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基于 JuiceFS 构建高校 AI 存储方案:高并发、系统稳定、运维简单

在高并发读写场景下,原先使用的 NFS 性能较低,常在高峰期导致数据节点卡死。此外,NFS 系统的单点故障问题也导致一旦数据节点宕机,该机器上的数据将完全不可用。...在训练过程中,随着模型参数的调整,我们需要频繁地写入不同大小的模型参数切换文件,这些文件的大小可能从几十兆字节到数几字节不等,具体取决于模型的大小。...JuiceFS 的缓存功能对于深度学习模型的训练尤为重要。尽管在首轮数据加载时可能无法直接命中缓存,但随着训练的进行,后续轮次几乎能够百分之百地利用缓存,从而显著提升训练过程中的数据读取速度。...对于运维团队来说,这些特性极大地减轻了工作负担,提高了系统的稳定性和可靠性。...解压数据集较慢 (大量小文件写入) 最后,我们在日常使用中偶尔需要解压数据集,这涉及到大量小文件的写入操作。我们发现这一过程相较于本地解压明显较慢。

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NFS已进化!标准协议撑起AI超算级文件系统

本文将为你揭示现代化NFS——特别是Parallel NFS(pNFS)v4.2协议,如何重塑文件系统性能新边界,赋能AI、大数据等高强度计算场景。...这使得NFS不再是“不追求速度”的代名词,而是具备企业级安全、性能和可管理性的新一代标准协议。...NFSv4.2(pNFS) 性能 单一服务器 HPC 级性能,支持 RDMA 并可并行传输数据至多个存储服务器 可扩展性 单一服务器 单一命名空间跨横向扩展存储服务器 效率 无状态 有状态 - 大多数操作可以可靠地缓存其状态...条带化(Striping)与纠删码(Erasure Coding):在客户端完成文件分段写入,可提升大文件处理速度并增强数据冗余能力(预计未来将在Linux NFS客户端中实现)。...图 4 - NFS 协议旁路,又名 LOCALIO 图 5 - 跨五个存储服务器(节点)的客户端条带读取(或写入) 图 6 - 客户端侧纠删及客户端崩溃后的条带化写入恢复 五、实时智能:LAYOUTERROR

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    让 JuiceFS 帮你做好「异地备份」

    将重要数据备份到一个相对隔离的系统中(异地数据中心),是一个非常有效的备份方案,能规避上面提到的大部分风险,保障公司业务数据的安全。 如何做异地备份?...方案 3 中,无论使用公有云的 NFS 存储还是基于云硬盘自建 NFS,因为协议不支持传输加密,跨公网直接挂载很不安全,需要再搭配 V** 或者其他网关来解决。...在设计异地备份方案时,还得考虑因备份的存储位置不在同一个高速内网内时带来的传输问题,传输会比较慢而且不稳定,还容易被窃听。...方便实用,灵活且门槛低,价格对比同类其它方案,也相当有竞争力(以单机的云硬盘的价格得到比 NAS 还好的服务)。 如何用 JuiceFS 来做异地备份呢?...当你需要在 UCloud 广州区进行数据恢复时,它会直接从 UFile 读取数据,速度快且不需要付流量费。

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    “烧钱”的大模型,如何迈过存储这道坎?

    和算力相关的讨论已经有很多,以至于英伟达的市值在2023年翻了两番。同样不应小觑的还有数据,除了数据量的爆炸性增长,数据的读取、写入、传输等基础性能,开始遇到越来越多的新挑战。...不那么乐观的是,目前的训练数据通常以图片、文档等小文件的形式存在,意味着在训练过程中需要频繁地读取和写入数据,并且需要支持快速地随机访问。...大约在两年前,华为开始了NFS+协议的研发,着力解决传统NFS的不足,最终交出了一份“高可靠高可用”的答卷:一是可靠性。...打个比方的话,传统NFS的客户端和服务端之间仅有一条路,NFS+协议允许单个NFS挂载点使用多个IP进行访问,等于在客户端和服务端之间修了多条路,巧妙解决了传统NFS被诟病的“可靠性”问题。...正如前面所提到的,大模型训练需要快速的随机访问,NFS+协议采用了数据视图同步的方式,大模型训练需要读取某个节点的数据时,直接与对应节点高效地放置和访问数据,找到最优的访问链路。

