Kubernetes 持久卷解决方案

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挑战与痛点

Why JuiceFS?

基于 JuiceFS Kubernetes 场景架构图
基于 JuiceFS Kubernetes 场景架构图
Kubernetes 持久卷解决方案

基于 JuiceFS 的大数据平台上云:存储成本省 85%,性能媲美 HDFS

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。此外,为了支持不…
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一面数据:Hadoop 迁移云上架构设计与实践

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…
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理想汽车:从 Hadoop 到云原生的演进与思考

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。
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小米云原生文件存储平台化实践:支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务

小米存储团队自 2021 年开始启动了文件存储项目,基于 JuiceFS 构建了一个文件存储平台化产品,并通过 CSI Driver 组件提供了云原生存储的能力,以满足上述各种业务场景对文件存储的需求。

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