一家财富50强科技公司成功地通过Alluxio实现混合云部署，为多云部署奠定基础， 降低成本并提升了敏捷性。
人工智能（AI）技术的应用正在迅速发展，如今兴起的生成式AI进一步加速了AI应用，使得AI成为增加企业营收、提高客户满意度和企业生产效率的当务之急。AI项目成功的关键在于数据访问，因此为应用程序迅速提供数据的能力至关重要。随着AI应用场景日趋复杂化，我们需要了解数据访问模式并采取合适的解决方案。
背景导读 “数据孤岛”这个词相信大家并不陌生，随着企业数字化程度不断加深，由于数据孤岛所产生的数据重
在当下技术驱动的时代，人工智能（AI）不断发展，对许多领域产生颠覆性的影响。PyTorch 作为一款
数据驱动决策的时代，拥有高性能的数据查询平台对于高效数据分析、快速得出分析结果并作出明智的决策至关重
据统计，数据出口费用已经影响到34%的云存储使用企业。管理数据出口费用极具挑战性，对于设置了多个办事处、部门或分支机构且都需要进行数据分析的大型企业而言更是如此。
随着存储系统和存储格式的组合日益多样化，不同计算框架访问存储系统的复杂性不断增加，数据层的创新迫在眉
Alluxio与Spark联合部署实现一个可扩展、敏捷和经济有效的方案，打造现代化的数据平台。 本文提供了Spark + Alluxio这个技术栈/解决方案的概述，你将会了解到系统架构、实践案例和性能及成本基准测试的结果。
Alluxio 与 Spark 是来自加州大学伯克利分校 AMP 实验室的姊妹项目。为了提升性能和简化数据管理，许多企业如中国联通、BOSS直聘、WeRide文远知行、去哪儿等将Alluxio 与 Spark 部署在一起。
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。
白皮书介绍了如何利用 Alluxio 加快数据访问，实现云上分布式训练的端到端性能提速。部署 Alluxio 后，从云存储加载数据，缓存数据和训练都变得更加简单高效。另外，还展示了如何搭建一套端到端加载训练数据性能的测试框架，以及 Alluxio 与其他训练主流数据供给方案的性能测试比对结果。
Presto和Alluxio的协同工作可实现统一、强大、高性能、低延迟和低成本的分析架构，该架构不仅有利于分析，而且有利于数据工作流各阶段的工作。
