受邀参加 JuiceFS Meetup,分享 AI 数据湖方案
在当今数字化时代,人工智能(AI)正以其前所未有的速度重塑着我们的世界。从医疗、教育到金融、制造业,AI 的应用正不断拓展,成为推动创新和增长的关键力量。随着 AI 技术的不断进步,尤其是大模型的发展,对数据存储和管理的需求也日益增长。这些大模型需要处理和存储海量数据,对存储系统的性能、可扩展性和成本效益提出了新的挑战。
XSKY 星辰天合受邀将于 10 月 23 日(下周三)晚 7 点参加 JuiceFS Meetup,与您共同探讨 AI 时代下的存储解决方案。
话题一:XEOS & JuiceFS
面向私有云和混合云的大模型存储方案
对象存储作为一种高度可扩展、成本效益高的存储解决方案,已成为构建 AI 数据湖的理想选择。它以高度可扩展性和成本效益著称,能够高效处理 AI 训练所需的大量非结构化数据,如图片和视频,同时提供数据共享、持久化和高可靠性。此外,对象存储的云原生特性使其成为多云和混合云环境中的理想选择,为 AI 项目的数据管理和分析提供了灵活性和便捷性。
近日,JuiceFS 与 XSKY XEOS 对象存储完成了互相兼容的认证,为企业带来一个性能更高、成本更低、更加灵活的大模型私有化部署方案。
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AI 存储的挑战 & 联合解决方案 对象存储选型 & XEOS 优势特性 XEOS 对比 MinIO、Ceph 单桶千亿 强大的生命周期能力 大规模运营经验 小文件加速
案例 头部大模型 智算中心
关于讲师
邹博引
XSKY 对象存储产品总监话题二:JuiceFS Roadmap
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JuiceFS 社区版 v1.3 Roadmap
支持 Ranger
新增 SDK 支持:Python && Go
插件化架构,动态加载对象存储支持组件(Ceph 和 Gluster)
高效的备份格式
企业版 v5.2 Roadmap
分布式缓存性能优化
热点分区自动均衡
高性能 FUSE 优化
系统流控优化
关于讲师
黄杰烽
JuiceFS 系统工程师,多年分布式存储研发经验话题三:好未来:多云环境下
基于 JuiceFS 建设低运维的模型仓库
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大模型背景下模型仓库的挑战是什么? 区别于镜像仓库,为什么需要模型仓库? 训推场景下对模型仓库的要求有哪些? 如何分发百 GB 的模型到不同云? 混合云架构下,如何在成本、性能、稳定性之间做好取舍? 模型仓库存储系统的选型与思考 CephFS vs GPFS vs OSS vs JuiceFS 好未来模型仓库的技术实践方案 训推过程中模型仓库读写设计 模型仓库上传与下载的设计 未来准备拓展的应用场景: 多云之间按需同步 分布式 cache 进一步加
关于讲师
贺龙华
好未来云原生负责人,多年云原生基础平台研发、大规模应用PaaS系统经验,曾就职于百度基础架构部。议程
19:00-20:15
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