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为企业生产环境下的AI负载选择合适的架构
Alluxio新方案
加NAS/NFS
如何应对AI数据访问挑战?
*本解决方案版权归属于北京开元维度科技有限公司,未经授权,不得进行任何形式转载和分发。
01/12
导言
人工智能(AI)和机器学习(ML)已经成为企业运营和进行数据相关决策的关键。目前,企业正在逐步将AI和ML任务从试点扩展到生产级部署,因此需要能够满足任务快速增长的可扩展架构。然而,许多企业在扩展AI基础设施时忽略了存储和计算之间的鸿沟,导致出现性能瓶颈、计算资源利用率低下以及企业内部无法充分利用数据的情况。
本白皮书重点介绍了企业要最大程度实现业务收益,在现有基础设施上扩展AI负载时应考虑的重要因素。同时还讨论了AI在数据访问方面的挑战,以及像NAS这样的常用解决方案存在的局限性,最后,介绍了Alluxio作为关键的数据访问层如何优化架构并加速工作流。
02/12
目录
第一章:背景3
1.1企业AI:从试点到生产3
1.2企业AI的早期架构3
1.3为何全面而严谨的决策对于生产级AI至关重要?4
第二章:数据访问中的挑战5
2.1数据访问是AI/ML的关键要素5
2.2预生产架构中的数据访问挑战5
2.3现有解决方案6
2.4现有解决方案的问题6
第三章:Alluxio提供的解决方案8
3.1部署Alluxio:高性能数据访问8
3.2Alluxio解决的问题8
3.3Alluxio在架构中的位置9
3.4Alluxio部署在AWS上-参考架构和基准测试结果10
第四章:总结
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