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立即下载|Alluxio助力全球跨境电商构建高性能数据访问平台实战宝典

在数字化时代,电商已成为全球商业最具活力的领域之一。Alluxio作为数据管理与存储领域的先锋,为电商行业的快速发展提供了重要支持,尤其在全球跨境电商的崛起中,成为企业高效运营和创新的关键力量。

跨境电商企业面临数据管理的多重挑战,包括多样化数据处理、跨境物流、多语言支持和本地化运营等复杂场景,涉及的数据可能分布在不同的云平台和本地数据中心。Alluxio凭借其分布式缓存技术和创新解决方案,帮助企业优化数据利用,提升运营效率,从而在全球市场保持竞争优势。

为了赋能更多全球电商企业,我们汇集多家全球跨境电商企业实战案例,推出

《Alluxio助力全球跨境电商构建高性能数据访问平台实战宝典》

从业务痛点剖析到Alluxio解决方案应用,再到企业价值收益,深入挖掘跨境电商企业实战经验,赋能更多电商领域负责AI和大数据的相关从业者,在自身业务中开展更多的创新应用。

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📖【宝典亮点】

丰富实战案例:书中涵盖了韩国本土电商巨头、日本头部电商平台、东南亚领航电商平台、快时尚跨境电商标杆平台以及国内知名品牌特卖电商平台唯品会等多个知名企业的实战案例,详细展示了 Alluxio 在不同场景下的应用实践。

技术深度剖析:深入解析 Alluxio 如何优化数据在存储与计算引擎间的流动,加速数据访问,提升 GPU 利用率,降低云计算和存储成本,为企业在 AI 和大数据场景下提供强大的技术支持。

更全面的价值收益:从性能提升、成本节省、资源利用优化到高可用性保障,全方位呈现 Alluxio 带来的显著收益,助力全球跨境电商企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

🌟【读者收益】

借鉴实战经验:学习全球知名电商平台如何通过Alluxio解决AI模型训练中的数据瓶颈,加速模型迭代和部署。

优化多云/混合云架构:掌握如何利用Alluxio实现跨云、跨数据中心的数据高效管理,提升数据平台的灵活性和扩展性,为AI模型训练提供更强大的基础设施支持。

提升AI模型训练效率:了解Alluxio如何通过分布式缓存加速数据读取,显著缩短AI模型训练时间,提升GPU利用率,助力企业更快地实现模型上线。

实现性能与成本双重优化:在提升数据处理速度的同时,大幅降低存储和流量成本,特别是在AI模型训练场景下,实现更高的性价比。

增强数据管理能力:通过Alluxio的智能缓存策略和数据分层管理,优化AI训练数据的生命周期,提高数据访问效率和资源利用率。

实践灵活性与扩展性:探索如何在业务快速发展中,灵活应对数据增长和业务需求变化,实现AI模型训练的可持续发展。

📚【内容摘要】

✓ 【韩国本土电商巨头】Alluxio提升韩国本土电商平台AI训练效率:加速数据访问、GPU利用率、简化存储管理

✓ 【日本头部电商平台】借力Alluxio提升数据平台灵活性和扩展性

✓ 【东南亚领航电商平台】Shopee 在 Alluxio 加速 AI 训练的实践与探索

✓ 【快时尚跨境电商标杆平台】Alluxio助力快时尚跨境电商标杆平台大数据与AI场景提升性能和降低成本

✓ 【国内知名品牌特卖电商平台】加速优化唯品会亿级数据服务平台

📚【适用人群】

数据科学家与机器学习工程师、AI研发团队、技术架构师、基础设施团队、技术平台团队、云计算与存储团队、IT运维与系统管理员、业务分析师与决策者、学术研究人员、技术爱好者、产品经理、行业解决方案顾问等。

无论你是跨境电商领域的从业者,还是对 AI 和大数据技术感兴趣的技术人员,这本《Alluxio助力全球跨境电商构建高性能数据访问平台实战宝典》都将为你带来宝贵的实战经验与启发。

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Alluxio Enterprise AI 3.5 发布:通过创新缓存模式、分布式缓存管理以及Python深度集成,全面提升AI模型训练性能

近日,Alluxio发布Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。该版本凭借仅缓存写入模式(Cache Only Write Mode)、高级缓存管理策略以及Python的深度集成等创新功能,大幅加速AI模型训练并简化基础设施运维,助力企业高效处理海量数据集、优化AI工作负载性能。
AI驱动的工作负载常因海量的数据管理复杂度高导致效率瓶颈以及训练周期延长。

Alluxio 联手 Solidigm 推出针对 AI 工作负载的高级缓存解决方案

“Solidigm 和 Alluxio 联合推出了高效的分布式 AI 缓存方案。通过将 Solidigm 的 D5-P5336 用作读缓存,D7-PS1010 用于 checkpoint 写入,并搭配 Alluxio 的低操作开销解决方案,我们帮助客户实现了大规模 AI 场景下成本和性能的最佳平衡。优化后的方案充分利用了Solidigm D7-PS1010 Gen5 TLC SSD 的写入带宽和 D5-P5336 Gen4 QLC SSD 的读取带宽,同时将 TLC 和 QLC SSD 的写放大系数保持在 1.02。