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块存储

融媒体时代的新闻传播——以CGTN为例

用于虚拟机实例的本地 SSD 存储空间

百度 聚焦国际社会共同关注的问题,推出并牵头组织研究项目,增强学校国际影响力。

高性能的临时块存储。

功能

最快的 IOPS,高速的吞吐量

如果您需要 Google 最高速度的临时存储,请选择本地 SSD。对于 12 TB 实例,通用实例的 IOPS 可达到 3,200,000/1,600,000(读取/写入),吞吐量高达每秒 12,480 MiB/每秒 6,240 MiB。在最新的存储优化实例上,实现业界领先的 IOPS,即 6,000,000 次读写,36 TB 实例上的吞吐量高达每秒 36,000 MiB/每秒 30,000 MiB(读取/写入)。

按需扩缩

每个通用实例最多可挂接 32 个本地 SSD 磁盘,以获得 12 TB 的本地 SSD 总存储空间,您可以将多个本地 SSD 分区格式化并装载到单个逻辑卷中。

可自定义的虚拟机形式

根据您的具体工作负载,您可能需要特定的“内存到存储”配置,从而保证理想性价比。如果使用本地 SSD,您可以为虚拟机挂接自定义容量的磁盘,从而根据自己的使用场景、需求和预算量身定制存储方案。

工作方式

一分钟了解本地 SSD

想要寻找一个可以为您的虚拟机实例提供额外存储空间的工具?在本集的 Cloud Bytes 中,Jen Person 解释了什么是本地 SSD,以及此工具的不同应用场景。观看视频,了解此临时存储方案是否最适合您的开发者项目。

一分钟了解本地 SSD 宣传幻灯片

常见用途

用于存储临时性的低价值数据的缓存或存储

通过使用本地 SSD 进行缓存,您可以将数据存储在低延迟的驱动器中,从而可以快速响应对该数据的请求。

    通过使用本地 SSD 进行缓存,您可以将数据存储在低延迟的驱动器中,从而可以快速响应对该数据的请求。

      用于高性能计算或数据分析的暂存处理空间

      本地 SSD 专为临时存储使用场景(例如临时处理空间)而设计。由于本地 SSD 位于运行虚拟机的物理机器上,因此可以为 HPC 或数据分析提供非常快速的临时存储空间。

        本地 SSD 专为临时存储使用场景(例如临时处理空间)而设计。由于本地 SSD 位于运行虚拟机的物理机器上,因此可以为 HPC 或数据分析提供非常快速的临时存储空间。

          Microsoft SQL Server 的临时数据存储

          本地 SSD 是 Microsoft SQL Server 的 tempdb 系统数据库和 Windows 页面文件的高性能方案。本地 SSD 以物理方式连接到托管虚拟机实例的服务器,与其他块存储选项相比,这可以带来更高的性能、更低的延迟和更高的每秒输入/输出操作次数 (IOPS)。但是,使用 API 关停或重置实例时,系统会移除本地 SSD。

            本地 SSD 是 Microsoft SQL Server 的 tempdb 系统数据库和 Windows 页面文件的高性能方案。本地 SSD 以物理方式连接到托管虚拟机实例的服务器,与其他块存储选项相比,这可以带来更高的性能、更低的延迟和更高的每秒输入/输出操作次数 (IOPS)。但是,使用 API 关停或重置实例时,系统会移除本地 SSD。

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              价格

              本地 SSD 定价方式本地 SSD 的价格根据用量确定,通常每月以 GB 为单位计费。
              产品价格

              本地固态硬盘

              本地 SSD 定价方式

              本地 SSD 的价格根据用量确定,通常每月以 GB 为单位计费。

              本地固态硬盘

              价格

              本地 SSD 使用入门

              详细了解选项和价格

              新客户注册即可获得 $300 赠金

              了解如何优化本地 SSD 性能

              如何选择磁盘接口

              了解如何选择有效磁盘数量

              业务用例

              顶尖公司使用的是本地固态硬盘


              Mixpanel 徽标

              Mixpanel:可扩缩、高性能产品分析

              Joe Xavier,Mixpanel 工程副总裁

              “我们发现 Google 的创新步伐更快,这为我们打开了许多机会,去做一些原本无法做到的事情。有了 Google Cloud 来完成很多繁重的工作,我们可以专注于尽可能完善我们的分析产品。”

              Google Cloud
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