Cloud Storage FUSE bindet Buckets von Google Cloud Storage als lokale Dateisysteme ein und stellt Anwendungen eine Dateisystemsemantik bereit, die für Analyse-, KI- und ML-Workloads eine direkte Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
Cloud Storage FUSE soll die direkte Verarbeitung großer Datenmengen für Analyse-, KI- und ML-Workloads ermöglichen.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)
Cloud Storage FUSE bindet Google Cloud Storage als lokales Dateisystem ein und übersetzt Objektnamen in eine hierarchische Struktur. Die Lösung selbst ist kostenfrei, erzeugt aber reguläre Cloud-Storage-Vorgänge, die abgerechnet werden. Anwendungen greifen damit ohne Codeänderungen per Dateisystemsemantik auf Objekte zu. Die Komponente nutzt FUSE im Benutzerbereich, authentifiziert sich über die standardisierten Google-Cloud-Anmeldedaten und setzt IAM-Berechtigungen für den Zugriff auf Buckets durch. Sie läuft auf Compute Engine, GKE, Deep-Learning-Images sowie Linux-Systemen und WSL.
Version 3 führt einen neuen Schreibpfad ein. Streaming-Schreiben lädt Daten während des Schreibvorgangs direkt in Cloud Storage hoch, statt komplette Dateien vorab lokal abzulegen. Das reduziert Latenz und Speicherbedarf und beschleunigt große sequenzielle Schreiboperationen wie Checkpoints. Die Engine lädt Dateien in Chunks und nutzt Wiederholungsmechanismen, die stockende Uploads früh erkennen und erneut ausführen.
Parallele Dateiübertragung mit mehreren Workern
Der Downloadpfad unterstützt parallele Datenübertragung. Mehrere Worker lesen große Dateien gleichzeitig und legen sie im Cache-Verzeichnis ab. Das beschleunigt Modell- und Checkpoint-Ladevorgänge für KI- und ML-Workloads deutlich. Optimierungen am internen Reader verbessern den Umgang mit hohen E/A-Lasten. Leistungsstarke Cloud-Maschinentypen erhalten automatisch angepasste Parameter, sofern keine manuelle Konfiguration erfolgt.
Cloud Storage FUSE leitet explizite Ordner automatisch ab. Für simulierte Ordner in flachen Buckets steht die Option „--implicit-dirs“ bereit. Für stabile Verzeichnisstrukturen empfiehlt sich ein hierarchischer Namespace. Fehlgeschlagene Cloud-Storage-Operationen nutzt Cloud Storage FUSE mit exponentiellem Back-off und dynamischen Zeitlimits neu. Leseanfragen orientieren sich am 99-Perzentil der bisherigen Latenzen, Upload-Chunks erhalten eigene Wiederholungslogik. Mit „--log-severity=TRACE“ lassen sich interne Vorgänge und zugehörige API-Aufrufe analysieren.
Integration in Kubernetes
Der CSI-Treiber integriert Cloud Storage FUSE in Kubernetes-Cluster und stellt Buckets als Volumes bereit. Dienste wie AI Hypercomputer, Cloud Run, Cloud Composer, Dataflow, Deep-Learning-Container, Vertex AI Workbench und Batch verwenden Cloud Storage FUSE für direkte Dateisystemzugriffe auf Objekte.
Datei-, Statistik-, Typ- und Listencache reduzieren API-Zugriffe und Kosten. Gängige Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX sind validiert. Unterstützt werden Rocky Linux, Ubuntu, Debian, CentOS, RHEL und SLES auf x86_64 und ARM64.
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