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基于 JuiceFS 的大数据平台上云:存储成本省 85%,性能媲美 HDFS
2024-01-10
JuiceFS 资深用户
本案例来自社区一家从事金融科技的用户。该用户在进行数据平台上云时,首个站点采用了与本地数据中心(IDC)相同的架构,在云主机上构建了基于 Hadoop 的技术栈。随着业务的迅速增长和更多站点的上线,该架构面临了一系列挑战,包括块存储成本高昂、Hadoop 组件复杂、弹性能力有限等。
韩国国民搜索 NAVER:为 AI 平台引入存储方案 JuiceFS
2023-12-28
Nam Kyung-wan
在搭建 AI 平台时,NAVER 评估了公有云平台的存储产品、Alluxio 以及高性能专用存储产品等多种选项后,最终决定采用 JuiceFS。通过使用JuiceFS,NAVER 成功地将内部存储资源升级为高性能、适应 AI 工作负载的存储解决方案。
多点 DMALL:大数据存算分离下的存储架构探索与实践
2023-08-16
李铭
本文分享了多点DMALL 存算分离的云原生大数据架构的经验和挑战,并用 JuiceFS 社区版实现了与 Ranger 组件进行权限的对接
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
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…
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。
从 Hadoop 到云原生, 大数据平台如何做存算分离
2022-09-14
苏锐
关于作者: 苏锐,Juicedata 合伙人, JuiceFS 的1号成员,一直深度参与在开源社区中支持开发者使用 JuiceFS。历任互联网 O2O 汽车服务品牌功夫洗车创始人 & CEO,豆瓣电影 PM & Tech Lead。在工作期间,经历了早期由 Hadoop 技术栈主导…
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。
知乎 x JuiceFS:利用 JuiceFS 给 Flink 容器启动加速
2021-11-22
胡梦宇@知乎
Flink 作为知乎内部最重要的组件之一,已积累了 4000 多个 Flink 实时任务,每天处理 PB 级的数据。文本将介绍如何利用 JuiceFS 为 Flink 容器启动加速
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