배치 컴퓨팅

텐센트 구름 일괄 컴퓨팅(일괄)은 기업 및 연구 기관에 제공되는 저비용 분산 컴퓨팅 플랫폼입니다. 배치 데이터 처리에 중점을 두고 있으며, 빅데이터 배치 처리, 머신러닝 학습용 배치 처리, 배치 비디오 렌더링 등 모든 작업에 지능형 리소스 스케줄링과 완벽하게 관리되는 엔드 투 엔드 서비스를 통해 효율적이고 안정적인 컴퓨팅 지원을 제공합니다. 배치 데이터 처리의 핵심 도구인 배치 컴퓨팅은 컴퓨팅 리소스의 동적 구성을 지원하여 다양한 규모의 빅데이터 배치 처리 작업을 처리할 수 있는 탄력적인 확장을 지원합니다. 사전 비용 없이 구축할 수 있는 기능으로 기업의 진입 장벽을 크게 낮춰줍니다. 머신러닝 학습용 배치 처리의 경우, 다중 인스턴스 동시 실행 및 작업 종속성 모델링을 지원하여 분산 학습 환경을 신속하게 구축하고 모델 반복 작업을 가속화합니다. 배치 비디오 렌더링 시나리오에서는 자동화된 렌더링 파이프라인을 구축할 수 있으며, 방대한 리소스와 작업 스케줄링 기능을 활용하여 시각적 제작 작업을 위한 배치 데이터 처리를 효율적으로 완료합니다. 배치 컴퓨팅은 객체 스토리지(코사인)와 같은 클라우드 서비스와 긴밀하게 통합되어 데이터 수집, 컴퓨팅 실행, 결과 저장까지 원스톱 폐쇄 루프를 구축합니다. 이를 통해 사용자는 리소스 관리 및 환경 구축에 대한 걱정 없이 핵심 데이터 처리 및 분석에 집중할 수 있으므로 빅데이터 배치 처리, 머신러닝 학습을 위한 배치 처리, 배치 비디오 렌더링과 같은 시나리오에 적합한 솔루션입니다.

자주 묻는 질문

질문: 일괄 데이터 처리를 위한 핵심 플랫폼으로서, 일괄 컴퓨팅은 어떻게 빅 데이터 일괄 처리와 일괄 비디오 렌더링이라는 두 가지 뚜렷한 요구 사항을 동시에 효율적으로 지원합니까?

A: 유연한 리소스 스케줄링과 완벽하게 관리되는 엔드 투 엔드 기능을 갖춘 배치 컴퓨팅은 이러한 두 가지 유형의 배치 데이터 처리 요구 사항을 완벽하게 충족합니다. 빅데이터 배치 처리의 경우, 컴퓨팅 리소스의 동적이고 탄력적인 확장을 지원하고 스토리지 마운팅 기능을 통해 대용량 데이터 세트에 대한 빠른 액세스를 지원하여 결핵/PB급 빅데이터 배치 처리의 높은 동시성 요구를 충족합니다. 배치 비디오 렌더링의 경우, 배치 컴퓨팅은 가리비 워크플로 편집을 사용하여 렌더링 종속성 파이프라인을 구축하고 다중 인스턴스 동시 실행과 결합하여 대규모 렌더링 작업을 효율적으로 진행합니다. 또한, 배치 컴퓨팅의 완전 관리형 특성은 두 가지 유형의 배치 데이터 처리 모두 리소스 생성 및 삭제에 수동 개입이 필요하지 않음을 의미합니다. 빅데이터 배치 처리의 복잡한 데이터 작업이든, 배치 비디오 렌더링의 컴퓨팅 집약적인 작업이든, 저비용과 고효율로 완료하여 배치 컴퓨팅의 핵심 가치를 완벽하게 실현합니다.

질문: ML 학습을 위한 배치 처리에 배치 컴퓨팅을 선택하는 핵심적인 장점은 무엇입니까? 빅데이터 배치 처리의 효율성 요구 사항도 충족할 수 있습니까?

A: ML 학습을 위한 배치 처리에 배치 컴퓨팅을 선택하는 핵심 이점은 세 가지 측면에서 드러납니다. 첫째, 작업 종속성 모델링을 지원하여 ML 학습을 위한 배치 처리의 다단계 요구 사항에 맞춰 학습 워크플로를 유연하게 조정할 수 있습니다. 둘째, 탄력적인 리소스 확장을 통해 학습 작업 규모에 따라 인스턴스 수를 동적으로 조정하여 리소스 낭비를 방지할 수 있습니다. 셋째, 클라우드 스토리지와의 긴밀한 통합을 통해 학습 데이터 및 모델 파일에 대한 액세스를 용이하게 합니다. 동시에 이러한 이점은 빅데이터 배치 처리의 효율성 요구 사항도 완벽하게 충족합니다. 배치 컴퓨팅의 다중 인스턴스 동시성 기능은 빅데이터 배치 처리의 처리 속도를 향상시키고, 스토리지 마운팅 기능은 대용량 데이터 세트에 대한 효율적인 액세스를 보장합니다. 따라서 배치 컴퓨팅은 ML 학습을 위한 배치 처리와 빅데이터 배치 처리를 모두 지원하는 올인원 플랫폼으로, 배치 데이터 처리 기능의 다재다능함을 더욱 강조합니다.

질문: 기업에서 일괄 비디오 렌더링과 빅데이터 일괄 처리를 모두 수행하는 경우, 일괄 컴퓨팅을 통해 어떻게 비용 최적화와 프로세스 간소화를 달성할 수 있습니까?

A: 배치 컴퓨팅은 기업이 이중 메커니즘을 통해 비용을 최적화하고 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원합니다. 비용 측면에서 배치 컴퓨팅은 사용량 기반 과금 방식을 지원하여 배치 데이터 처리 중에만 CVM 인스턴스를 생성하고 작업 완료 후 자동으로 폐기합니다. 이러한 사전 비용이 없으므로 빅데이터 배치 처리와 배치 비디오 렌더링 모두의 기본 비용을 절감할 수 있습니다. 동시에, 동적 리소스 구성을 통해 리소스가 작업 수요에 정확하게 맞춰지도록 보장하여 유휴 낭비를 방지합니다. 프로세스 측면에서 배치 컴퓨팅은 정교한 작업 정의 기능을 제공하여 수동 배포 없이 컴퓨팅 환경 및 실행 명령을 빠르게 구성할 수 있도록 합니다. 배치 비디오 렌더링의 파이프라인 요구 사항과 빅데이터 배치 처리의 복잡한 워크플로우를 위해 가리비 워크플로 편집 및 작업 종속성 모델링 기능을 통해 전체 프로세스 자동화가 가능합니다. 공용 명령 라이브러리 및 API 통합 기능과 결합하여 작업 제출부터 결과 출력까지 전체 배치 데이터 처리 과정을 간소화합니다. ML 학습을 위한 배치 처리든 다른 배치 컴퓨팅 시나리오든 효율적으로 구현할 수 있습니다.