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多点 DMALL：大数据存算分离下的存储架构探索与实践

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
网易互娱出海之旅：大数据平台上云架构设计与实践

网易互娱出海之旅：大数据平台上云架构设计与实践
2023-08-09
柯维鸿
网易互娱大数据离线计算平台选择了 JuiceFS 来帮助实现 Hadoop 上云，并给下游数据业务和分析部门提供了完整 Hadoop 的兼容性，避免所有业务逻辑推倒重来；给游戏数据业务出海节省了大量存储和算力成本。
思谋科技：构建易于运维的 AI 训练平台

思谋科技：构建易于运维的 AI 训练平台
2023-08-04
孙冀川
伴随着思谋科技业务的发展，数据量持续增长，存储平台面临大图片的高吞吐、超分辨率场景下数千万小文件的 IOPS 问题、运维复杂、运维人员紧张等问题，经过比对 NFS、GlusterFS、Lustre 和 CephFS等文件系统，最终选择了JuiceFS，帮助实现高吞吐易运维存储平台的优化。
之江实验室：如何基于 JuiceFS 为超异构算力集群构建存储层

之江实验室：如何基于 JuiceFS 为超异构算力集群构建存储层
2023-06-09
洪晨
由于算力资源的天然异构性，以及不同技术实现的计算能力往往出自不同的系统架构或指令集，会导致软件不兼容性，从而提高了算力使用的门槛，也使得算力利用率难以有效提高。对面挑战最终选择了 JuiceFS 来优化存储系统，实现了简单的部署、多样元数据引擎选项、跨节点文件原子性和一致性，以及缓存功能，减轻底层…
从本地到云端：豆瓣如何使用 JuiceFS 实现统一的数据存储

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

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…
JuiceFS 在火山引擎边缘计算的应用实践

JuiceFS 在火山引擎边缘计算的应用实践
2023-02-17
何兰州
云的能力正在从中心延展到边缘，形成新型边缘云基础设施。在只读场景，结合客户端的多级缓存，以及大文件场景，还有读多写少的场景，JuiceFS 有比较大的优势，非常契合边缘渲染场景的业务需求，本文将分享为大家介绍 JuiceFS 在边缘计算场景中的应用。
JuiceFS 在 VIVO AI 计算平台的存储应用

JuiceFS 在 VIVO AI 计算平台的存储应用
2023-02-10
彭毅格
vivo AI 计算平台致力于解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点。其中轩辕文件存储是 vivo 互联网基础平台存储团队和 JuiceFS 团队共同合作开发并具备高性能分布式元数据、云原生、多级缓存、灵活限流等特性和功能
云知声: 基于 JuiceFS 的超算平台存储实践

云知声: 基于 JuiceFS 的超算平台存储实践
2023-01-06
吕冬冬
云知声超算平台的建设目标就是要建成一站式的 AI 平台，使用 JuiceFS 替换 Lustre， 使用JuiceFS 客户端多级缓存功能提升 AI 模型的训练速度，并可以更方便的进行模型调试与数据处理。