Infortrend影视存储为什么优秀?奥秘之一就是对称双活

Infortrend GS 产品线与DS Gen2支持对称双活控制器架构,能够让多个主机通过两个控制器同时访问LUN。两个控制器相互协作,并且在双控之间实现多路径,访问相同的LUN。因此,对称双活配置可以保证性能的稳定性。

 

在对称双活配置中,Infortrend提供基于主机I/O与资源的分配策略。当数据流达到控制器时,同步架构(包括缓存同步、配置/设置同步、状态确认)将确保服务器状态与元数据的更改经过一系列同步后,两端的运行均保持一致。同步算法给予控制足够的信息,数据工作量将自动平均分配给两个控制器与对称逻辑单元。针对那些带宽要求极高的应用(例如媒体娱乐),Infortrend还有AV优化功能,保证应用的性能表现。

 

以媒体后期制作为例,工作流程非常复杂,如果协调性进一步增强,可以使媒体后期制作的效率得到提高。例如增加更多的人员同时制作同一项目。但这往往会增加工作流程的复杂性。所以如何在工作站与存储池之间分配资源,就变得非常关键。

对称双活控制器架构保证两个CPU处理器同时工作,应对数据流。按照用户的需要,例如采集、剪辑、传输等,创建多个块级存储池。两个控制器会自动分配工作负载,并协调工作处理媒体数据。用户不再需要绞尽脑汁,去考虑如何将多个存储池分配给控制器A或控制器B

 

EonStor GS3000 / 4000 Gen2支持对称双活控制器配置,主机可以通过两个控制器同时访问相同的LUN。I / O在控制器和所有路径之间分配的更加均衡,有效减少路径管理时间,从而降低成本投入。发生路径故障时,很少甚至不需要故障切换,数据I/O自动通过剩余路径继续传输。EonStor 3000 Gen2定位于满足多种媒体工作流程环境,兼顾性能与成本,支持 18 个 4K 视频流。GS 4000 Gen2 性能最高,支持 26 个视频流。可以供吃性能的应用场景使用 : 采集组的素材采集,编辑组的 4K / 8K 剪辑,设计组的 3D 建模,效果和图形工作站的渲染和颜色分级,还有电视台的播放。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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