Questa pagina descrive i prodotti Google Cloud integrati con FUSE Cloud Storage.
Per un elenco di prodotti Google Cloud integrati con Cloud Storage in generale, vedi Integrazione con i servizi e gli strumenti di Google Cloud.
.| Prodotto | Come è integrato Cloud Storage FUSE |
|---|---|
| Google Kubernetes Engine (GKE) | Il driver CSI di Cloud Storage FUSE gestisce l'integrazione di Cloud Storage FUSE con l'API Kubernetes per consumare bucket Cloud Storage come volumi. Puoi usare Cloud Storage FUSE Driver CSI per montare i bucket come file system sui nodi di Google Kubernetes Engine. |
| Addestramento su Vertex AI | Puoi accedere ai dati da un bucket Cloud Storage come file system montato quando esegui l'addestramento personalizzato in Vertex AI. Per ulteriori informazioni, vedi Prepara il codice di addestramento. |
| Workbench Vertex AI | Le istanze di Vertex AI Workbench includono Cloud Storage che ti consente di sfogliare i bucket e lavorare con file compatibili in Cloud Storage dall'interfaccia JupyterLab. La L'integrazione di Cloud Storage ti consente di accedere a tutte le risorse bucket e file a cui la tua istanza ha accesso all'interno dello stesso progetto della tua istanza di Vertex AI Workbench. Per configurare l'integrazione, consulta Istruzioni di Vertex AI Workbench su come accedere ai bucket e ai file di Cloud Storage in JupyterLab |
| Immagini Deep Learning VM | Cloud Storage FUSE è preinstallato con Deep Learning VM Image. |
| Container di deep learning | Montare i bucket Cloud Storage Deep Learning Containers, puoi utilizzare Driver CSI di Cloud Storage FUSE (consigliato) oppure installa Cloud Storage FUSE. |
| Batch | Cloud Storage FUSE consente di montare bucket Cloud Storage i volumi di archiviazione quando crei ed esegui job batch. Puoi specificare un bucket nella definizione di un job e il bucket viene montato automaticamente sulle VM per il job durante l'esecuzione. |
| Cloud Run | Cloud Run consente di montare un bucket Cloud Storage come volume e presenta i contenuti del bucket come file nel file system del container. Per configurare il montaggio del volume, vedi Installa un volume Cloud Storage. |
| Cloud Composer | Quando crei un ambiente, Cloud Composer memorizza il codice sorgente per i tuoi flussi di lavoro e le loro dipendenze in cartelle specifiche in nel bucket Cloud Storage. Cloud Composer utilizza Cloud Storage FUSE per mappare cartelle nel bucket ai componenti Airflow in Cloud Composer completamente gestito di Google Cloud. |
Cloud Storage FUSE per il machine learning
Cloud Storage FUSE è una scelta comune per gli sviluppatori che vogliono archiviare e accedere addestramento e dei modelli di machine learning come oggetti in Cloud Storage. Cloud Storage FUSE offre diversi vantaggi per lo sviluppo di progetti ML:
Cloud Storage FUSE consente di montare i bucket Cloud Storage come file locale in modo che le applicazioni possano accedere ai dati di addestramento e modelli utilizzando la semantica del file system. Ciò significa che puoi evitare i costi di riscrittura o il refactoring del codice dell'applicazione quando utilizzi Cloud Storage archiviare i dati ML.
Dall'addestramento all'inferenza, Cloud Storage FUSE consente di utilizzare la scalabilità, le prestazioni e l'efficienza in termini di costi Cloud Storage, per poter eseguire carichi di lavoro ML su larga scala.
Cloud Storage FUSE consente di avviare rapidamente i job di addestramento fornendo di computing con accesso diretto ai dati in Cloud Storage, non devi scaricare i dati di addestramento nella risorsa di computing.
Per ulteriori informazioni, vedi Framework ML supportati da Cloud Storage FUSE.