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    构建可靠AI模型的7大核心技术

    数据可靠性经验模型的质量仅取决于用于开发模型的训练和测试数据。如果对数据质量相对于真实世界的代表性没有信心,模型的输出可能无法在操作环境中可靠地提供准确输出。...对美国政府问责局而言,数据可靠性取决于:适用性:数据是否提供相关质量的有效测量?完整性:数据集在所有属性上的填充程度如何?准确性:数据是否反映了收集数据集的真实世界?...为了更深入地了解AI如何运行,有一些工具允许模型在预测或输出旁边报告不确定程度。这朝着信任稳健系统迈进。如果模型报告高度不确定性,这对人类操作员或其他网络AI是有价值的洞察。...高风险、定期更新的模型最好每天检查(由人类验证输出)。变化较慢、低优先级的模型可以在更长的时间线上检查,在某些情况下使用API进行功能自动评估。...这些可能是技术方法,组织的数据科学专业人员可以探索新想法如何支持部署的AI以及模型开发。例如,“Lipschitz约束模型”具有有界导数,可以帮助神经网络对对抗性示例更加稳健。

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    Linux 6.12内核中 “客户端侧纠删编码” 介绍及场景应用

    与传统的RAID(冗余磁盘阵列)技术不同,纠删编码不仅能够容忍数据丢失,还能够通过数学算法有效地恢复丢失的数据。...客户端执行的纠删编码通常是在数据写入NFS服务器之前进行的,而不是服务器端进行数据编码。客户端会在上传数据时自动将数据分割成多个数据块,并将这些数据块和冗余块一同发送到NFS服务器。 3....网络带宽优化: 客户端将数据编码后上传,这意味着每次写入的冗余数据块将被提前计算并发送到NFS服务器。这种优化能够提高数据传输的效率,尤其是在大规模分布式存储系统中。...提升数据恢复速度: 由于数据恢复是在客户端进行的,客户端可以利用冗余数据块快速恢复丢失或损坏的数据块,减少了恢复过程中的延迟。...这种机制不仅减轻了NFS服务器的负担,还提供了更高的可靠性、性能和灵活性,尤其在分布式存储和大数据环境中具有重要作用。然而,它也面临一定的计算开销和存储效率问题,需要根据实际场景权衡使用。

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    从入门到实战Hadoop分布式文件系统

    每次分析都将涉及该数据集的大部分数据甚至全部,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 商用硬件   hadoop并不需要运行在昂贵且高可靠的硬件上。...而默认的块大小时间为64M,但是很多情况下HDFS使用128MB的块设置。以后随着新一地啊磁盘驱动器传输速率的提升,块的大小将被设置的更大。   但是该参数也不会设置的过大。...MapReduce中的map任务通常一次处理一个块中的数据,因此如果任务数太少,作业的运行速度就会比较慢。   对分布式文件系统中的块进行抽象会带来很多好处。...事实上,如果运行namenode服务的机器毁坏,文件系统上所有的文件将会丢失,因为我们不知道如何根据datanode的块重建文件。...一般的配置是,将持久状态写入本地磁盘的同时,写入一个远程挂载的网络文件系统NFS。   另一种可行的方法是运行一个辅助namenode,但它不能被用作namenode。

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    图片服务架构演进及云存储的优势

    问题导读 1.构建独立的图片服务器有什么优势? 2.使用云存储服务有哪些优势? 3.图片如何防盗链?...具体实现思路是: 1)所有前端web服务器都通过nfs挂载3台图片服务器export出来的目录,以接收web服务器写入的图片。...云存储阶段 2011年李彦宏在百度联盟峰会上就提到过互联网的读图时代已经到来,图片服务早已成为一个互联网应用中占比很大的部分,对图片的处理能力也相应地变成企业和开发者的一项基本技能,图片的下载和上传速度显得更加重要...3) Bucket Bucket是OSS上的命名空间;Bucket名在整个OSS中具有全局唯一性,且不能修改;存储在OSS上的每个Object必须都包含在某个Bucket中。...另外FASTDFS在并发高于300写入的情况下出现性能问题,稳定性不够友好。OSS存储使用的是阿里云基于飞天5k平台自主研发的高可用,高可靠的分布式文件系统盘古。

    4.9K50

    服务器选择硬盘时,到底是选HDD?还是SSD?

