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Esta página proporciona una descripción general de la tecnología utilizada en esta solución.
Microsoft y NetApp
Desde mayo de 2019, Microsoft ha ofrecido un servicio de portales nativo de Azure para servicios de archivos NFS y SMB empresariales basados en la tecnología ONTAP de NetApp. Este desarrollo está impulsado por una asociación estratégica entre Microsoft y NetApp, y amplía aún más el alcance de los servicios de datos de ONTAP de primera calidad para Azure.
Azure NetApp Files
El servicio de Azure NetApp Files es un servicio de almacenamiento de ficheros de alto rendimiento y medida para empresas. Azure NetApp Files es compatible con cualquier tipo de carga de trabajo y está altamente disponible de manera predeterminada. Puede seleccionar los niveles de servicio y rendimiento, y configurar copias Snapshot a través del servicio. Azure NetApp Files es un servicio de primera parte de Azure para migrar y ejecutar las cargas de trabajo de archivo empresarial más exigentes en el cloud, incluidas bases de datos, SAP y aplicaciones de computación de alto rendimiento sin necesidad de modificar el código.
Esta arquitectura de referencia proporciona a las organizaciones DE TI las siguientes ventajas:
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Elimina las complejidades de diseño
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Permite un escalado independiente de las capacidades de computación y almacenamiento
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Permite a los clientes empezar con poco y escalar sin problemas
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Ofrece una gama de niveles de almacenamiento para distintos niveles de rendimiento y coste
Información general sobre DASK y NVIDIA RAPIDS
DASK es una herramienta de computación paralela de código abierto que escala bibliotecas Python en varias máquinas y permite un procesamiento más rápido de grandes cantidades de datos. Proporciona una API similar a las bibliotecas de Python convencionales de un solo subproceso, como Pandas, numpy y scikit-Learn. Como resultado, los usuarios nativos de Python no se ven obligados a cambiar mucho su código existente para utilizar recursos en el clúster.
NVIDIA RAPIDS es un paquete de bibliotecas de código abierto que permite ejecutar flujos de trabajo completos de APRENDIZAJE AUTOMÁTICO y análisis de datos en GPU. Junto con DASK, puede escalar con facilidad desde una estación de trabajo con GPU (escalado vertical) a clústeres de varios nodos y varias GPU (escalado horizontal).
Para poner en marcha DASK en un clúster, podría utilizar Kubernetes para la orquestación de recursos. También podría escalar verticalmente o reducir los nodos de trabajo según los requisitos del proceso, lo cual, a su vez, puede ayudarle a optimizar el consumo de recursos de clúster, como se muestra en la siguiente figura.
