湖仓一体化在存算分离的架构下，通过解耦计算和存储层，在中间产生一个数据编排层，负责对上层计算应用隐藏底层的实现细节。Alluxio 通过把数据缓存在靠近计算的地方，减少数据移动和复制所带来的开销，加速数据计算。
随着AI/ML学习架构从早期的预生产架构向着可扩展架构发展，数据访问始终是瓶颈。仅靠添加更快的存储硬件或中心化NAS/NFS无法完全消除性能不达标以及影响系统操作的管理问题。
在当下技术驱动的时代，人工智能（AI）不断发展，对许多领域产生颠覆性的影响。PyTorch 作为一款
数据驱动决策的时代，拥有高性能的数据查询平台对于高效数据分析、快速得出分析结果并作出明智的决策至关重
本书由alluo开源技术专家与领域知名学者撰写，围绕知名开源alluo系统介绍分布式文件系统的特与实际案例，主要内容包括系统入门与使用、内核组件设计实现。
据统计，数据出口费用已经影响到34%的云存储使用企业。管理数据出口费用极具挑战性，对于设置了多个办事处、部门或分支机构且都需要进行数据分析的大型企业而言更是如此。
为了帮助大家更好借鉴Presto+Alluxio实践经验，赋能企业数据处理，我们整理了技术专辑《Presto查询加速宝典》，其中收录了典型应用案例、白皮书和技术文章，内容涵盖了实际场景中的优化实践经验。
Alluxio跨集群同步机制的设计和实现确保了在运行多个Alluxio集群时，元数据是一致的。
在 Alluxio 上运行 Apache Flink Prerequisites Config
本文使用亚马逊云、阿里云服务商产品，对Presto、Hive等计算框架与不同UFS直连时的关键性能指标进行测评，同时给出了集成Alluxio组件后的性能评估与结论。
随着存储系统和存储格式的组合日益多样化，不同计算框架访问存储系统的复杂性不断增加，数据层的创新迫在眉
本文将介绍Alluxio的新架构以及这种架构如何赋能世界头部企业在跨区域、跨计算引擎和存储系统的分析和 AI 应用场景下实现增长和敏捷性。
