Configurer le mode d'accès d'un jeu de données
Container Service for Kubernetes (ACK) vous permet de configurer différents modes d'accès pour un jeu de données, notamment ReadOnlyMany et ReadWriteOnce. Définissez un mode d'accès adapté pour gérer avec souplesse les autorisations et l'utilisation des jeux de données selon les exigences de vos scénarios applicatifs. Cette fonctionnalité garantit un accès efficace et sécurisé aux jeux de données dans les clusters Kubernetes et convient aux scénarios de big data et d'IA. Pour plus d'informations, consultez Configurer les modes d'accès aux jeux de données.
Mettre à jour périodiquement un jeu de données
ACK vous permet d'utiliser une tâche DataLoad pour mettre à jour régulièrement les jeux de données. Configurez une tâche DataLoad afin de synchroniser les dernières données depuis des sources externes, telles qu'Object Storage Service (OSS) ou Hadoop Distributed File System (HDFS), vers un jeu de données. Ce mécanisme de mise à jour périodique assure l'actualité et l'exactitude du jeu de données. Il est particulièrement adapté aux scénarios nécessitant des données dynamiques, comme l'analyse de données en temps réel et l'entraînement de modèles de machine learning. Pour plus d'informations, consultez Planifier des mises à jour périodiques de jeux de données avec DataLoad.
Partager des jeux de données entre namespaces
ACK permet de partager des jeux de données entre plusieurs namespaces au sein des clusters Kubernetes. Les applications déployées dans différents namespaces peuvent ainsi utiliser le même jeu de données. Définissez une politique de partage pour un jeu de données afin de favoriser la réutilisation efficace des données tout en garantissant les autorisations d'accès et l'isolation de sécurité. La fonctionnalité de partage inter-namespaces est idéale pour la collaboration entre plusieurs équipes et les scénarios de calcul distribué. Pour plus d'informations, consultez Partager un jeu de données entre namespaces.
Utiliser JindoRuntime pour rendre persistant le stockage du master JindoFS
JindoRuntime est un runtime de données intégré à Fluid, conçu pour accélérer l'accès à OSS et HDFS. Utilisez JindoRuntime pour rendre persistant le stockage du master JindoFS, ce qui permet de récupérer l'état du runtime en cas de redémarrage du cluster ou de panne d'un nœud. Cette approche garantit la haute disponibilité et la stabilité du service d'accélération des données. Pour plus d'informations, consultez Utiliser JindoRuntime pour rendre persistant le stockage du master JindoFS.
Planifier les pods en fonction de l'affinité au cache
ACK offre la possibilité de planifier les pods en tenant compte de l'affinité au cache. En programmant localement le cache de données et les tâches de calcul, ACK réduit la latence de transmission des données et améliore les performances globales du système. Cette fonctionnalité répond aux besoins des scénarios exigeant un accès fréquent aux données et un traitement hautement concurrentiel, tels que le calcul distribué et l'entraînement IA. Pour plus d'informations, consultez Planifier les pods en fonction de l'affinité au cache.
Fonctionnalité de récupération automatique fournie par Fluid pour les systèmes de fichiers FUSE
La fonctionnalité de récupération automatique proposée par Fluid intègre de manière transparente le système de fichiers FUSE aux systèmes de stockage distribués, tels qu'OSS et HDFS, au sein du runtime. Elle assure la continuité et la fiabilité de l'accès aux données en cas de défaillance ou lorsqu'un nœud devient indisponible. Le client FUSE permet un accès transparent au stockage distribué et restaure rapidement le chemin d'accès aux données si nécessaire, garantissant ainsi la continuité de vos activités. Pour plus d'informations, consultez Activer la fonctionnalité de récupération automatique pour les points de montage FUSE.
Résumé
Configurer le mode d'accès d'un jeu de données : cette option vous permet d'ajuster avec souplesse les autorisations et le mode d'accès d'un jeu de données, garantissant ainsi un accès aux données à la fois efficace et sécurisé.
Mettre à jour périodiquement un jeu de données : utilisez des tâches
DataLoadpour actualiser dynamiquement les jeux de données et maintenir l'actualité et l'exactitude des informations.Partager des jeux de données entre namespaces : favorisez le partage et la réutilisation des jeux de données dans les contextes de collaboration multi-équipes et de calcul distribué, améliorant ainsi l'utilisation des ressources.
Utiliser JindoRuntime pour rendre persistant le stockage : assurez la haute disponibilité et la stabilité du service d'accélération des données, tout en permettant la récupération de l'état du runtime.
Planifier les pods en fonction de l'affinité au cache : optimisez les performances d'accès aux données, réduisez la latence et améliorez l'efficacité globale du système.
Activer la fonctionnalité de récupération automatique pour FUSE : mettez en œuvre un accès transparent et une récupération après incident pour le stockage distribué, assurant la continuité de l'accès aux données.
Les fonctionnalités et configurations présentées ci-dessus vous aident à gérer de manière complète le cycle de vie des jeux de données, à optimiser les performances d'accès aux données et à garantir une haute disponibilité du système ainsi que la sécurité des données.