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Grundlegendes zu Workloadtypen in Azure NetApp Files

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Wenn Sie Anwendungsfälle für Cloudspeicher in Betracht ziehen, können Branchensilos häufig in Workloadtypen unterteilt werden, da es bei bestimmten Workloads Gemeinsamkeiten unter den Branchen gibt. Beispielsweise kann eine Medienworkload ein ähnliches Workloadprofil wie ein KI/ML-Trainingssatz mit umfangreichen sequenziellen Lese- und Schreibvorgängen aufweisen.

Azure NetApp Files eignet sich gut für jede Art von Workload mit niedrigem bis hohem E/A-Volumen und niedrigem bis hohem Durchsatz – vom Stammverzeichnis bis zur elektronischen Entwurfsautomatisierung (Electronic Design Automation, EDA). Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Workloadtypen, und eignen Sie sich ein Verständnis dafür an, welche Volumetypen in Azure NetApp Files für diese Workloads am besten geeignet sind.

Weitere Informationen finden Sie unter Grundlegendes zu großen Volumes in Azure NetApp Files.

Workloadtypen

  • Spezifischer Offset, Streaming von zufälligen Lese-/Schreib-Workloads: OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing, Onlinetransaktionsverarbeitung) sind hier typisch. Eine Signatur einer OLTP-Workload ist eine Abhängigkeit vom zufälligen Lesen, um den gewünschten Dateioffset (z. B. eine Datenbanktabellenzeile) und die Leseleistung für eine kleine Anzahl von Dateien zu ermitteln. Bei dieser Art von Workload sind Zehntausende bis Hunderttausende von E/A-Vorgängen üblich. Anwendungsanbieter und Datenbankadministratoren haben in der Regel bestimmte Latenzziele für diese Workloads. In den meisten Fällen eignen sich reguläre Azure NetApp Files-Volumes am besten für diese Workload.

  • Workloads für das Streaming von ganzen Dateien: Beispiele sind das Rendern von Medien bei der Nachbearbeitung von Medienrepositorys, hochleistungsfähige Computingsuites wie bei der computergestützten Entwicklung und Konstruktion (z. B. numerische Strömungsmechanik), Suites für die Öl- und Gasbranche sowie Frameworks für Optimierung beim maschinellen Lernen. Typisch für diese Workload sind größere Dateien, die kontinuierlich gelesen oder geschrieben werden. Für diese Workloads ist der Speicherdurchsatz das wichtigste Attribut, da er die größte Auswirkung auf die Zeit bis zum Abschluss hat. Die Latenzempfindlichkeit ist hier üblich, da Workloads in der Regel eine feste Menge Parallelität verwenden. Der Durchsatz wird daher durch Latenz bestimmt. Workloads, die für die Nachbearbeitung typisch sind, sind stark latenzempfindlich. Die Framerate wird nur erreicht, wenn bestimmte Latenzwerte erfüllt werden. Sowohl reguläre Azure NetApp Files-Volumes als auch große Azure NetApp Files-Volumes eignen sich für diese Workloads. Große Volumes bieten mehr Kapazität und Möglichkeiten für eine größere Anzahl von Dateien.

  • Workloads mit zahlreichen Metadaten und zahlreichen Dateien: Beispiele sind Softwareentwicklung, EDA und Finanzdienstleistungsanwendungen. In diesen Workloads werden in der Regel Millionen kleinerer Dateien erstellt, gefolgt von Informationen, die unabhängig angezeigt werden oder für die Lese- oder Schreibvorgänge ausgeführt werden. Bei Workloads mit zahlreichen Dateien stellen Remoteprozeduraufrufe, die keine Lese- und Schreibvorgänge sind, in der Regel den Großteil des E/A-Volumens dar. Die E/A-Rate (I/OPS) ist in der Regel das wichtigste Attribut für diese Workloads. Die Latenz ist häufig weniger wichtig, da die Parallelität möglicherweise durch eine horizontale Skalierung an der Anwendung gesteuert werden kann. Einige Kunden haben Latenzerwartungen von 1 ms, während andere möglicherweise 10 ms erwarten. Solange die E/A-Rate erreicht wird, ist das Ergebnis zufriedenstellend. Diese Art von Workload eignet sich ideal für große Azure NetApp Files-Volumes.

Weitere Informationen zu EDA-Workloads in Azure NetApp Files finden Sie unter Vorteile der Verwendung von Azure NetApp Files für die elektronische Entwurfsautomatisierung.

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