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Azure 容器存储为客户数据提供了许多不同的存储选项。 本文介绍可用的选项，以及客户如何使用它们共同创建灵活的数据流体系结构。
本地共享边缘卷
第一个也是最基本的选项是使用本地共享边缘卷。 此卷类型位于 Kubernetes 群集本地，支持多次读写存储器。 如果安装在三个或更多个节点群集上，则会提供用于故障转移和复原的数据复制的选项。 此卷类型适用于暂存空间、临时存储以及不适合云目标的本地持久数据。 对于要在边缘积极处理、更改或处理的数据，此卷类型也是理想的目标位置。
云引入子卷
第二个存储选项是使用引入自定义资源定义 (CRD) 的云边缘卷。 此卷/子卷组合可将 Kubernetes 群集连接到 Azure 提供的所有内容，从而有助于使用更大的存储容量。 借助 Blob、ADLS Gen2 和 OneLake 等云目标，可以将数据发送到 Azure 来增加数据存储容量。 输入所需的存储帐户和容器信息，我们的应用程序负责将数据移动到 Azure 并根据需要清理本地副本，并在 CRD 中指定，以允许无限的数据引入。
云镜像子卷
第三个产品/服务是云镜像子卷（预览版）。 镜像子卷使你有机会将数据从云镜像到边缘。 使用云 Blob 存储作为数据源。 镜像子卷允许将内容从云端分发到边缘的 Kubernetes 应用程序。 镜像子卷为应用程序提供 ReadOnly 文件系统副本供边缘引用。
结合使用多个存储选项
还可以结合使用这三个存储选项。 例如，请参阅下列应用场景：
若要以高分辨率下载体系结构图，请访问 Jumpstart Gems。
在这种情况下，我们有一个生成数据的应用程序。 我们希望将其中一些数据直接发送到云端，因此我们将其放入为云存储目的地配置的导入子卷中，在本例中是 OneLake。 但是，我们还没有准备好将一些其他数据发送到云，因此，我们将这些数据发送到本地共享卷。 在这里，我们的应用程序可以根据需要来回交互、更改或处理数据。 对处理的数据感到满意并准备好在云目标中找到其存储位置后，我们准备好将数据从本地共享卷复制到 Ingest 子卷，目标文件将自动上传至 Azure 云存储。 在 Azure 中，你可能希望对数据运行 AI 训练模型。 然后，可以使用镜像子卷将 AI 模型发送回边缘，并将本地副本重新复制到本地共享卷。 整个生命周期，全程由 Azure 容器存储完全管理。
由于现在可以在本地（本地共享）保存数据，因此将数据从边缘发送到云（引入），将数据存储在云（Azure 存储）中，并将数据从云发送到边缘（镜像），因此已启用数据可移植性的完整周期。
这只是潜在数据流的一个示例。 如有意见或问题，或者想讨论设置数据流的最佳方式，可以联系我们的团队。
灵活性
可以利用云边缘卷下方的子卷功能来增加灵活性。 如果已运行应用程序并装载了 Cloud Edge Volume，但需要新的云存储目标，则无需重新部署应用程序。 可以创建新的子卷 CRD 以匹配新目标，然后将应用程序指向新的子卷路径。
例如，可以使用此功能来区分开发、测试和生产环境。 在这种情况下，可以创建 Edge Volume 路径，例如 /myapp，然后创建用于开发数据的子卷，例如 /myapp/dev。 接着，当应用程序准备好用于生产时，便可以创建新的子卷路径，例如 /myapp/prod，并将应用指向待写入生产数据的新路径名称。