O Parallelstore é um sistema de arquivos distribuído de baixa latência e totalmente gerenciado projetado para atender às demandas de computação de alto desempenho (HPC) e aplicativos com uso intensivo de dados.
O Parallelstore é ideal para casos de uso em que vários clientes precisam de acesso simultâneo a arquivos compartilhados com integridade de dados.
O Parallelstore oferece suporte ao padrão POSIX, garantindo compatibilidade com uma ampla gama de aplicativos e ferramentas, simplificando a migração e a integração.
As instâncias do Parallelstore podem ser montadas em VMs do Compute Engine ou clusters do Google Kubernetes Engine. O driver CSI do Parallelstore permite que os clientes usem as APIs do Kubernetes para acessar o sistema de arquivos como volumes para cargas de trabalho com estado.
As transferências de dados em lote para dentro e para fora do Cloud Storage estão disponíveis na linha de comando e na API REST.
Especificações
O Parallelstore é um sistema de arquivos "scratch": ele é apoiado pelo SSD local com codificação de apagamento 2+1, com um tempo médio para perda de dados (MTTDL) de 2 a 16 meses, dependendo da capacidade da instância. Consulte a tabela Performance para saber mais.
A capacidade utilizável pode ser configurada de 12 TiB a 100 TiB.
Suporte em várias regiões.
Desempenho
A performance esperada do Parallelstore é mostrada na tabela a seguir.
| Métrica | Resultado |
|---|---|
| Capacidade de gravação | 0,5 GiBps por TiB |
| Capacidade de leitura | 1,15 GiBps por TiB |
| Ler IOPS | 30 mil IOPS por TiB |
| Gravar IOPS | 10 mil IOPS por TiB |
| Latência de leitura de 4K | 0,3 ms |
| Número de processos de cliente com suporte | 4000 |
| Velocidade de transferência (Parallelstore <> Cloud Storage) | Taxa de transferência máxima de 20 GiBps ou 5.000 arquivos por segundo |
| Tempo médio de perda de dados (MTTDL) | Capacidade de 100 TiB: 2 meses
Capacidade de 48 TiB: 4 meses Capacidade de 12 TiB: 16 meses |
Esses números são medidos usando 256 conexões de cliente em uma única instância. A latência é medida em um único cliente. As configurações de remoção de diretórios e arquivos são otimizadas para cada métrica.
Casos de uso
Computação de alto desempenho: o Parallelstore se destaca em ambientes de HPC em que vários nós de computação precisam de acesso rápido e consistente a dados compartilhados para simulações, modelagem e análise.
Machine learning: o Parallelstore pode processar grandes conjuntos de dados e os requisitos de alto throughput de cargas de trabalho de machine learning, permitindo o treinamento e a inferência eficientes.
Preços
Consulte a página Preços para mais detalhes.