挑战与痛点
- 在自动驾驶的模型训练环节中，数据集通常由数十亿到数百亿个小文件组成，每次训练需要使用数千万到数亿个文件。存储系统面临着管理数十亿到数百亿个小文件的挑战；
- 面对海量小文件训练，如何解决高吞吐、低时延的性能挑战？
- AI 作业管道（Pipeline）复杂多变，而 ML/DL 框架、MPI 框架、科学计算库和大数据计算引擎等不同组件需要对接不同的数据访问接口，这进一步增加了系统的复杂性，为存储建设带来了挑战 ；
- 多地团队如何高效协作？如何在混合云、多云环境中实现统一存储管理？
- 随着数据量的快速增长，企业还面临着诸如存储成本和运维成本等方面的 TCO 挑战。
Why JuiceFS？
- JuiceFS 的元数据引擎可以水平扩展，没有单点瓶颈，并且可以管理单个命名空间下高达百亿级文件、百 PB 数据的存储；
- JuiceFS 提供分布式缓存集群，在混合云架构中提供快速、低延迟、高吞吐量的 I/O 访问。对于模型训练，JuiceFS 提供了数十 GiB/s 的读吞吐量，每秒可以读取数十万个文件，并且具有毫秒级的元数据响应时间；
- JuiceFS 完全兼容 POSIX 接口，因此无需对训练任务进行额外的适配，可以透明接入。JuiceFS 支持 AI Pipeline 上的各个环节，统一数据管理并提高效率；
- 适用于混合云、多云架构，JuiceFS 可以自动进行数据镜像以加速多地点团队之间的协作； 同时，JuiceFS 的内置的缓存功能，可大大降低企业对专线的依赖度；
- JuiceFS 借助对象存储作为底层数据存储，可以实现存储容量的弹性伸缩，并显著降低存储成本。且 JuiceFS 架构灵活，因此可以降低学习、维护和迁移成本。
