快速计算丨在混合云上使用Alluxio可为您节省的基础设施投入成本 →

针对AI和数据分析的Alluxio数据平台

在本地、云、混合或多云环境中,支持无缝访问、管理和运行您的数据和人工智能工作负载

为什么选择 Alluxio

Alluxio位于计算和存储之间,为企业提供统一的视图,

使其能够轻松地跨多个基础架构环境管理数据和AI工作负载。

Alluxio 数据平台有两种产品 – Alluxio Enterprise Data Alluxio Enterprise AI。

您可根据工作负载需求选择相应的产品,

享受Alluxio带来的巨大优势:卓越的性能、无缝数据访问、简化数据工程并节约成本。

卓越的性能

可将模型训练速度提高 20 倍

将模型服务速度提高 10 倍

最大化基础设施投资回报率

搭建在现有数据湖之上

90% + GPU 利用率

无缝数据访问

消除数据副本

随时随地无缝访问数据

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SLACK社区成员超过
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全球排名前10的互联网公司有9家在使用
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GITHUB贡献者超过
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平均每月下载量超过

数据分析和AI基础设施面临的挑战

数据分散在位于不同地理位置的存储系统和云上

数据往往远离应用程序,导致性能低下。复制数据会进一步增加数据工程复杂性和成本。

管理不同的技术栈既昂贵又复杂

每当引入新的存储时,应用开发人员都可能需要重写应用程序,来匹配新的存储协议。大量存储选项需要太多的人力来维护和操作。用户体验差,导致用户对数据平台团队的不满增加。

云和网络成本难以管理和预估

每当数据从一个存储复制到另一个存储时,都会产生成本。API 成本和流量成本会随着时间的推移而增加,而且难以预估。

数据基础设施无法满足AI的需求

数据基础设施的构建不能满足AI工作负载的要求。数据平台团队需要升级数据基础设施,并引入昂贵的硬件,如高性能计算或专用存储。

GPU 稀缺且往往利用率不高

GPU 供不应求,训练通常在GPU可用时进行。当训练数据集远离 GPU 集群时,数据加载速度会非常慢,从而浪费 GPU周期。而复制数据会导致数据工程复杂性的问题。

数据访问缓慢,模型处于饥饿状态

模型通常需要根据不同的协议从多个数据源获取数据。因此,数据往往离模型较远,造成 I/O 瓶颈。对海量小文件进行元数据操作也会导致性能低下,进而使训练流程停滞不前。

热衷于走在技术前沿并构建创新产品

成为云中分析和 AI/ML工作负载的数据编排层

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重磅奖项

客户评价 & 重要奖项

客户评价

与超过300+知名机构共同成长

全球不同行业的领军企业都在使用Alluxio

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