Eignet sich Ihre Arbeit gut für Azure HPC-Cache?

Der Azure HPC-Cache kann den Zugriff auf Daten für Hochleistungscomputeraufträge in einer Vielzahl von Disziplinen beschleunigen. Aber es ist nicht perfekt für alle Arten von Workflows. Dieser Artikel enthält Richtlinien für die Entscheidung, ob HPC-Cache eine gute Option für Ihre Anforderungen ist.

Der Artikel "Übersicht" enthält außerdem eine kurze Übersicht darüber, wann Azure HPC-Cache und einige Beispiele für Anwendungsfälle verwendet werden sollen.

Lesen Sie auch diesen Artikel , wie Sie den NFS-bereitgestellten BLOB-Speicher effektiv nutzen können.

NFS Version 3.0-Anwendungen

Azure HPC Cache unterstützt nur NFS 3.0-Clients.

Hohes Lese-/Schreibverhältnis

Workloads, bei denen die Computeclients mehr Lesen ausführen, als sie schreiben, sind in der Regel gute Kandidaten für einen Cache. Wenn ihr Lese-zu-Schreib-Verhältnis z. B. 80/20 oder 70/30 beträgt, kann Azure HPC Cache hilfreich sein, indem häufig angeforderte Dateien aus dem Cache bereitgestellt werden, anstatt sie von Remotespeicher über und über abrufen zu müssen.

Das Abrufen einer Datei und das erstmalige Speichern dieser im Cache verursacht eine geringfügig höhere Latenz als eine direkte Clientanfrage an den Speicher, sodass die Effizienzsteigerung dann zum Tragen kommt, wenn ein Client die gleiche Datei erneut anfordert. Dies gilt insbesondere für große Dateien. Wenn jede Clientanforderung eindeutig ist, ist die Auswirkung des HPC-Caches begrenzt. Je größer die Datei ist, desto besser ist die Leistung nach diesem ersten Zugriff.

Dateibasierte Analysearbeitsauslastung

Der Azure HPC-Cache eignet sich ideal für eine Pipeline, die dateibasierte Daten verwendet und über eine große Anzahl von Computeclients ausgeführt wird, insbesondere, wenn es sich bei den Computeclients um virtuelle Azure-Computer handelt. Dies kann dazu beitragen, langsame oder inkonsistente Leistung zu beheben, die durch lange Dateizugriffszeiten verursacht wird.

Fernzugriff auf Daten

Der Azure HPC-Cache kann die Latenz verringern, wenn Ihre Workload auf Remotedaten zugreifen muss, die nicht näher an die Computerressourcen verschoben werden können. Ihre Datensätze befinden sich z. B. am ende einer WAN-Umgebung, in einer anderen Azure-Region oder in einem Kundendatencenter. (Dies wird manchmal als "File-Bursting" bezeichnet.)

Hohe Anfragelast

Wenn eine große Anzahl von Clients gleichzeitig Daten aus der Quelle anfordert, kann Azure HPC Cache den Dateizugriff beschleunigen. Wenn Sie beispielsweise mit einem Hochleistungs-Computing-Cluster verwendet werden, bietet Azure HPC Cache Skalierbarkeit für eine hohe Anzahl gleichzeitiger Anforderungen über den Cache.

Computeressourcen befinden sich in Azure

Virtuelle Azure-Computer sind eine skalierbare und kostengünstige Antwort auf hochleistungsfähige Computing-Workload. Azure HPC Cache kann ihnen helfen, indem sie die benötigten Informationen näher bringen, insbesondere, wenn die ursprünglichen Daten auf einem Remotesystem gespeichert sind.

Wenn ein Kunde seine aktuelle Pipeline "wie sie ist" auf virtuellen Azure-Computern ausführen möchte, kann Azure HPC Cache eine POSIX-basierte Lösung für gemeinsamen Speicher (oder Zwischenspeicherung) zur Skalierbarkeit bereitstellen.

Mithilfe des Azure HPC-Caches müssen Sie die Arbeitspipeline nicht erneut entwerfen, um systemeigene Aufrufe an Azure Blob Storage zu tätigen. Sie können auf Ihre Daten im ursprünglichen System zugreifen oder HPC-Cache verwenden, um sie in einen neuen BLOB-Container zu verschieben.

Nächste Schritte

• Weitere Informationen zum Planen und Konfigurieren eines Caches finden Sie in den Artikeln "Übersicht" und "Voraussetzungen"
• Überlegungen zur Verwendung von NFS-fähigem Blob-Speicher mit Azure HPC Cache