴展,通過不斷的增加來調節。也可將所有文件存儲到不同的辦公室或者企業集團所有的電腦內,這種叫做小的分布式存儲。通俗的解釋...
回答:對象存儲,通常與塊存儲、文件存儲并提。按照存儲接口的不同,存儲的應用場景可分為對象存儲、塊存儲、文件存儲三種。塊存儲的主要操作對象是磁盤,DAS和SAN都是塊存儲類型。文件存儲的主要操作對象是文件和文件夾,對應NAS產品。對象存儲主要操作對象是Object,兼具了SAN高速直接訪問磁盤和NAS分布式共享特點。采用鍵值存儲,將數據讀寫通路和元數據分離,基于對象存儲設備構建存儲系統。分布式存儲,通常與...
回答:對象存儲,通常與塊存儲、文件存儲并提。按照存儲接口的不同,存儲的應用場景可分為對象存儲、塊存儲、文件存儲三種。塊存儲的主要操作對象是磁盤,DAS和SAN都是塊存儲類型。文件存儲的主要操作對象是文件和文件夾,對應NAS產品。對象存儲主要操作對象是Object,兼具了SAN高速直接訪問磁盤和NAS分布式共享特點。采用鍵值存儲,將數據讀寫通路和元數據分離,基于對象存儲設備構建存儲系統。分布式存儲,通常與...
回答:簡要來說,在性能和價格方面,相對SAN存儲,分布式存儲都存在優勢。性能SAN存儲:通常采用雙控制器架構方式,為前端服務器配置兩臺交換機進行連接。這種架構方式具有一些明顯的弊端:前端服務器成為整個存儲性能的瓶頸。前端服務器的對外服務能力會制約存儲的橫向拓展性,并且當控制器出現損壞時,將直接影響存儲的正常使用。由于不同廠商設備的管理和使用方式不同,當管理接口不統一、軟硬件緊耦合時,會影響存儲使用的利用...
回答:從計算機資源的發展來看,個人認為可以分為三個階段:最為早期的共享式,后來的單體式,到現在的分布式。這個發展的原因,都是基于計算資源的需求。早期一臺服務unix服務器,連接多個終端,每個終端單獨獲取計算資源,其實跟現在的云計算感覺很類似,計算資源都放在服務器端,終端比較簡單。這是早期對計算資源的需求和提供的計算能力之間的供需關系決定的。后來,隨著計算機的發展,對計算資源的需求的不斷增加,單體式的計算...
整理自《架構解密從分布式到微服務》第七章——聊聊分布式計算.做了相應補充和修改。 [TOC] 前言 不管是網絡、內存、還是存儲的分布式,它們最終目的都是為了實現計算的分布式:數據在各個計算機節點上流動,同時各...
...這個也很值得一提,不管是流式還是批式作業,我們編寫分布式應用的方式就兩種,1 是用框架中的專屬概念,比如 Spark 中的 RDD,Flink 中的 DataStream 等,2 是用 SQL。使用代碼來開發,需要了解很多分布式計算框架中專屬的概念...
...需要大規模深度模型的實時訓練與更新,現有開源框架在分布式性能、計算效率、水平擴展能力以及實時系統適配性的等方面往往難以滿足工業級生產應用的需求。 X-DeepLearning正是面向這樣的場景設計與優化的工業級深度學習框...
...件框架,實現在大量計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。Hadoop框架中最核心設計就是:HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量數據的存儲,MapReduce提供了對數據的計算。Hadoop的發行版除了社區的Apache hadoop外,cloudera,hortonwork...
...統,可以多達幾萬臺機器甚至更多。 Hadoop最初主要包含分布式文件系統HDFS和計算框架MapReduce兩部分,是從Nutch中獨立出來的項目。在2.0版本中,又把資源管理和任務調度功能從MapReduce中剝離形成YARN,使其他框架也可以像MapReduce...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...