挑战与痛点
- 十亿级到百亿级小文件的存储管理挑战；
- 海量数据存储规模下，为 AI 作业（如模型训练）提供高性能、稳定的数据访问保障；
- AI 作业管线（Pipeline）纷繁复杂、流程长，ML/DL 框架、MPI 框架、科学计算库、大数据计算引擎等不同组件需要对接不同的数据访问接口；
- Kubernetes 作为 AI 场景中日渐通用的资源编排平台，向文件存储提出新要求，包括稳定可靠的 CSI 驱动、数千并发访问的支持能力，和数据访问加速能力等。
Why JuiceFS?
- JuiceFS 的元数据引擎能够横向扩展，轻松支撑百亿级小文件存储；
- 通过 JuiceFS 多级缓存加速，满足 AI 场景读多写少 的需求，可保障 AI 作业的效率和稳定性；
- JuiceFS 同时提供兼容 POSIX、HDFS、S3 的接口，可以作为 AI 作业管线（Pipeline）的统一存储，减少多余的数据拷贝和迁移工作；
- JuiceFS 提供 Kubernetes CSI Driver 支持，通过 Kubernetes 原生的存储方案来访问数据，对 Kubernetes 生态友好；
- JuiceFS 提供 Linux 标准的用户、用户组权限管理，为不同团队共享存储系统提供数据隔离和安全性保障。
