机器学习工作流的架构和考量
人工智能（AI）技术的应用正在迅速发展，如今兴起的生成式AI进一步加速了AI应用，使得AI成为增加企业营收、提高客户满意度和企业生产效率的当务之急。AI项目成功的关键在于数据访问，因此为应用程序迅速提供数据的能力至关重要。随着AI应用场景日趋复杂化，我们需要了解数据访问模式并采取合适的解决方案。
数据访问之所以成为影响AI项目成败的关键，有以下几个方面原因：
- 高质量的Al模型需要访问大规模数据集
- 无论是在混合云/多云还是单云环境中，数据访问速度均慢且成本高
- 增加模型大小会降低应用性能
- GPU实例的可用性有限，需要进行远程数据传输
- 高质量的Al模型需要访问大规模数据集
基于以上种种需求，Alluxio可提供相应的解决方案。Alluxio能将机器学习引擎与不同的存储系统连接起来，并跨区域和跨云将数据虚拟化，以统一的方式访问和管理来自不同数据源的数据。Alluxio 提供针对按需数据访问进行优化的架构，能在恰当的时间访问正确的位置来获取数据。
Alluxio的解决方案可带来如下价值：
- 自动从现有数据湖加载/卸载/更新数据
- 基于数据访问模式更快地访问训练数据
- 提供高数据吞吐，确保最佳数据访问性能，从而让GPU得到充分利用
- 加速模型部署，并未推理节点提供高并发模型服务
- 无需管理数据副本，从而提高数据工程团队的效率
- 降低云存储API和流量成本，例如S3 GET请求的成本、数据传输成本等
使用Alluxio后，GPU利用率得到大幅提升，Alluxio将数据加载时间由82%缩短至1%，将GPU利用率由17%提升至93%。
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