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文件系统考古2：1984 - BSD Fast Filing System

文件系统考古2：1984 - BSD Fast Filing System
2023-06-08
KRISTIAN
让我们回到 1984 年，文件系统的第二个十年，计算机发展到了桌面和机柜工作站，BSD Fast Filing System 登场。
从架构到特性：JuiceFS 企业版首次全面解析

从架构到特性：JuiceFS 企业版首次全面解析
2023-06-06
高昌健
大多数用户是通过社区版初次接触 JuiceFS，企业版对大家来说可能比较陌生。与其他开源项目不同的是，JuiceFS 企业版比社区版更早发布，社区版的架构设计大量参考了企业版。对 JuiceFS 用户而言，这意味着社区版具有更加稳定的特性。 JuiceFS 企业版有哪些特别的功能和服务？和社区版…
云存储基础知识

云存储基础知识
2023-05-29
Juicedata
分布式文件系统（Distributed File System，DFS）是一种计算机文件系统，它可以通过网络将不同计算机中的文件系统结合起来，使得用户访问和操作文件时，就像这些文件是存储在他们自己的本地计算机上一样。而实际上，这些文件可能存储在网络中的其他计算机上。用户无需关心或了解文件的实际存储…
文件系统考古 1：1974-Unix V7 File System

文件系统考古 1：1974-Unix V7 File System
2023-05-29
KRISTIAN KÖHNTOPP
与大家分享一组文件系统考古文章，翻译自：《50 years in filesystems》由 KRISTIAN KÖHNTOPP 撰写。有时候，进步是难以察觉的，特别是当你亲历其中时。而通过对比新旧资料之间的差异，寻找那些推动变革的信息源，更容易看到进步的存在。在Linux（以及大部分 Unix …
从本地到云端：豆瓣如何使用 JuiceFS 实现统一的数据存储

从本地到云端：豆瓣如何使用 JuiceFS 实现统一的数据存储
2023-05-10
曹丰宇
豆瓣数据平台经历了几轮变迁，形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。由机房全面上云的过程中，原有这套架构并不能很好的利用云的特性，豆瓣需要做一次全面的重新选型，既要考虑未来十年的发展趋势，也需要找到与现有组件兼容且平滑过渡的解决方案。一番改造后， 豆瓣数据平台目前形成了 S…
加速 AI 训练，如何在云上实现灵活的弹性吞吐

加速 AI 训练，如何在云上实现灵活的弹性吞吐
2023-05-06
苏锐
AI 已经成为各行各业软件研发的基础，带来了前所未有的效率和创新。今天，我们将分享苏锐在 AWS 量化投研行业活动的演讲实录，为大家介绍 JuiceFS 在 AI 量化投研领域的应用经验，也希望为其他正在云上构建机器学习平台，面临热点数据吞吐不足的企业提供一些启发。1. 背景JuiceFS 最初是…
如何借助分布式存储 JuiceFS 加速 AI 模型训练

如何借助分布式存储 JuiceFS 加速 AI 模型训练
2023-04-25
高昌健
随着近几年深度学习的蓬勃发展，越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈，分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。本文以 PyTorch 为例介绍了在模型训练中如何使用 JuiceFS，以及优化训练效率的实践
云上大数据存储：探究 JuiceFS 与 HDFS 的异同

云上大数据存储：探究 JuiceFS 与 HDFS 的异同
2023-04-04
汤友棚
HDFS 作为 Hadoop 提供存储组件，已经成为大数据生态里面数据存储最常用的选择，通常在机房环境部署。JuiceFS 是一个基于对象存储的分布式文件系统，用户可以在云上快速地搭建按需扩容的弹性文件系统。如果企业正在考虑在云上构建大数据平台，了解这两种产品的差异和优缺点，可以为企业迁移或切换存…
存算分离实践：JuiceFS 在中国电信日均 PB 级数据场景的应用

存算分离实践：JuiceFS 在中国电信日均 PB 级数据场景的应用
2023-03-17
杨磊
中国电信大数据团队需要处理数据形式多，数据流转过程复杂，涉及 31 省位置，DPI 等数据，大数据平台需加工聚合后再供各业务方使用。面对上述痛点，团队最终选择 Hadoop 3+JuiceFS+TiKV+Ceph 方案进行存算分离改造，打通 Hadoop 生态与 Ceph 对象存储，实现多集群数据…