82 第 8 章 遭遇攻击？ ���我们�事件响应团�： emergency-response@checkpoint.com CHECK POINT 研究院 �取我们最新���和其他�家内容， ��� www.research.checkpoint.com www.checkpoint.com.cn CHECK POINT �件 | 2026 年��安全报告 83 © 2026 上海市�浦区延安东�550号海洋大厦1806-1808室 | �� 200020 售前咨�： 021 – 60293505 售后服务：4008180087 mktcn@checkpoint.com www.checkpoint.com.cn

2024/09/DTPT 理，输出推理结果。 AI大模型的训练和推理对存储带来的挑战如下。 a）对数据访问性能的挑战。一方面是大量小文 件带来的元数据访问挑战，另一方面则是海量小文件 并发快速读取、Checkpoint 周期保存参数对数据存取 带来的挑战。 b）多模态数据统一访问的挑战。对于视频和图 片多模态数据输入，会对原始文件进行特征提取并以 小文件的形态保存，因视频和图片原始特征复杂，处 b）做好存力和运力的协同。对于用户数据存储 热点区域，其存力需求巨大，需要提前做好和智算中 心之间的运力提升，便于训练数据和推理数据的传 输。 c）在具体存储资源和能力部署上，对于清洗后的 训练样本、训练中的 Checkpoint数据等热数据，以及未 清理的海量数据、训练好的模型数据等温冷数据，因 为两者的访问频率和性能需求不同，需分别考虑其存 储方案。 d）对于热存储，为保障性能，采用高性能介质 NVME

将所有关于文件和目录的操作记录都会写入日 志，并定时序列化到本地做镜像，并且保存到本地的 NFS 服务器，同时 secondNamenode 读取主 Namenode 所在 NFS 服务器的日志并对镜像日志 做 CheckPoint。故障后，secondNamenode 升级为 Namenode，通过镜像 数据和文件日志迅速恢复系统。数据服务器可通过分布式协同服务机制得知关 于主控服务器的更迭情况，然后向新的主控注册并继续发送心跳。 与用户交互。AvatarNode1 以 Standby 方式启动，它是一个处于 safemode 的 Namenode。它定期读取 AvatarNode0 的日志来更新自己内存和磁盘中的 元 数 据 ， 并 定 期 做 checkpoint ， 更 新 AvatarNode0 上 的 fsimage 以 及 editlog。 DataNode 节点向 AvatarNode0 和 AvatarNode1 同时发送心跳信息和 和 editlog 。 AvatarNode 的 primary 节 点 写 入 editlog ， standby 节 点 读 取 editlog，更新内存中的元数据信息，并且定期做 checkpoint，将 fsimage 及 editlog 回写到 nfs 服务器。 具 体 使 用 时 ： AvatarNode0 以 Primary 方 式 启 动 ， AvatarNode1 以 Standby

WEB APP DB … BYOD USERS INTERNAL USERS OA DB … Imperva DBF CASK 场景 4. 威胁情报库支持的联动 TIDE Checkpoint Firewall ❌ ❌ Infoblox DNS Firewall C&C 服务器 从 TIDE 同步多种安全产品的威胁情报 1 向远程恶意服务发起请求 2 DNS 将解析请求日志上报

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定义和管理功效  教授知识库 功效描述 运维监控系统整体解决方案 第 11 页 互联网监测器 DNS/SMTP/NEWS POP3/IMAP/FTP URL 等 网络安全 思科、 Checkpoint 天融信、山石等 自定义 Shell 监测器 自定义 WMI 监测器 自定义 SQL 监测器 自定义 SNMP 监测器 自定义监测 思科、华为、 H3C 中兴、锐捷、浪潮等 网络路由、交换

提升批处理能力 降低数据处理时延 强化数据服务能力 DataOps驱动交付 效能提升 2.5小时 6小时 批处理能力 40% • 运用checkpoint点及夜间校 准等手段，保障实时数据的准 确性。 • 移动驾驶舱、可视化大屏等 520个实时指标。 • 构建数据集模型，执行离线 计算、实时计算； • 增强交互式查询和深度分析

HDD ，冷层采用阿里云 OSS 冷存储。 数据类型：热层存储训练数据集和模型 Checkpoint ，温层存储历史巡检影像和 SCADA 数据，冷层存储归档模型和十年期数据。 热层存储 产品：华为 Dorado 8000 。 配置： 1PB NVMe SSD 。 数据类型：训练数据集 / 模型 Checkpoint 。 性能指标： 2000 万 IOPS 。 应用场景：满足高频访问和快速读写需求。

GPU 的整个集群训练作业 [10]。 3. 2 存储读写与带宽瓶颈 随着大模型参数和数据集规模的快速增长,存储 系统面临海量数据的存储与读写需求、存储系统的性 能瓶颈以及检查点(Checkpoint,CKPT) 快速读写三大 挑战。 数据存储容量需求随着模型规模的增加而急剧上 升,大模型训练除了需要处理庞大的训练数据集之外 还包括模型参数、激活函数和优化器状态等临时数据 的存储与计算

/ 万亿稀疏 多模态 更大数据量存储和读写 ( 模型参数、 CheckPoint …) 更复杂的模型及数据切分 更大规模 / 更复杂的组 网 网络控制器 18 Huawei Proprietary - Restricted Distribution