Infortrend媒体共享存储PK雷电存储,简单!安全!高效!

Infortrend的媒体共享存储方案解决了传统雷电存储在共编、素材共享及跨平台兼容上的局限,提供RAID保护确保数据高可用性,简化网络体系结构,支持跨平台数据共享与用户权限管理,成为高清视频编辑的理想选择。

传统的数据库项目服务器体系架构中,Reel、编辑的文件、时间轴必须部署在专门的工作站上,并且连接到对等网络中其他的工作站,这样编辑、调色、特技人员才能在一个项目中协同工作。 但是,任何单点故障都可能影响项目的进行。以雷电存储为例,想要实现共编,素材共享必须连接一台MAC服务器运行XSAN文件系统,并且在服务器上架设项目服务器,还需要一台网络交换机,实现XSAN服务器、项目服务器与工作站的数据通讯,才能达到素材共享。组网复杂,需要专门人员操作部署。如果这台MAC服务器故障,所有存储的数据就会丢失。

为了解决这个问题,Infortrend将DaVinci Resolve 项目服务器集成到共享媒体存储,提供RAID保护确保数据的高可用性。网络体系结构也得到简化,使得视频后期人员部署管理设备变得更加容易。GSe NAS采用以太网标准共享协议,工作站通过CIFS协议共享NAS中的素材,并且连接GSe内置的项目服务器实现共编操作。如果连接交换机,前端工作站数量可以达到512个。即使使用GSe上10GB通道,也可以连接最多12个客户端,组网简便安全。而雷电存储通过后置的雷电接口连接各个工作站一般不会超过8台。

在性能上Infortrend的媒体共享存储具有优势,市面上的雷电存储总性能大多在2GB/s左右,无法满足高端4K影视制作共编需求。GSe NAS的总带宽能达到6.6GB/s,CS NAS集群的性能超过100 GB / s、容量达到100 PB。无论哪种规模的高清视频编辑,Infortrend的媒体共享存储都是理想的选择。

 

雷电存储本质上是工作站的裸设备,只有安装XSAN系统才是实现共享,而XSAN系统只能应用在MAC环境,无法实现跨平台共编。即便实现了共享,用户也没有管理数据的权限,所有连接存储的工作站会看到所有数据。而Infortrend的媒体共享存储支持跨平台数据共享,安装在Windows的Adobe Premiere Pro、以及MAC系统的Final Cut Pro都可以使用共享数据。

媒体共享存储还支持用户权限管理,EonOne软件提供两个帐户来提供不同的管理角色。影视制作用户管理员使用EonOne设置用户的帐户和存储配额,存储系统管理员负责存储的高级配置和维护。Infortrend进一步开发出客户端应用程序EonView,安装在Windows和macOS工作站上,可以自动检测连接的存储系统,并且根据用户的权限,挂载分配的文件夹。EonView简化了存储系统部署和网络设置的复杂性,特别适合不熟悉IT设置的视频制作人员。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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