DYNAMIC ENDPOINT TRANSFER
O destino muda.
A transferência de arquivos roda exatamente como antes.
Onde o sistema que executa o trabalho muda a cada vez — servidores GPU, workloads do Kubernetes, compute na Cloud — a transferência de arquivos não precisa ser configurada de novo todas as vezes.
Conecte o endpoint que sua infraestrutura existente selecionou a uma transferência INNORIX. O destino real pode mudar e a mesma transfer logic continua entregando os arquivos de que você precisa.
DYNAMIC ENDPOINT SELECTION
Em vez de um Target fixo,
conecte o Endpoint escolhido em tempo de execução ao Transfer.
Dynamic Endpoint Transfer no es simplemente una função para ambientes con muchísimos servidores. Lo que importa es un ambiente donde el Target real que un arquivo debe alcanzar se decide en tiempo de ejecución, o cambia constantemente. En AI Training, el GPU Compute que se utiliza puede diferir en cada ejecución, un Kubernetes Workload puede ejecutarse en un Pod o Node nuevo, el Cloud Compute se crea cuando se necesita, y los Edge Devices se conectan en momentos distintos.
Enquanto um Transfer tradicional fixa um IP ou Hostname específico como seu Target, o Dynamic Endpoint Transfer conecta a função e a condição que o trabalho exige — "o GPU Compute que executará este Training", "o Edge Device que está Ready agora" — a um Endpoint real. Sua infraestrutura decide o Endpoint real e a INNORIX aplica esse resultado ao File Transfer, de modo que o Endpoint pode mudar sem que a Transfer Logic do trabalho precise ser reconstruída.
EstáticoTarget fixo
DinâmicoSelecionado em tempo de execução
Onde é usado
- AI Training
- Kubernetes
- Cloud Compute
- Edge
ENDPOINT CONDITIONS & GROUPS
Use a função, as condições e o Group de um Endpoint
para compor uma infraestrutura em constante mudança.
En lugar de fijar una transferencia a la direção IP o al nombre de un servidor, el endpoint puede nombrarse por condición: rol, región, workload y estado.
Su infraestructura elige el endpoint que coincide, e INNORIX entrega los datos hacia él. La máquina difiere de una ejecución a otra; la configuração de la transferencia no cambia.
Condição do TargetAs condições que nomeiam o target.
- FunçãoGPU Compute
- RegionSeoul
- WorkloadTraining
- StatusPronto
Endpoints disponívelsSelecionado pela sua infraestrutura
- GPU-03Seoul | NVIDIA H100Disponível
- GPU-07Seoul | NVIDIA H100Selecionado
- GPU-12Tóquio | NVIDIA A100Disponível
INFRASTRUCTURE INTEGRATION
Su infraestructura existente decide el estado de un Endpoint,
e INNORIX ejecuta esa decisão como una Transfer.
Un scheduler de Kubernetes, un scheduler de GPU, un orchestrator de cloud o un edge manager sigue decidiendo qué se ejecuta y dónde. La transferencia de arquivos se conecta a ello sin cambiar nada de eso.
Una vez que su sistema ha elegido un Pod, un servidor GPU o un edge device, INNORIX transfiere los arquivos al endpoint que se le indicó y devuelve el progreso y el resultado para el siguiente paso.
Integração de la transferenciaO transfer vai para o endpoint selecionado pelo seu sistema.
Infraestrutura Existente
- Kubernetes SchedulerSeleciona o Pod de destino
- GPU SchedulerSeleciona o nó de GPU de destino
- Cloud OrchestratorSeleciona a instância de compute
- Edge ManagementSeleciona o edge device de destino
Endpoint Selecionado
A INNORIX não provisiona Compute nem decide o Workload Placement.
WORKLOAD LIFECYCLE
No Workload e no Endpoint Lifecycle,
conecte os pontos onde Data é necessário.
Uma Cloud VM, um nó de GPU compute ou um Kubernetes Pod é criado quando o trabalho começa e liberado quando ele termina. Um transfer construído sobre um servidor fixo não consegue acompanhar isso.
INNORIX entrega el dataset en cuanto el endpoint está listo, y recoge los datos de resultado en el storage que usted indicó cuando el trabajo termina. Criar y liberar el servidor sigue siendo tarea de su propia infraestructura.
Endpoint LifecycleLa transferencia sigue al endpoint desde su criação até su liberación.
- 1. CriadoO endpoint é criado.Criado
- 2. ProntoEl ambiente para el trabajo está listo.Pronto
- 3. Data DeliveryOs dados necessários são entregues.Entregue
- 4. Execução do JobO job é executado sobre os dados entregues.Concluído
- 5. CollectionOs dados de resultado são coletados de volta.Coletado
- 6. LiberadoO endpoint é liberado quando o job termina.Liberado
ORCHESTRATOR & API
Chame um Dynamic Transfer
a partir do seu Orchestrator e da API existentes.
Depois que um Endpoint é decidido em um sistema existente — Kubernetes, um GPU Scheduler, um Cloud Orchestrator — esse sistema chama a capacidade de transfer da INNORIX.
