此白皮书详细介绍了如何利用公有云(如Amazon AWS、 Google GCP或Microsoft Azure)直接在本地数据上扩展分 析工作负载，而无需通过人工干预将数据复制和同步到 云中。我们将以实例展示如何通过部署在公有云上的 Alluxio，来自动把数据从HDFS缓存到运行Presto和Hive 的机器内存上。此外，我们也将展示如何在位于两个不 同位置的Amazon EMR集群中设置和执行性能基准，并给 出我们的研究结果概述。
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此白皮书详细介绍了如何利用公有云(如Amazon AWS、 Google GCP或Microsoft Azure)直接在本地数据上扩展分 析工作负载，而无需通过人工干预将数据复制和同步到 云中。我们将以实例展示如何通过部署在公有云上的 Alluxio，来自动把数据从HDFS缓存到运行Presto和Hive 的机器内存上。此外，我们也将展示如何在位于两个不 同位置的Amazon EMR集群中设置和执行性能基准，并给 出我们的研究结果概述。
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随着 Dyna Robotics 不断扩大其 GPU 集群规模，训练任务开始给对象存储访问路径造成巨大压力
借助 Alluxio S3 写缓存，小对象 PUT 延迟降至约 4-6 毫秒，提升幅度达到 5-8 倍；而大对象写入在低延迟且稳定状态下，每个 Alluxio worker 可持续保持 6GB/s 以上速度，随着 Alluxio worker 的增加，性能几乎呈线性扩展。
通过引入 Alluxio，Fireworks AI 将原本依赖人工、易出错的模型服务架构，升级为自动化、高性能的现代系统。Alluxio 不仅解决了核心技术瓶颈——冷启动延迟，还在客户体验、成本控制和工程效率等多个维度创造了实际业务价值。
京公网安备 11010802040260号
