如何加速云原生数据应用？这个开源项目备受关注

如何加速云原生数据应用？这个开源项目备受关注

云原生 + AI，企业数字化创新的循环引擎

核心功能：

Fluid 在云原生应用与数据的协同编排、调度优化、数据缓存等几方面提出一系列技术创新，其核心功能包括：

提供存储无感知的数据对象-数据集(Dataset)：通过自定义资源对象 (Custom Resource Definition)实现对不同存储系统的统一抽象定义与管理，支持可观测性和弹性伸缩。 利用分布式缓存技术加速数据集读写：通过扩展 CacheRuntime 对象，自定义并管理分布式数据缓存引擎。目前已原生支持缓存引擎 Alluxio 和 JindoFS。 基于容器调度的智能数据编排：基于 Kubernetes 容器调度和扩缩容能力，实现数据缓存的智能化编排。 数据集与应用协同调度：扩展 Kubernetes 调度器感知数据集缓存信息，就近调度应用，发挥本地读写缓存的性能优势。 标准访问接口：使用 Kubernetes 标准存储接口 Persistent Volume Claim 访问数据集，实现无缝兼容云原生应用。 面向场景的性能调优：针对深度学习、批量数据处理等任务，提供数据集预热、元数据管理优化、小文件 IO 优化、自动弹性伸缩等手段，普遍提升任务运行效率。

开源成为生产环境下 AI 应用云原生化重要选择

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