Halaman ini berisi penjelasan mengenai produk Google Cloud yang terintegrasi dengan Cloud Storage FUSE.
Untuk mengetahui daftar produk Google Cloud yang terintegrasi dengan Cloud Storage secara umum, lihat Integrasi dengan layanan dan alat Google Cloud.
| Produk | Cara integrasi Cloud Storage FUSE |
|---|---|
| Google Kubernetes Engine (GKE) | Driver CSI Cloud Storage FUSE mengelola integrasi Cloud Storage FUSE dengan Kubernetes API untuk menggunakan Bucket Cloud Storage sebagai volume. Anda dapat menggunakan driver CSI Cloud Storage FUSE untuk memasang bucket sebagai sistem file pada node Google Kubernetes Engine. |
| Pelatihan Vertex AI | Anda dapat mengakses data dari bucket Cloud Storage sebagai sistem file yang terpasang saat Anda melakukan pelatihan kustom pada Vertex AI. Untuk informasi selengkapnya, lihat Siapkan kode pelatihan. |
| Vertex AI Workbench | Instance Vertex AI Workbench menyertakan Cloud Storage integrasi yang memungkinkan Anda menjelajahi bucket dan bekerja dengan file yang kompatibel yang terletak di Cloud Storage dari dalam antarmuka JupyterLab. Tujuan Integrasi Cloud Storage memungkinkan Anda mengakses semua data bucket dan file yang dapat diakses instance Anda dalam project yang sama sebagai instance Vertex AI Workbench. Untuk menyiapkan integrasi, lihat Petunjuk Vertex AI Workbench tentang cara mengakses bucket dan file Cloud Storage di JupyterLab. |
| Deep Learning VM Image | Cloud Storage FUSE telah dilengkapi dengan Deep Learning VM Image. |
| Deep Learning Containers | Untuk memasang bucket Cloud Storage pada Deep Learning Containers, Anda dapat menggunakan Driver CSI Cloud Storage FUSE (direkomendasikan) atau instal Cloud Storage FUSE. |
| Batch | Dengan Cloud Storage FUSE, Anda dapat memasang bucket Cloud Storage sebagai volume penyimpanan saat Anda membuat dan menjalankan tugas Batch. Anda dapat menentukan bucket dalam definisi tugas, dan bucket secara otomatis dipasang ke VM untuk tugas saat tugas berjalan. |
| Cloud Run | Dengan Cloud Run, Anda dapat memasang bucket Cloud Storage sebagai dan menyajikan konten bucket sebagai file dalam sistem file container. Untuk menyiapkan pemasangan volume, lihat Memasang volume Cloud Storage. |
| Cloud Composer | Saat Anda membuat lingkungan, Cloud Composer menyimpan kode sumber untuk alur kerja Anda dan dependensinya di folder tertentu dalam bucket Cloud Storage. Cloud Composer menggunakan Cloud Storage FUSE untuk memetakan folder di bucket ke komponen Airflow di Cloud Composer lingkungan fleksibel App Engine. |
Cloud Storage FUSE untuk machine learning
Cloud Storage FUSE adalah pilihan umum bagi developer yang ingin menyimpan dan mengakses pelatihan machine learning (ML) serta data model sebagai objek dalam Cloud Storage. Cloud Storage FUSE memberikan beberapa manfaat untuk mengembangkan project ML:
Dengan Cloud Storage FUSE, Anda dapat memasang bucket Cloud Storage sebagai sistem file lokal sehingga aplikasi Anda dapat mengakses data pelatihan dan model menggunakan semantik sistem file standar. Dengan begitu, Anda dapat terhindar dari biaya penulisan ulang atau pemfaktoran ulang kode aplikasi saat menggunakan Cloud Storage untuk menyimpan data ML.
Dari pelatihan hingga inferensi, Cloud Storage FUSE memungkinkan Anda menggunakan layanan skalabilitas, performa, dan efektivitas biaya Cloud Storage agar Anda dapat menjalankan workload ML dalam skala besar.
Cloud Storage FUSE memungkinkan Anda memulai tugas pelatihan secara cepat dengan menyediakan resource komputasi dengan akses langsung ke data di Cloud Storage, sehingga Anda tidak perlu mendownload data pelatihan ke resource komputasi.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat framework ML yang didukung oleh Cloud Storage FUSE.