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JuiceFS 在火山引擎边缘计算的应用实践
2023-02-17
何兰州
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。在只读场景,结合客户端的多级缓存,以及大文件场景,还有读多写少的场景,JuiceFS 有比较大的优势,非常契合边缘渲染场景的业务需求,本文将分享为大家介绍 JuiceFS 在边缘计算场景中的应用。
JuiceFS 在 VIVO AI 计算平台的存储应用
2023-02-10
彭毅格
vivo AI 计算平台致力于解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点。其中轩辕文件存储是 vivo 互联网基础平台存储团队和 JuiceFS 团队共同合作开发并具备高性能分布式元数据、云原生、多级缓存、灵活限流等特性和功能
云知声: 基于 JuiceFS 的超算平台存储实践
2023-01-06
吕冬冬
云知声超算平台的建设目标就是要建成一站式的 AI 平台,使用 JuiceFS 替换 Lustre, 使用JuiceFS 客户端多级缓存功能提升 AI 模型的训练速度,并可以更方便的进行模型调试与数据处理。
金山云:基于 JuiceFS 的 Elasticsearch 温冷热数据管理实践
2022-11-17
侯学峰
Elasticsearch 作为一款分布式的搜索和分析引擎,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。金山云,在经过一系列测试后,将 JuiceFS 和其对象存储 KS3结合,实现了对ES 温冷数据的存储。
乾象投资:基于 JuiceFS 构建云上量化投研平台
2022-11-04
李健弘
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,实践分享使用 JuiceFS 帮助数据缓存预热提升训练效率,实现降成本、高吞吐以及云上兼容 POSIX。
理想汽车:从 Hadoop 到云原生的演进与思考
2022-08-30
聂磊
理想大数据平台最初主要以 Hadoop 技术栈来搭建,随着理想汽车业务发展持续向好,数据平台管理的车辆数据增长极快,这对数据平台的敏捷性和弹性都提出了更高的要求。于是,理想汽车数据平台开始进行存算分离改造,在替换HDFS 过程中,JuiceFS 在理想汽车有了深入的应用。
突破存储数据量限制,JuiceFS 在携程海量冷数据场景下的实践
2022-08-29
妙成&小峰
本地存储运维成本越来越高,为此携程将部分冷数据迁移至对象存储,并使用 JuiceFS 作为云上文件系统。改造后, Elasticsearch 实现了一定程度的存算分离;数据从 GlusterFS 迁移到 JuiceFS 后 ls 等行为性能大幅提高。
一面数据:Hadoop 迁移云上架构设计与实践
2022-07-28
刘畅&李阳良
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增,为了解决包括扩容周期长、计算存储资源不匹配以及高昂的运维成本等这些问题,我们基于 JuiceFS对数据架构进行改造,将数据迁移到云端,采用存算分离的结构。总存储量…
深势科技分享 AI 企业多云存储架构实践
2022-07-06
李样兵
深势科技成立于 2018 年,是 “AI for Science” 科学研究范式的先行者,不论是在超算中心还是公有云上,这些用户对于计算资源的需求是巨大的,同时算法研究也会涉及海量的小文件存储。深势科技的技术团队使用 JuiceFS 探索实现混合云存储的架构帮助降低成本提高性能。
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