Workflow Logic e Scheduling permanecem no seu sistema existente, e apenas o File Transfer é conectado como uma Data Movement Layer independente. O Endpoint é diferente em cada execução, enquanto a chamada e o tratamento do seu resultado permanecem iguais — assim, a Transfer Capability é adicionada a uma Dynamic Infrastructure sem que sua Automation existente precise ser definida novamente.
API Interface
UNIFIED OPERATIONS
Não importa o quanto o Endpoint mude,
verifique todos os resultados de transfer em uma única plataforma.
A GPU ou o Compute que executa o trabalho é diferente a cada vez, e ainda assim os jobs de transfer e seus resultados não exigem um gerenciamento separado.
Gerencie máquinas conectadas e Flows de transfer no INNORIX Studio e, em Runs, verifique o Endpoint que foi realmente selecionado, o progresso do transfer e seu resultado de conclusão.
Training Data DeliveryCondición del Target | GPU · Training · Listo
GET STARTED
Conecte la transferencia de arquivos a endpoints que cambian constantemente.
Conecte el endpoint que su Kubernetes, GPU scheduler o cloud orchestrator existentes han seleccionado a un trabajo de transferencia de arquivos de INNORIX.
Verifique o resultado do transfer no Studio e integre-o ao seu workload existente através da API.
TECHNICAL FAQ
Perguntas frequentes
O que é o Dynamic Endpoint Transfer?
En un ambiente donde el origen o el destino de una transferencia de arquivos no es un servidor fijo sino que se decide en el momento de la ejecución, conecta el endpoint realmente seleccionado a un trabajo de transferencia existente.
¿En qué se diferencia de la transferencia de arquivos ordinaria entre servidores?
A transferência comum de servidor para servidor geralmente fixa a origem e o destino com antecedência. O Dynamic Endpoint Transfer pode aplicar o endpoint selecionado em tempo de execução à mesma lógica de transferência.
A INNORIX seleciona a GPU ou o pod Kubernetes por conta própria?
No. La infraestructura existente, como un GPU scheduler, Kubernetes o un cloud orchestrator, se encarga de la atribuição de recursos y de la seleção del endpoint. INNORIX entrega los arquivos que necesita el endpoint seleccionado.
¿Se puede usar cuando cambia la direção IP de un endpoint?
Si la infraestructura existente proporciona la informação de endpoint actualmente válida y ese endpoint puede conectarse a INNORIX, puede configurarse sin tener que indicar una IP fija en la lógica de transferencia.
¿Se puede usar en un ambiente Kubernetes?
Puede configurarse para conectar el resultado de la colocación del workload de Kubernetes con el endpoint real de transferencia de arquivos. Cómo se conectan los pods y los nodes, las condiciones para ejecutar el Agent y los requisitos de red tienen que revisarse por ambiente.
Também pode ser usado com um pool de GPU compute?
Pode ser configurado para entregar um dataset ao GPU compute selecionado por um scheduler externo e para coletar os resultados ou checkpoints produzidos posteriormente.
Quem decide os estados Ready, Busy e Offline?
La infraestructura existente decide si un workload puede ejecutarse y cómo se asignan los recursos. INNORIX ejecuta la transferencia de arquivos según la informação de endpoint y el estado de disponibilidad para transferir que se le indica.
Se endpoints forem adicionados ou removidos, o flow precisa ser reconstruído?
Si está configurado para usar roles o groups y la informação de endpoint disponível en el momento de la ejecución, la misma lógica de transferencia puede reutilizarse. Hasta qué punto la conexão puede ser realmente dinámica depende de la API y de cómo se registran los endpoints.
Um orchestrator existente pode chamá-lo através da API?
Un orchestrator existente puede decidir el endpoint, luego llamar a la função de transferencia de INNORIX y comprobar el estado y el resultado. El soporte concreto de API y callback debe confirmarse en la documentación para desarrolladores.
O AI training pode ser iniciado somente depois que o transfer for concluído?
Un workflow existente puede configurarse para confirmar el estado de finalización de la transferencia de INNORIX antes de ejecutar la siguiente tarea. Una solicitação aceptada y una transferencia realmente completada deben mantenerse como estados distintos.
Qual é a diferença entre Dynamic Endpoint Transfer e AI Data Delivery?
Dynamic Endpoint Transfer se centra en qué compute o device deben alcanzar los arquivos ahora mismo. AI Data Delivery se centra en mover los arquivos que necesita un trabajo de AI, como datasets, models, checkpoints y results.
Onde posso verificar o resultado de um transfer executado dinamicamente?
Runs no Studio mostra o transfer que foi executado, o endpoint que foi efetivamente utilizado, o progresso e o resultado de conclusão.
Todas essas capacidades,em uma única plataforma.
A capacidade apresentada nesta página é um dos muitos recursos de file transfer que a INNORIX Platform oferece. Do file transfer à automação e à operação unificada, experimente todos os recursos gratuitamente.
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