영구 디스크에서 선택한 블록 크기는 다양한 사용 사례에서 성능에 어떤 영향을 미치나요?
영구 디스크의 블록 크기 선택은 생산적인 데이터 과학을 위해 Google Cloud Machine Learning(ML) 및 Google Cloud AI Platform을 활용할 때 인공 지능(AI) 분야의 다양한 사용 사례에 대한 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 블록 크기는 데이터가 저장되는 고정 크기 청크를 나타냅니다.
머신러닝 사용 사례에 리전 영구 디스크를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
리전 영구 디스크는 Google Cloud AI Platform의 맥락에서 머신러닝(ML) 사용 사례에 여러 가지 이점을 제공합니다. 이러한 이점에는 고가용성, 향상된 성능, 확장성, 데이터 내구성 및 비용 효율성이 포함됩니다. 리전 영구 디스크를 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 고가용성입니다. 리전 영구 디스크는 단일 내의 여러 영역에 복제됩니다.
성능 및 사용 사례 측면에서 표준, SSD, 로컬 SSD 영구 디스크의 차이점은 무엇인가요?
표준 디스크, SSD(솔리드 스테이트 드라이브) 디스크, 로컬 SSD 영구 디스크는 Google Cloud Platform에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 스토리지 옵션입니다. 각 유형에는 성능 및 사용 사례 측면에서 고유한 특성이 있습니다. 표준 디스크는 안정적이고 비용 효율적인 스토리지를 제공하는 기존의 자기 하드 디스크 드라이브(HDD)입니다. 이러한 디스크는
클라우드에서 기계 학습 및 데이터 과학 워크로드를 실행하기 위해 영구 디스크를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
영구 디스크는 클라우드에서 기계 학습 및 데이터 과학 워크로드를 실행하는 데 유용한 리소스입니다. 이러한 디스크는 데이터 과학자 및 기계 학습 실무자의 생산성과 효율성을 향상시키는 여러 가지 이점을 제공합니다. 이 답변에서는 이러한 이점을 자세히 살펴보고 다음을 기반으로 교훈적인 가치에 대한 포괄적인 설명을 제공합니다.
기계 학습 및 데이터 과학 워크로드에 Google Cloud Storage(GCS)를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
Google Cloud Storage(GCS)는 기계 학습 및 데이터 과학 워크로드에 여러 가지 이점을 제공합니다. GCS는 대용량 데이터를 위한 안전하고 내구성 있는 스토리지를 제공하는 확장 가능하고 가용성이 높은 객체 스토리지 서비스입니다. 다른 Google Cloud 서비스와 원활하게 통합되도록 설계되어 관리 및 분석을 위한 강력한 도구가 됩니다.