北京時間11月17日消息，開源數(shù)據(jù)編排軟件開發(fā)商Alluxio宣布正式發(fā)布數(shù)據(jù)編排平臺2.7版本，新版本立即可用。2.7版本通過并行數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)預處理和訓練工作流，可將機器學習(ML)訓練的I/O效率提高5倍，從而顯著降低成本。新版本還提供了更強的性能分析，并能更好地支持Apache Hudi和Iceberg等開放表格格式，使得對數(shù)據(jù)湖的訪問更易于擴展，從而實現(xiàn)了Presto和Spark的分析提速。

“Alluxio 2.7版本進一步鞏固了Alluxio在云上人工智能（AI）、機器學習和深度學習方面的重要地位，”Alluxio創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官李浩源表示。“隨著數(shù)據(jù)集的增長以及CPU和GPU計算能力的增強，機器學習和深度學習已成為AI主流技術(shù)。這些技術(shù)的興起推動了AI的發(fā)展，但也凸顯了數(shù)據(jù)和存儲系統(tǒng)訪問中存在的一些挑戰(zhàn)?！?/p>

“我們在1000個節(jié)點的集群中部署了Alluxio，用來加速我們游戲AI平臺上模型訓練的數(shù)據(jù)預處理。事實證明Alluxio穩(wěn)定、可擴展且易于管理?！彬v訊大數(shù)據(jù)平臺研發(fā)負責人陳鵬表示。“隨著越來越多的大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用容器化，Alluxio正在成為大型企業(yè)和機構(gòu)的首選，作為加速數(shù)據(jù)分析和模型訓練的中間層。”

“擁有大規(guī)模分析和AI/ML計算框架的數(shù)據(jù)團隊面臨著越來越大的壓力，需要讓日益增長的數(shù)據(jù)源更易于訪問，同時確保性能的穩(wěn)定，這需要同時考慮數(shù)據(jù)本地性、網(wǎng)絡(luò)I/O和成本問題，”ESG分析師 Mike Leone表示?！捌髽I(yè)和機構(gòu)希望選用更實惠和可擴展的存儲，如云對象存儲，同時避免昂貴的應(yīng)用程序修改或處理新的性能問題。Alluxio通過抽象存儲細節(jié)并使數(shù)據(jù)更接近計算側(cè)來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，尤其是在混合云和多云環(huán)境中?！?/p>

Alluxio 2.7版本新增以下功能：

使用Alluxio和NVIDIA的DALI進行機器學習訓練

NVIDIA的數(shù)據(jù)加載庫(DALI)是一個常用的Python庫，支持通過CPU和GPU進行數(shù)據(jù)加載和預處理從而加速深度學習。在2.7版本中，Alluxio平臺進行了優(yōu)化，可以與DALI一起部署用于加速基于Python的ML應(yīng)用，其中包括模型訓練和推理之前的數(shù)據(jù)加載和預處理步驟。通過加速I/O密集型工作并允許并行處理后續(xù)的計算密集型訓練，Alluxio數(shù)據(jù)平臺上的端到端訓練與傳統(tǒng)解決方案相比實現(xiàn)了顯著的性能提升。對于海量小文件的訓練，與其他解決方案相比，該解決方案可以實現(xiàn)橫向擴展（scale-out）。

大規(guī)模數(shù)據(jù)加載

Alluxio的核心定位是數(shù)據(jù)管理能力，這些能力包括對分散的數(shù)據(jù)源進行統(tǒng)一和實現(xiàn)緩存。隨著Alluxio越來越多地用于計算和存儲跨多個地理位置的場景，Alluxio自身也在不斷擴展。本次更新采用新技術(shù)對數(shù)據(jù)進行批處理，從而增強其可擴展性。批處理通過使用內(nèi)置執(zhí)行引擎處理數(shù)據(jù)加載等任務(wù)，減少了管理控制器對資源的需求，從而減少了系統(tǒng)配置的工作量，降低了成本。

Kubernetes上的易用性

Alluxio現(xiàn)在支持用于Kubernetes的原生容器存儲接口(CSI)驅(qū)動，以及用于ML的Kubernetes operator，這使得在容器化環(huán)境中的 Alluxio平臺上操作ML工作流比以往任何時候都更加容易。 Alluxio的卷類型現(xiàn)在可用于Kubernetes環(huán)境。敏捷性和易用性是本次新版本關(guān)注的重點。

在Presto上基于分析動態(tài)調(diào)整緩存

新版本還推出了智能緩存新功能，名為Shadow Cache，能夠動態(tài)分析緩存大小對響應(yīng)速度的影響，從而輕松實現(xiàn)高性能和低成本之間的平衡。對于大規(guī)模的多租戶Presto環(huán)境，此新功能通過自助管理顯著降低了管理開銷。

“在存儲與ML計算分離的情況下，數(shù)據(jù)平臺團隊利用 Alluxio 來簡化數(shù)據(jù)預處理和加載階段，”Alluxio高級產(chǎn)品經(jīng)理 Adit Madan表示，“這種簡化使得Spark ML、Tensorflow和PyTorch等框架能最大限度地利用GPU。 Alluxio 解決方案可在AWS、GCP和Azure Cloud 等多個云平臺上使用，現(xiàn)在也可在私有數(shù)據(jù)中心或公有云中的Kubernetes上使用。”

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