Parallelstore ist ein vollständig verwaltetes, verteiltes Dateisystem mit niedriger Latenz, das die Anforderungen von Hochleistungs-Computing (HPC) und datenintensiven Anwendungen erfüllt.
Parallelstore eignet sich ideal für Anwendungsfälle, bei denen mehrere Clients gleichzeitig auf freigegebene Dateien mit Datenintegrität zugreifen müssen.
Parallelstore unterstützt den POSIX-Standard und ist daher mit einer Vielzahl vorhandener Anwendungen und Tools kompatibel. Das vereinfacht die Migration und Integration.
Parallelstore-Instanzen können an Compute Engine-VMs oder Google Kubernetes Engine-Cluster angehängt werden. Mit dem Parallelstore CSI-Treiber können Kunden über Kubernetes APIs auf das Dateisystem als Volumes für ihre zustandsorientierten Arbeitslasten zugreifen.
Batch-Datenübertragungen in und aus Cloud Storage sind über die Befehlszeile und die REST API verfügbar.
Spezifikationen
Parallelstore ist ein „Scratch“-Dateisystem: Es wird von einem lokalen SSD mit 2+1-Entzifferungscodierung unterstützt und hat eine mittlere Zeit bis zum Datenverlust (MTTDL) von 2 bis 16 Monaten, je nach Instanzkapazität. Weitere Informationen finden Sie in der Tabelle Leistung.
Die nutzbare Kapazität kann zwischen 12 TiB und 100 TiB konfiguriert werden.
Unterstützt in mehreren Regionen.
Leistung
Die erwartete Leistung von Parallelstore ist in der folgenden Tabelle aufgeführt.
| Messwert | Ergebnis |
|---|---|
| Schreibdurchsatz | 0,5 GiBps pro TiB |
| Durchsatz für Lesevorgänge | 1,15 GiBps pro TiB |
| IOPS für Lesevorgänge | 30.000 IOPS pro TiB |
| IOPS für Schreibvorgänge | 10.000 IOPS pro TiB |
| 4K-Leselatenz | 0,3 ms |
| Anzahl der unterstützten Clientprozesse | 4000 |
| Übertragungsgeschwindigkeit (Parallelstore <> Cloud Storage) | Maximale Übertragungsrate von 20 GiBps oder 5.000 Dateien pro Sekunde |
| Durchschnittliche Zeit bis zum Datenverlust (MTTDL) | 100 TiB Kapazität: 2 Monate
48 TiB Kapazität: 4 Monate 12 TiB Kapazität: 16 Monate |
Diese Zahlen wurden mit 256 Clientverbindungen zu einer einzelnen Instanz gemessen. Die Latenz wird von einem einzelnen Client gemessen. Die Einstellungen für das Verzeichnis- und Datei-Striping werden für jeden Messwert optimiert.
Anwendungsbereiche
Hochleistungs-Computing: Parallelstore eignet sich hervorragend für HPC-Umgebungen, in denen mehrere Compute-Knoten für Simulationen, Modelle und Analysen schnellen und konsistenten Zugriff auf freigegebene Daten benötigen.
Maschinelles Lernen: Parallelstore kann die großen Datenmengen und hohen Durchsatzanforderungen von Arbeitslasten für maschinelles Lernen bewältigen und so effizientes Training und Inferenz ermöglichen.
Preise
Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Preise.