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NetApp Solutions
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Technologieüberblick

Beitragende
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Diese Seite bietet einen Überblick über die in dieser Lösung verwendete Technologie.

Microsoft und NetApp

Seit Mai 2019 bietet Microsoft einen nativen Portal-Service auf Basis von Azure, dem First-Party-Anbieter für NFS- und SMB-Fileservices der Enterprise-Klasse, die auf der NetApp ONTAP Technologie basieren. Ziel dieser Entwicklung ist eine strategische Partnerschaft zwischen Microsoft und NetApp, mit der auch die Ausweitung der Reichweite erstklassiger ONTAP-Datenservices auf Azure möglich ist.

Azure NetApp Dateien

Der Azure NetApp Files Service ist ein hochperformanter File Storage-Service der Enterprise-Klasse mit Messung. Azure NetApp Files unterstützt jeden Workload-Typ und ist standardmäßig hochverfügbar. Sie können Service- und Performance-Level auswählen und Snapshot-Kopien über den Service einrichten. Azure NetApp Files ist ein Azure-Erstanbieter-Service zur Migration und Ausführung der anspruchsvollsten Enterprise-Datei-Workloads in der Cloud, einschließlich Datenbanken, SAP und High-Performance-Computing-Applikationen ohne Codeänderungen.

Diese Referenzarchitektur bietet IT-Abteilungen folgende Vorteile:

  • Sie vereinfacht das Design

  • Computing und Storage können unabhängig voneinander skaliert werden

  • Kunden können mit einer kleinen Konfiguration starten und nahtlos skalieren

  • Bietet eine Reihe von Storage-Tiers für diverse Performance- und Kostenpunkte

Dask und NVIDIA RAPIDS: Überblick

DASK ist ein Open-Source-Tool für paralleles Computing, das Python Bibliotheken auf mehreren Maschinen skaliert und eine schnellere Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. Es stellt eine API zur Verfügung, die herkömmlichen Python-Bibliotheken mit einem Thread wie Pandas, Numpy und scikit-Learn ähnelt. Daher sind native Python-Benutzer nicht gezwungen, viel am vorhandenen Code zu ändern, um Ressourcen auf dem Cluster zu nutzen.

NVIDIA RAPIDS ist eine Suite aus Open-Source-Bibliotheken, mit denen es möglich ist, vollständig auf GPUs ausgeführte ML- und Data-Analytics-Workflows auszuführen. Zusammen mit DASK können Sie mühelos von der GPU-Workstation (vertikal skalierbar) auf Multi-Node-Cluster mit mehreren GPUs skalieren (horizontal skalierbar).

Für die Implementierung von DASK auf einem Cluster könnte Kubernetes zur Ressourcenorchestrierung verwendet werden. Sie können die Worker-Nodes auch entsprechend den Prozessanforderungen vertikal oder horizontal skalieren und so den Cluster-Ressourcenverbrauch optimieren, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

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