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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…
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…
JuiceFS 在火山引擎边缘计算的应用实践

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

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

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

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

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

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

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。