Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Parallelstore hanya tersedia berdasarkan undangan. Jika Anda ingin meminta akses ke Parallelstore dalam project Google Cloud , hubungi sales rep Anda.
Parallelstore adalah sistem file terdistribusi latensi rendah yang dikelola sepenuhnya
dan dirancang untuk memenuhi permintaan komputasi berperforma tinggi (HPC) dan
aplikasi yang membutuhkan banyak data.
Parallelstore ideal untuk kasus penggunaan saat beberapa klien memerlukan akses
serentak ke file bersama dengan integritas data.
Parallelstore mendukung standar POSIX, yang memastikan kompatibilitas dengan berbagai aplikasi dan alat yang ada, sehingga menyederhanakan migrasi dan integrasi.
Instance parallelstore dapat dipasang ke VM Compute Engine atau
cluster Google Kubernetes Engine. Driver CSI Parallelstore memungkinkan
pelanggan menggunakan Kubernetes API untuk mengakses sistem file sebagai volume untuk
workload stateful mereka.
Transfer data batch ke dalam dan ke luar Cloud Storage tersedia dari command line dan REST API.
Spesifikasi
Parallelstore adalah sistem file "scratch": didukung oleh SSD lokal dengan
coding penghapusan 2+1, dengan waktu rata-rata hingga kehilangan data (MTTDL) dari 2 hingga 16
bulan, bergantung pada kapasitas instance. Lihat tabel Performa
untuk mengetahui detailnya.
Kapasitas yang dapat digunakan dapat dikonfigurasi dari 12 TiB hingga 100 TiB.
Performa yang diharapkan dari Parallelstore ditampilkan dalam tabel berikut.
Metrik
Hasil
Throughput Tulis
0,5 GiBps per TiB
Throughput baca
1,15 GiBps per TiB
IOPS Baca
30 ribu IOPs per TiB
IOPS Tulis
10 ribu IOPS per TiB
Latensi Baca 4K
0,3 md
Jumlah proses klien yang didukung
4000
Kecepatan transfer
(Parallelstore <>
Cloud Storage)
Kecepatan transfer maksimum 20 GiBps atau 5.000 file
per detik
Rata-rata waktu hingga data hilang (MTTDL)
Kapasitas 100 TiB: 2 bulan
Kapasitas 48 TiB: 4 bulan
Kapasitas 12 TiB: 16 bulan
Jumlah ini diukur menggunakan 256 koneksi klien ke satu instance. Latensi diukur dari satu klien. Setelan pemisahan direktori dan file dioptimalkan untuk setiap metrik.
Kasus Penggunaan
Komputasi berperforma tinggi: Parallelstore unggul di lingkungan HPC tempat
beberapa node komputasi memerlukan akses yang cepat dan konsisten ke data bersama untuk
simulasi, pemodelan, dan analisis.
Machine learning: Parallelstore dapat menangani set data besar dan persyaratan throughput tinggi dari beban kerja machine learning, sehingga memungkinkan pelatihan dan inferensi yang efisien.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Sulit dipahami","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informasi atau kode contoh salah","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Informasi/contoh yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-08-19 UTC."],[],[],null,["# Parallelstore overview\n\nParallelstore is available by invitation only. If you'd like to request access to Parallelstore in your Google Cloud project, contact your sales representative.\n\nParallelstore is a fully managed, low-latency distributed file system\ndesigned to meet the demands of high performance computing (HPC) and\ndata-intensive applications.\n\nParallelstore is ideal for use cases where multiple clients need concurrent\naccess to shared files with data integrity.\n\nParallelstore supports the POSIX standard, ensuring\ncompatibility with a wide range of existing applications and tools,\nsimplifying migration and integration.\n\nParallelstore instances can be mounted to Compute Engine VMs or\nGoogle Kubernetes Engine clusters. The [Parallelstore CSI driver](/parallelstore/docs/csi-driver-overview) enables\ncustomers to use Kubernetes APIs to access the file system as volumes for\ntheir stateful workloads.\n\n[Batch data transfers](/parallelstore/docs/transfer-data) into and out of\nCloud Storage are available from the command line and the REST API.\n\nSpecifications\n--------------\n\n- Parallelstore is a \"scratch\" file system: it's backed by local SSD with\n 2+1 erasure coding, with a mean time to data loss (MTTDL) from 2 to 16\n months, depending on instance capacity. See the [Performance](#performance)\n table for details.\n\n- Usable capacity can be configured from 12TiB to 100TiB.\n\n- Supported in [multiple regions](/parallelstore/docs/locations).\n\nPerformance\n-----------\n\nExpected performance from Parallelstore is shown in the following table.\n\nThese numbers are measured using 256 client connections to a single\ninstance. Latency is measured from a single client. Directory and file\nstriping settings are optimized for each metric.\n\nUse Cases\n---------\n\n- **High-performance computing**: Parallelstore excels in HPC environments where\n multiple compute nodes need fast and consistent access to shared data for\n simulations, modeling, and analysis.\n\n- **Machine learning**: Parallelstore can handle the large datasets and high\n throughput requirements of machine learning workloads, enabling efficient\n training and inference.\n\nPricing\n-------\n\nSee the [Pricing](/parallelstore/pricing) page for details."]]
