Cloud Storage FUSE 与 Google Cloud 产品的集成

本页面介绍了与 Cloud Storage FUSE 集成的 Google Cloud 产品。

如需查看通常与 Cloud Storage 集成的 Google Cloud 产品的列表,请参阅与 Google Cloud 服务和工具的集成

产品 Cloud Storage FUSE 的集成方式
Google Kubernetes Engine (GKE)

Cloud Storage FUSE CSI 驱动程序管理 Cloud Storage FUSE 与 Kubernetes API 的集成,以将 Cloud Storage 存储桶用作卷。您可以使用 Cloud Storage FUSE CSI 驱动程序,将存储桶文件系统装载到 Google Kubernetes Engine 节点上。

Vertex AI Training

在 Vertex AI 上执行自定义训练时,您可以从作为已装载文件系统的 Cloud Storage 存储桶中访问数据。 如需了解详情,请参阅准备训练代码

Vertex AI Workbench

Vertex AI Workbench 实例包含 Cloud Storage 集成,可让您从 JupyterLab 界面浏览存储桶并使用存储在 Cloud Storage 中的兼容文件。借助 Cloud Storage 集成,您可以访问您的实例在 Vertex AI Workbench 实例所属的项目中有权访问的所有 Cloud Storage 存储桶和文件。如需设置集成,请参阅 Vertex AI Workbench 的有关如何在 JupyterLab 中访问 Cloud Storage 存储桶和文件的说明

Deep Learning VM Image

Cloud Storage FUSE 预装了 Deep Learning VM Image。

Deep Learning Containers

如需为 Deep Learning Containers 装载存储桶,您可以使用 Cloud Storage FUSE CSI 驱动程序(推荐)或安装 Cloud Storage FUSE

Batch

借助 Cloud Storage FUSE,您可以在创建和运行批量作业时将 Cloud Storage 存储桶作为存储卷装载。您可以在作业的定义中指定存储桶,存储桶会在作业运行时自动装载到作业的虚拟机。

Cloud Run

Cloud Run 可让您将 Cloud Storage 存储桶作为卷装载,并将存储桶内容在容器文件系统中以文件的形式呈现。 如需设置卷装载,请参阅装载 Cloud Storage 卷

Cloud Composer

当您创建环境时,Cloud Composer 会将工作流及其依赖项的源代码存储在 Cloud Storage 存储桶内的特定文件夹中。Cloud Composer 使用 Cloud Storage FUSE 将该存储桶中的文件夹映射到 Cloud Composer 环境中的 Airflow 组件。

用于机器学习的 Cloud Storage FUSE

对于希望将机器学习 (ML) 训练和模型数据存储和存储在 Cloud Storage 中的对象的开发者而言,Cloud Storage FUSE 是一种常见的选择。Cloud Storage FUSE 为开发机器学习项目提供了多项优势:

  • 借助 Cloud Storage FUSE,您可以将 Cloud Storage 存储桶作为本地文件系统装载,以便应用可以使用标准文件系统语义访问训练和模型数据。这意味着,使用 Cloud Storage 存储机器学习数据时,您可以避免重写应用或重构应用代码的费用。

  • 从训练到推理,Cloud Storage FUSE 可让您利用 Cloud Storage 的内置高可伸缩性、性能和成本效益,以便大规模运行机器学习工作负载。

  • 借助 Cloud Storage FUSE,您可以通过提供可直接访问 Cloud Storage 中的数据的计算资源来快速启动训练作业,因此您无需将训练数据下载到计算资源中。

如需了解详情,请参阅 Cloud Storage FUSE 支持的机器学习框架