众所周知，电信行业数据规模大、类型丰富，数据形式多样。电信行业在大数据领域的应用以及基础架构的建设一直备受关注。 即将在本周六举办的 Meetup，我们邀请了中国电信大数据 PaaS 团队为大家分享 JuiceFS 在每天PB 级数据场景中的应用实践。
据Gartner 预测，到2023年底，50％以上的大型企业将至少部署6个用于物联网或沉浸式体验的边缘计算应用。云的能力正在从中心延展到边缘，形成新型边缘云基础设施。
在本周六，JuiceFS 社区的 meetup 即将上线，本次主题是：「AI 企业高性能计算平台存储建设实践」。
Elasticsearch 作为一款分布式的搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。由于其简单易用、性能高效获得了广泛应用，随之而来的是物理资源和费用的增加，如何降低 ES 场景的成本成为了大家普遍关心的话题。
AI 在金融领域的应用正变得越来越深入。将 AI 算法应用于量化投研后，数据挖掘、处理效率大幅提升，量化投资策略变得更加丰富。 在使用 AI 进行量化交易策略开发时 ，会产生大量离线任务，任务量波动巨大，短时间内可从 0 上升到上万任务量，本地存储无法灵活地弹性伸缩，量化机构开始考虑上云。
企业数字化转型不断深入，数据的价值，不言而喻。一方面，技术团队希望可以提供给业务更多的数据，让数据价值被最大使用，同时需要兼顾用户数据查询的速度，也要尽可能降低数据存储成本。冷热数据分离是大型企业普遍面临的问题。 在过往与社区用户交流中，就“冷热数据分层” 被问及最多的两个场景就是 Ela…
HDFS 作为 Hadoop 技术栈的底层存储系统，伴随着 Hadoop 技术栈的演进，一直是企业自建大数据存储的首选系统。但随着企业数据量的指数级增长，云计算时代的到来，企业对存储的弹性、运维及 TCO 都提出了更高要求。HDFS 难以继续满足企业的存储需求，云原生架构下企业如何对大数据平台进行…