    由于其机械性能,HDD的读写速度相对较慢,访问时间较长。这在需要快速数据检索和高吞吐量的应用中可能导致性能瓶颈。此外,HDD较易受冲击和振动影响,可能导致损坏或故障。...相对较慢 更快 随机访问速度 较慢,受寻道和旋转延迟影响...,较易丢失数据写入速度快,断电时更可靠 技术发展趋势 逐渐被淘汰,但仍用于大容量存储 不断发展和改进,逐渐普及 图片---图片如何选择图片在选择服务器存储方案时...SSD的高性能和快速的数据访问速度使得科研人员能够更高效地进行数据挖掘和分析,加快研究进展。这些案例突显了在不同场景下选择HDD还是SSD的重要性。...如果项目注重性能、速度和可靠性,并且预算允许,SSD可能是更好的选择。而如果项目需求主要集中在大容量存储上,并且预算有限,HDD可能更适合。

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    实现无限存储:基于JuiceFS 创建 Samba 和 NFS 共享

    本文将以 Linux 系统为例,介绍如何将 JuiceFS(云原生分布式文件系统)作为 Samba 和 NFS 的底层存储,为企业提供高度可扩展的无限云存储解决方案。...,速度快但会降低数据可靠性;也可以设置为 sync 写入速度慢但能提高数据可靠性。...通过安装扩展程序,即可支持在图形化界面中管理 Samba 和 NFS 共享。 如果需要在本地长期稳定地提供 Samba 和 NFS 共享,可以考虑设置一个专用的服务器或虚拟机来实现。...192.168.1.26:/mnt/myjfs/nfs mnt 总结 本文介绍了如何使用 JuiceFS 文件系统作为 NFS 和 Samba 的共享存储,实现一个面向内网且几乎没有容量上限的共享存储空间...通过引入 Cockpit 的图形化管理界面,让读者可以更方便地管理多用户、多权限的 Samba 和 NFS 共享。

    1.2K20

    Hammerspace为Linux内核做出重大创新

    LOCALIO、FlexFiles、Attribute Delegations和Fast Failover等功能旨在提供无与伦比的性能、可靠性和可扩展性。...与N-Connect结合使用时,多个数据路径将统一为单个高效流,用于需要大量读取或写入操作的工作负载。...快速故障转移(Fast Failover) 借助快速故障转移,读写操作可以无缝重定向到其它运行正常的服务器,从而最大限度地减少停机时间。...优化数据传输速度(LOCALIO) 对于与应用程序位于同一NFS服务器上的数据,LOCALIO可直接传递数据而无需通过网络,从而消除数据路径瓶颈。...“我们正在彻底改变世界对数据存储架构的看法,将分布式存储系统的速度和效率提升到一个新的水平。通过改进NFS和Linux内核中的存储服务,我们让组织能够统一和增强管理其数据——使其无处不在。

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    NFS-SSD(以太网直连SSD)如何改变游戏规则

    这些增强功能消除了80%的NFSv3的GETATTR流量(用于获取文件或目录的属性信息) 客户端和服务器之间的多个并行网络连接,包括对RDMA的可选支持,以避免TCP堆栈性能限制‍ 能够使用条带或镜像同步写入多个存储节点...,从不可靠的存储节点构建高度可靠、高可用的系统,并在多个后端NFS v3存储节点之间分发单个文件访问权限 能够在访问数据时不间断地移动数据(类似vMotion) 文件粒度访问和性能预测报告 能够通过NFS...- NVMe遇上GPU Direct NVIDIA引入GPU Direct后“跳数”降至1个,但在传统NAS中如何?...设想一个新存储形态:搭载SOC,Linux NFS客户端使用原生纠删技术将数据写入大量SSD磁盘,最后该存储通过以太网接入。‍‍‍‍ ‍‍...NFS-eSSD优势: 低延迟 功耗更低 降低运营(和资本)成本 较低的写入放大 在不牺牲性能下增加密度 更高接入存储密度 更好的可靠性、可用性和可服务性 更大的弹性扩展范围 大规模(实现超大规模

