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金山云：基于 JuiceFS 的 Elasticsearch 温冷热数据管理实践

金山云：基于 JuiceFS 的 Elasticsearch 温冷热数据管理实践
2022-11-17
侯学峰
Elasticsearch 作为一款分布式的搜索和分析引擎，由于其简单易用、性能高效获得了广泛应用，随之而来的是物理资源和费用的增加，如何降低 ES 场景的成本成为了大家普遍关心的话题。金山云，在经过一系列测试后，将 JuiceFS 和其对象存储 KS3结合，实现了对ES 温冷数据的存储。
乾象投资：基于 JuiceFS 构建云上量化投研平台

乾象投资：基于 JuiceFS 构建云上量化投研平台
2022-11-04
李健弘
在使用 AI 进行量化交易策略开发时 ，会产生大量离线任务，任务量波动巨大，短时间内可从 0 上升到上万任务量，本地存储无法灵活地弹性伸缩，量化机构开始考虑上云，实践分享使用 JuiceFS 帮助数据缓存预热提升训练效率，实现降成本、高吞吐以及云上兼容 POSIX。
理想汽车：从 Hadoop 到云原生的演进与思考

理想汽车：从 Hadoop 到云原生的演进与思考
2022-08-30
聂磊
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。
突破存储数据量限制，JuiceFS 在携程海量冷数据场景下的实践

突破存储数据量限制，JuiceFS 在携程海量冷数据场景下的实践
2022-08-29
妙成&小峰
本地存储运维成本越来越高，为此携程将部分冷数据迁移至对象存储，并使用 JuiceFS 作为云上文件系统。改造后， Elasticsearch 实现了一定程度的存算分离；数据从 GlusterFS 迁移到 JuiceFS 后 ls 等行为性能大幅提高。
一面数据：Hadoop 迁移云上架构设计与实践

一面数据：Hadoop 迁移云上架构设计与实践
2022-07-28
刘畅&李阳良
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…
深势科技分享 AI 企业多云存储架构实践

深势科技分享 AI 企业多云存储架构实践
2022-07-06
李样兵
深势科技成立于 2018 年，是 “AI for Science” 科学研究范式的先行者，不论是在超算中心还是公有云上，这些用户对于计算资源的需求是巨大的，同时算法研究也会涉及海量的小文件存储。深势科技的技术团队使用 JuiceFS 探索实现混合云存储的架构帮助降低成本提高性能。
AI 场景存储优化：云知声超算平台基于 JuiceFS 的存储实践

AI 场景存储优化：云知声超算平台基于 JuiceFS 的存储实践
2022-06-28
吕冬冬
在 AI 场景中，文件存储中面临一些新的变化：非结构化数据、大量的小文件、训练数据读多写少等。这些变化，给存储带来新的挑战。云知声为大家分享使用 JuiceFS 进行存储优化实践。
移动云使用 JuiceFS 支持 Apache HBase 增效降本的探索

移动云使用 JuiceFS 支持 Apache HBase 增效降本的探索
2022-05-31
陈海峰
本文主要介绍了移动云使用 JuiceFS 接入对象存储优化 Apache HBase 的方案选型思考、验证。结合前期测试工作，移动云 HBase 在使用 JuiceFS 结合对象存储的方案后，在获得与数据存储在 HDFS 差不多读写性能基础上，用户花费却只有数据存储在 HDFS 的一半以下。
上汽云 x JuiceFS：iGear 用了这个小魔法，模型训练速度提升 300%

上汽云 x JuiceFS：iGear 用了这个小魔法，模型训练速度提升 300%
2022-01-27
Juicedata
一个高精度 AI 模型离不开大量的优质数据集，在数据量比较大的情况下，模型训练周期也会相应加长。通常是提升算力，增加资源提升性能。但大多数情况下，面对昂贵的算力资源，不可能无限增加的。本文通过 JuiceFS 实现高性能缓存加速方案去大幅加速 iGear 平台上训练任务的速度，极大地缩短模型训练时…