挑战与痛点
- 十亿级到百亿级小文件的存储管理挑战；
- 海量数据存储规模下，为 AI 作业（如模型训练）提供高性能、稳定的数据访问保障；
- 深度学习框架、MPI 框架、科学计算库、大数据计算引擎等不同类型的组件需要对接的数据访问接口不同；
- AI 作业管线（Pipeline）纷繁复杂、流程长，不同环节对于存储系统的需求也不同；
- 将 AI 作业与 Kubernetes 原生结合，最大化容器平台的优势。
Why JuiceFS?
- JuiceFS 的元数据引擎能够横向扩展，轻松支撑百亿级小文件存储；
- 通过多级缓存加速保障 AI 作业的效率和稳定性；
- JuiceFS 完全兼容 POSIX、HDFS 和 S3 API，可以无缝对接任何框架和组件；
- 在 AI 作业管线（Pipeline）中使用 JuiceFS 作为统一存储，减少多余的数据拷贝和迁移工作；
- JuiceFS 提供 Kubernetes CSI Driver 支持，通过 Kubernetes 原生的存储方案来访问数据，对 Kubernetes 生态友好；
- JuiceFS 提供 Linux 标准的用户、用户组权限管理，为不同团队共享存储系统提供数据隔离和安全性保障。
解决方案
- 将 JuiceFS 作为 AI 数据集的统一存储系统，支撑海量数据管理；
- 通过 JuiceFS 为不同类型的 AI 作业提供高性能、稳定的数据访问能力；
- 将 JuiceFS 作为算法科学家工作空间（Workspace）底层存储，统一运维管理，也不同担心数据丢失和损坏；
- 将公共数据集存储到 JuiceFS 中供不同团队成员同时访问。
客户收益
- 通过 JuiceFS 可以应对海量小文件存储带来的挑战，同时支持 AI 作业对于存储系统不同维度的需求；
- AI 作业可以无缝接入 JuiceFS，没有额外的对接成本；
- 联合大数据平台可以实现数据统一管理，不再有数据孤岛；
- 算法科学家将拥有一个无限容量的工作空间，加速模型算法研究。