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    基于华为openEuler系统部署NFS文件共享服务

    本篇文章基于华为openEuler系统,详细介绍如何部署和配置NFS文件共享服务,旨在帮助读者理解并掌握从基础安装到高级配置管理的全过程。...一、相关服务介绍1.1 openEuler系统介绍简介openEuler是华为发起并主导的一个开源操作系统项目,它基于Linux内核开发,致力于为企业级应用提供安全、稳定、可靠的操作环境。...性能优化:NFS支持多种性能优化技术,如读写缓存机制,可以显著提高文件访问速度,尤其是在高延迟或低带宽的网络环境中。...可扩展性:NFS能够很好地适应从小型到大型网络的需求,使其成为企业环境中广泛使用的文件共享解决方案。这些特性使NFS成为了需要高效、便捷地共享文件的网络环境中的理想选择。...无论是用于小型办公室还是大型数据中心,NFS都能提供可靠的服务。

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    MooseFS基本概念总结

    在各位老师的推动下我用6台机器实践了一下moosefs,moosefs的部署还是很简单的,和配置NFS很像,就是多了两种角色的机器,正是有了它们,才使得moosefs在可扩展性和稳定性上都要远好于NFS...,在读写的性能方面,通过dd进行的简单测试来看,moosefs也就是写入的速度稍微好于NFS,读上没有差别。...,如果没有个容错的机制,会很可怕;冗余电池,和磁盘配置RAID1/RAID5/RAID10,都是为了保证高可靠。...Chunkserver —— 数据存储地,文件以chunk大小存储,每chunk最大为64M,小于64M的,该chunk的大小即为该文件大小,超过64M的文件将被均分,每一份(chunk)的大小以不超过...95%左右的时候,就已经不能写入了,当时可用空间为1.9GB。

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    Apache Spark:大数据领域的下一件大事?

    弹性分布式数据集(RDDs)可以从磁盘读取,然后保存在内存中以提高速度,也可以缓存,这样不必每次都重新读取它们。与大多数基于磁盘的Hadoop相比,仅仅这一项就在很大程度上提高了速度。...与像Twitter的Storm这样的框架相比,Spark采用了一种有趣且不同的方法。Storm基本上就像是一个管道,你可以推送单个事件,然后以分布式方式进行处理。...收集的数据成为自己的一个弹性分布式数据集(RDD),然后使用通常的Spark应用程序进行处理。 作者声称,这种模式对较慢的节点和故障更加稳健,并且对于大多数应用来说,5秒的间隔通常足够快。...基于写入时复制方案的更有效的实现可以应用在这样的情况中,但如果我没有弄错,它还没有实现。.../)关于你如何最终用混合策略(可变数据和不可变数据)来使得它在现实中起作用的。

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    完全解读NFS

    的tcp/ip端口连接服务器 insecure:允许客户端从大于1024的tcp/ip端口连接服务器 sync:将数据同步写入内存缓冲区与磁盘中,效率低,但可以保证数据的一致性 async:将数据先保存在内存缓冲区中...,即不会同步写到磁盘,此参数会提高性能,但是会降低数据安全 一般生产环境,不推荐使用,除非性能要求高,数据可靠性不高的场合 atime 在每一次数据访问是,同步更新每次的访问的inode的时间,默认是atime...用dd命令写入文件查看写入速度 ? 修改rszie和wsize,重新挂载,并查看写入速度 ? ?...可以看到有一个比较明显的提升,另外其他的影响nfs速度的因素还包括 网络包大小和网卡驱动、网络延迟、网络包分片等 传输采用TCP或UDP 传输超时等待和重传 nfsd的进程个数 磁盘(阵列或SSD)...权限无论如何修改,都是nfsnobody或nobody 该故障一般是由于rpc的idmapd守护进程引起的,在nfs-v4版本中,rpc有一个rpc.idmapd的守护进程,该进程负责处理uid和gid

