Googleは、4月9日、「GKE」（Google Kubernetes Engine）に、AI/MLワークロードのパフォーマンスを最適化するための「Cloud Storage FUSE Profiles」を導入したことを発表した。
Cloud Storage FUSEの設定が最適化されていないために、利用可能なパフォーマンスを発揮できていないユーザーが多い中、Cloud Storage FUSE Profilesを利用することでこの問題を解決できる。
Cloud Storage FUSE Profilesでは、特定のAI/MLパターンに合わせて事前定義されたStorageClassを使用。ワークロードのタイプに一致するプロファイルを選択するだけで、手動での構成を行うことなくパフォーマンスを最大化できる。
本機能はGKEですでに一般提供開始している。詳細はブログポストおよび公式ドキュメントを参照のこと。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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