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SOLUTION

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？

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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。

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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12

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第一章：背景

第一章：背景

1.1企业AI：从试点到生产

人工智能（AI）为各行各业带来了巨大的价值，但企业往往只能做小规模试点，很难将AI解

决方案进行规模化应用。随着生成式A