Effektiv modelvægtslagring er kritisk for at skalere AI-implementeringer hurtigt og pålideligt.
NFS tilbyder centraliseret lagring med enkelt opdateringspunkt, men det skalerer dårligt ved mange samtidige forespørgsler.
FUSE-baserede løsninger med intelligent caching muliggør lazy loading, lokal caching og ubegrænset horisontal skalering uden enkeltfejlpunkter.
NFS har høje driftsomkostninger på grund af dedikeret infrastruktur, mens FUSE har lav overhead og pay-as-you-go-model.
Store cloud-udbydere som AWS, GCP og Azure tilbyder både NFS- og FUSE-tjenester med forskellig gennemløb, latenstid og pris.
FUSE-baseret objektlagring kan reducere omkostninger med op til 95 % og levere omkring 10x bedre samlet gennemløb end NFS under høj belastning.
Konfiguration af cache-størrelse, parallel læseadgang, aggressive read-ahead og cache TTL er afgørende for optimal ydeevne.
Get notified when new stories are published for "Hacker News 🇩🇰 Dansk"