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    【大家的项目】NFS > FUSE: 为什么我们用Rust实现了自己的NFS服务器

    乐观地看FUSE 我喜欢文件。每个计算机系统都理解文件。每个程序都知道如何读取和写入文件。这是一个真正通用的API。因此,我喜欢FUSE的想法。...在实际应用中,FUSE守护进程本身必须明确地实现大量的缓存。使用NFS,我们可以避免所有这些额外的复杂性。...用在FUSE上,超时/失败行为必须在守护进程的每个地方都被可靠地实现。如果你卡在一次API调用,很容易就连带卡住守护进程和所有读取文件系统的程序。 实际上性能非常好。...我们已经达到的初步效果是: 读取性能相当好 写入功能可用,但仍然需要大量的优化 我确信nfsserve还有很多重构和性能提升的空间,希望大家从这篇文章中有所收获!...注解: XetHub开发了一个使用NFSv3协议而不是FUSE的跨平台用户态文件系统,从而实现了更好的性能和可靠性。

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    快手春节红包背后,高并发存储架构设计

    非常方便地实现了目录和文件在不同机器上进行共享。...由于网络速度的增加和延迟的降低,NFS 一直是通过网络提供文件系统服务最具有吸引力的选择。 3. NFS实现原理 那么,NFS究竟是如何做到像访问本地文件一样通过网络访问远端的文件的?...这就允许在其中缓存请求,减少访问物理设备的次数,加快访问速度。...对用户和应用程序来说,由于接口完全相同,因此用户感觉不到差异,应用程序也可以无缝地移植到 NFS 文件系统上。...(3)安全可靠 CFS 采用三副本的分布式存储机制、具有极高的可靠性。系统确认数据在三个副本中都完成写入后,才会返回写入成功的响应。

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    【教程】配置NFS共享直接访问目标服务器的存储目录

    前景提要         我们新服务器的硬盘容量很小,但旧服务器的硬盘容量很大。如何在不拔硬盘的情况下,直接已本地目录的方式,将旧服务器的硬盘空间挂载到新服务器下?可以通过NFS共享实现。...*(rw,sync,no_subtree_check,no_root_squash,crossmnt,fsid=0) 解释: rw:表示共享是可读可写的,即NFS客户端可以对共享目录进行读取和写入操作...sync:表示数据写入操作需要同步完成后才返回确认。当NFS客户端进行写入操作时,NFS服务器会等待数据完全写入到硬盘之后才返回确认给客户端。这样可以确保数据的一致性和可靠性,但也可能降低写入性能。...通过使用fsid=0选项,可以显式地指定NFS共享的标识符为0。这样做的目的是确保每个共享都具有相同的标识符,从而消除重新挂载导致的问题。.../etc/fstab # 写入: # 202.66.266.228:/mnt/share /home/data1/share_228 nfs defaults,vers=4,timeo=300,

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    FastKV:一个真的很快的KV存储组件

    18年年末微信开源了MMKV, 写入速度前者快很多。 后来Android官方又推出了基于Kotlin的DataStore, 测试了一下,发现写入很慢。...1.1 SP的不足 关于SP的缺点网上有不少讨论,这里主要提两个点: 保存速度较慢 SP用内存层用HashMap保存,磁盘层则是用的XML文件保存。...每次更改,都需要将整个HashMap序列化为XML格式的报文然后整个写入文件。 归结其较慢的原因: 1、不能增量写入; 2、序列化比较耗时。...需要引入so, 增加包体积 引入MMKV需要增加的体积还是不少的,且不说jar包和aidl文件,光是一个arm64-v8a的so就有四百多K。...FastKV的API兼容SharePreferences, 可以很轻松地迁移SharePreferences的数据到FastKV。

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