每个数据流动的带宽都可以在创建时进行配置，也可以在创建后进行调整，调整后一般需要在十分钟左右生效。数据流动按照带宽进行收费并根据CPFS文件系统的容量大小进行了一定减免，详见：CPFS计费说明
不自动更新CPFS中的文件：在创建数据流动时，CPFS会一次性导入对应OSSbucket中的所有对象的元数据。之后不会自动导入任何新的或者更改的对象。也不会从文件系统中自动删除从OSSbucket中删除的对象。
自动驾驶–客户在进行定期试驾后返回车库时，会定期从车辆向阿里云OSS上传大量传感器数据，进行数据初步清洗，并需要依赖高性能CPFS文件系统+GPU进行机器学习运算
CPFS为热数据提供高性能读写的成本也远高于OSS，如何高效率的使用CPFS有限的空间是客户的重要诉求。数据流动功能提供了删除CPFS中数据但是保持元数据的能力，使得CPFS中宝贵的空间可以进行轮转使用。用户在将数据导出至OSS或者确认OSS上有必要备份后，可以通过CPFS控制台或者OpenAPI删除CPFS中文件的数据，腾出空间供其他数据集导入使用，CPFS上元数据仍将保留，下次读取数据时，CPFS会从OSS自动拉取。
基因计算–客户每天可以从采集源，通过internet将新DNA数据上传到阿里云OSS，再利用专业软件进行分析，CPFS为这些专业软件超高吞吐和POSIX接口。
您可以在创建好CPFS文件系统后随时通过创建"数据流动”将某个OSSbucket链接到CPFS文件系统的某个Fileset。在配置数据流动时，您可以配置在添加新对象或在OSSbucket中更新现有对象时是否在CPFS中自动更新其元数据：
我们推荐针对小型数据集或少量数据更新使用"Lazy-load"能力，可以有效降低管理成本，且应用几乎无感。对于大型数据集，我们建议通过创建手动任务进行提前数据导入。
数据删除：
数据导入OPS：1000
可以在应用程序首次访问时由CPFS自动加载到文件系统中
适合的业务场景
数据导入和导出报表，供管理员了解数据流动的结果
根据我们的经验以下行业都可以从CPFS+OSS数据流动中获益：
数据导出OPS：1000
元数据导入
CPFS在进行数据导入时会对所有OSS对象进行并行化读取。根据我们的经验，为发挥出理想的带宽能力，我们建议您将数据分散在多个OSSprefix下，平均文件大小不小于1MB。以下是我们在实验室环境下获得的数据流动的OPS能力：
可以通过控制台或者OpenAPI创建数据流动任务手动导入CPFS
自动更新CPFS中的文件：在创建数据流动时，CPFS会一次性导入对应OSSbucket中的所有对象的元数据。之后，按照配置的时间间隔和OSS前缀，CPFS会自动更新指定OSS前缀下新的或者更改的对象的元数据至CPFS文件系统。您可以及时的在CPFS中看到OSS中的最新更新。此功能依赖阿里云事件总线EventBridge服务，CPFS会为您自动配置。什么是事件总线EventBridge?
相较通过ossfs工具将数据从OSS导入CPFS文件系统，导入速度提高了10倍以上，使您在使用数据前只需要等待很短的时间。
金融服务–客户持续上传大量金融交易数据至阿里云OSS，通过CPFS进行分析
石油和天然气–海量数据需要使用OSS进行低成本存储和归档，专业的HPC软件利用CPFS提供的MPI-IO接口进行高效分析和计算
CPFS使启动和运行传统的专业高性能文件系统变得简单且经济高效。CPFS旨在为客户提供完美兼容POSIX接口的极致性能的共享分布式文件系统。CPFS充分利用了云上硬件基础设施高速迭代的红利，基于全固态SSD介质和高性能RDMA网络，在可控的成本下，提供了亚毫秒的延迟、数百万IOPS和百GBps吞吐量，使计算密集型工作负载能够更快地完成。
数据流动功能将CPFS与OSS进行深度集成，允许客户轻松快速地处理存储在OSS上的数据集，这包括以下一系列功能：
文件系统中的子文件系统Fileset
数据流动性能：
媒体和娱乐–客户通过公网不断将原始视频素材上传到阿里云OSS，并需要通过CPFS+GPU进行CG渲染或后期剪辑编辑，再利用OSS+CDN进行分发
数据流动模式和性能
阿里云的客户将CPFS广泛应用于各种高性能数据分析场景，如：CG渲染和转码、电气设计自动化、自动驾驶、金融量化分析、AI机器学习和高性能计算。
数据导入：
数据删除OPS：2000
文章为作者独立观点，不代表股票配资公司观点
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