Volumes & Speicherplatz

Instanzdatenträger

Größe bei der Bereitstellung festgelegt, lokales NVMe, schnellstmögliche I/O. Er übersteht Stopp/Start und verschwindet mit dem Löschen. Nutzen Sie ihn für Scratch, Caches und das Betriebssystem – alles, was Sie neu erzeugen können.

Netzwerk-Volumes

Unabhängig erstellt, angebunden an Instanzen in derselben Region, NVMe-gestützt über das Fabric-Netz:

lowcostgpu volume create --name datasets --size 500 --region eu-west-1
lowcostgpu launch --gpu a100-sxm4 --template pytorch \
  --volume datasets:/data          # read-write
lowcostgpu launch --gpu l40s --template vllm \
  --volume models:/models:ro       # read-only, unlimited attachments

• Anbindungsmodell – jeweils eine Lese-Schreib-Anbindung gleichzeitig; unbegrenzt viele Nur-Lese-Anbindungen. Die klassische Aufteilung: Ein Trainer schreibt Checkpoints, eine Serving-Flotte liest die Modellbibliothek.
• Regionsgebunden – ein Volume existiert in einer Region und lässt sich von jeder Maschine dort anbinden. Regionsübergreifende Verschiebungen sind ein Snapshot + eine Wiederherstellung (Bandbreite abgerechnet zu $0,01/GB).
• Größenänderung – jederzeit online vergrößern; verkleinern = kleiner erstellen + kopieren.

Snapshots

Zeitpunktgenaue Kopien eines Instanzdatenträgers oder eines Volumes:

lowcostgpu snapshot create i-9f2c41ab --name golden-env
lowcostgpu volume create --from-snapshot golden-env --name env2 --size 100

Snapshots werden als zugewiesene GB zum selben Pauschalpreis abgerechnet, solange sie existieren. Das übliche Muster: eine konfigurierte Umgebung als Snapshot sichern, die Instanz löschen, in der nächsten Woche für ein paar Cent an Speicherkosten wiederherstellen.

Kostengespür