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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

Jerry 是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国，Jerry 的应用在其所属领域排名第一。

稳定、省钱的 ClickHouse 读写分离方案：基于 JuiceFS 的主从架构实践

JuiceFS v1.2-beta1 今天正式发布。在这个版本中，除了进行了大量使用体验优化和 bug 修复外，新增三个特性：

JuiceFS v1.2-beta1，Gateway 升级，多用户场景权限管理更灵活

Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。

在 Google Colab 中使用 JuiceFS

随着 AI 技术的迅速发展，模型规模和复杂度以及待处理数据量都在急剧上升，这些趋势使得高性能计算（HPC）变得越来越必要。HPC 通过集成强大的计算资源，比如 GPU 和 CPU 集群，提供了处理和分析大规模数据所需的算力。

从 HPC 到 AI：探索文件系统的发展及性能评估

当 BentoML 在 Serverless 环境中部署模型时，其中一个主要挑战是冷启动慢，尤其在部署大型语言模型时更为明显。由于这些模型体积庞大，启动和初始化过程耗时很长。此外，由于 Image Registry 的带宽较小，会让大体积的 Container Image 进一步加剧冷启动缓慢的问题。为了解决这一问题，BentoML引入了JuiceFS。

BentoML：如何使用 JuiceFS 加速大模型加载？

AiSuite 是 NAVER 开发者所使用的人工智能平台，它支持 NAVER 的各种服务的开发和运维。

韩国国民搜索 NAVER：为 AI 平台引入存储方案 JuiceFS

Ceph 提供了对象存储，可作为存储引擎在 JuiceFS 中使用。这一组合非常适合云计算、大数据分析和机器学习等数据密集型应用场景。

手把手教你搭建 Ceph＋JuiceFS

随着大数据、AI 技术的发展，越来越多的企业、团队和个人开始使用 JuiceFS，本文整理了 6 个超实用的 JuiceFS 技巧，帮助大家提升 JuiceFS 的管理效率。

JuiceFS 用户必备的 6 个技巧

Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。

基于JuiceFS 的低成本 Elasticsearch 云上备份存储

最近，留意到 MinIO 官方博客的一篇题为“在对象存储上实现 POSIX 访问接口是坏主意”的文章，作者以 S3FS-FUSE 为例分享了通过 POSIX 方式访问 MinIO 中的数据时碰到了性能方面的困难，性能远不如直接访问 MinIO。在对结果进行分析时，作者认为是 POSIX 本身存在的缺陷导致的性能问题。这个结论与我们既有经验有一定出入。

POSIX 真的不适合对象存储吗？

JuiceFS 在最近 v1.1 版本中加入了社区中呼声已久的目录配额功能。已发布的命令支持为目录设置配额、获取目录配额信息、列出所有目录配额等。完整的详细信息，请查阅文档。

JuiceFS 目录配额功能设计详解

小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。

小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务

在进行分布式文件存储解决方案的选型时，GlusterFS 无疑是一个不可忽视的考虑对象。作为一款开源的软件定义分布式存储解决方案，GlusterFS 能够在单个集群中支持高达 PiB 级别的数据存储。自从首次发布以来，已经有超过十年的发展历程。目前，该项目主要由 Red Hat 负责维护，并且在全球范围内拥有庞大的用户群体。本文旨在通过对比分析的方式，介绍 GlusterFS 与 JuiceFS 的区别，为您的团队在技术选型过程中提供一些参考。

浅析 GlusterFS 与 JuiceFS 的架构异同

传统的 Hadoop 生态体系中，数据存储角色与计算角色通常会部署在相同的机器上，一个占据硬盘提供存储，一个利用 CPU 和内存做计算。为此，MapReduce 和 Spark 也适应性的设计了多层级的数据本地化策略，即任务尽可能被分配到存储所需数据的对应节点上做计算，以减少中间数据交互产生的网络开销和额外的存储压力，提升整体的大数据应用效率。

存算分离实践：构建轻量、云中立的大数据平台

随着企业数据量的持续增长，存储容量需求日益增大。如何采用没有容量上限的云存储替换本容量有限的本地磁盘，已成为广泛的需求和共识。特别是在企业中常用的 Samba 和 NFS 共享，如果能够使用云存储作为底层存储，就能有效解决存储扩容和本地磁盘损坏导致的数据丢失问题。

实现无限存储：基于JuiceFS 创建 Samba 和 NFS 共享

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。

万字长文 | Hadoop 上云： 存算分离架构设计与迁移实践

Steve Kleiman 在 1986 年撰写了《Vnodes: An Architecture for Multiple File System Types in Sun UNIX》一文。这篇论文幅较短，大部分内容是数据结构的列举，以及 C 语言结构之间相互指向的图表。

文件系统考古4：如何支持多个文件系统

有时，进步难以察觉，特别是当你正身处其中时。而对比新旧资料之间的差异，寻找那些推动变革的信息源，我们就可以清晰地看到进步的发生。在Linux（以及大部分Unix系统）中，都可以印证这一点。

文件系统考古：1974-Unix V7 File System

豆瓣成立于 2005 年，是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间，豆瓣数据平台经历了几轮变迁，形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。

从本地到云端：豆瓣如何使用 JuiceFS 实现统一的数据存储

近期发布的 JuiceFS CSI Driver v0.18 版本中，我们提供了一种全新的方式访问文件系统，即 JuiceFS 客户端以 Sidecar 方式运行于应用 Pod 中，且客户端与应用同生命周期。

Sidecar-详解 JuiceFS CSI Driver 新模式

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