JuiceFS 直连 NFS 新功能介绍,赋能 NAS 进行 AI 训练

juicefs,nfs,nas,ai · 浏览次数 : 20

正文

NAS 通过提供多用户网络数据存取服务,极大地简化了数据共享和管理。而 NFS 作为实现这种共享的一种主流协议,尽管广泛应用,但在处理复杂的 AI 训练场景时常常受限于其性能和一致性问题。

JuiceFS 在最新的1.2版本中增加了直连 NFS 功能,这一创新允许 JuiceFS 直接利用 NAS 上的 NFS 服务,而无需预挂载。 通过 JuiceFS 的直连 NFS 功能,用户可以直接使用现有的 NAS 的存储空间创建 JuiceFS 文件系统,无需额外准备其他的对象存储。

1. 直连 NFS 存储的优势

  • 免预先挂载:直接使用 NFS 作为 JuiceFS 的底层存储,无需预先挂载,简化了配置和管理。
  • 高性能:JuiceFS 通过缓存和预读等技术,提升了 NFS 存储的性能,支持高并发读写。
  • 跨平台共享:JuiceFS 能够将 NFS 存储转换为分布式文件系统,实现了跨平台共享,不仅可以在 Linux、macOS、Windows 等操作系统上使用,还可以在 Hadoop、Kubernetes、Docker 等容器环境中使用。

2. JuiceFS 助力本地 AI 模型训练

借助 JuiceFS,用户可以将训练数据、模型文件等存储在现有的 NAS 上。借助 JuiceFS 的分布式、高性能、高可用的特性,用户可以在多个计算节点上同时访问这些数据,提升 AI 模型训练的效率。

在训练机上,用可以户通过 JuiceFS 挂载点、S3 Gateway、WebDAV、CSI Driver、Hadoop API 等多种方式访问 NAS 上的数据,JuiceFS 会自动缓存数据,提升训练的性能。

JuiceFS 支持多种缓存策略,可以根据不同的场景选择合适的缓存策略,提升训练的性能。例如,可以使用 --cache-size 参数设置缓存大小,使用 --cache-dir 参数指定缓存目录,使用 warmup 策略预读数据等。
更多关于 JuiceFS 的缓存策略,请参考官方文档

3. 直连 NFS 创建 JuiceFS 文件系统

使用直连 NFS 存储创建 JuiceFS 文件系统的过程十分简单,只需在 NAS 或文件服务器上配置好 NFS 服务,然后在 JuiceFS 创建文件系统时指定 NFS 存储的地址即可。

例如,使用 NFSv3 协议的 NFS 存储,在相同网络内任何安装了 JuiceFS 客户端的计算机上,通过以下命令创建 JuiceFS 文件系统:

sudo juicefs format --storage nfs \
    --bucket 192.168.1.88:/data/nfs \
    redis://192.168.1.88/0 \
    myjfs

其中,--storage nfs 指定了使用 NFS 存储,--bucket 指定了 NFS 存储的地址,redis://192.168.1.88/0 指定了 Redis 作为元数据存储,myjfs 是文件系统的名称。

更多关于直连 NFS 存储的内容,请参考官方文档

4. 注意事项

在使用 NFS 作为存储层创建 JuiceFS 文件系统时,需要注意以下几点:

  1. JuiceFS 暂不不支持 NFSv4 的身份认证机制,因此需要遵循 NFSv3 协议配置 NFS 存储,在创建文件系统时也无需指定 --access-key--secret-key
  2. 为了充分发挥 JuiceFS 的缓存能力,建议在 JuiceFS 客户端所在机器上准备充足的高速 SSD 空间作为缓存设备,以提升性能。
  3. NFS 默认采用 root_squash 机制,它会将 root 身份执行的操作映射为 nobody:nogroup,因此在 NFS 服务器上需要配置好权限,确保 JuiceFS 客户端有权限访问 NFS 存储。

5. 总结

JuiceFS v1.2.0 版本新增的直连 NFS 存储功能,让 JuiceFS 可以更好的与 NAS 配合使用,提升了 JuiceFS 对 NFS 的兼容性,同时也为企业提供了更简易的存储解决方案。用户可以利用现有的存储资源在本地构建高性能、高可用的分布式文件系统,为 AI 模型训练、数据分析等场景提供更好的支持。

欢迎大家下载试用 JuiceFS v1.2.0 版本,体验直连 NFS 创建文件系统,为本地 AI 模型训练提供强大动力!

与JuiceFS 直连 NFS 新功能介绍,赋能 NAS 进行 AI 训练相似的内容:

JuiceFS 直连 NFS 新功能介绍,赋能 NAS 进行 AI 训练

NAS 通过提供多用户网络数据存取服务,极大地简化了数据共享和管理。而 NFS 作为实现这种共享的一种主流协议,尽管广泛应用,但在处理复杂的 AI 训练场景时常常受限于其性能和一致性问题。 JuiceFS 在最新的1.2版本中增加了直连 NFS 功能,这一创新允许 JuiceFS 直接利用 NAS

基于 JuiceFS 构建高校 AI 存储方案:高并发、系统稳定、运维简单

中山大学的 iSEE 实验室(Intelligence Science and System) Lab)在进行深度学习任务时,需要处理大量小文件读取。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

贝壳找房: 为 AI 平台打造混合多云的存储加速底座

贝壳机器学习平台的计算资源,尤其是 GPU,主要依赖公有云服务,并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源,存储系统需具备高度的灵活性,支持跨区域的数据访问和迁移,同时确保计算任务的连续性和高效性;此外,随着数据量的增长,元数据管理的压力也在逐渐加大。 贝壳机器学习平台团队从去年开始对

稳定、省钱的 ClickHouse 读写分离方案:基于 JuiceFS 的主从架构实践

Jerry 是一家位于北美的科技公司,利用人工智能和机器学习技术,简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国,Jerry 的应用在其所属领域排名第一。 随着数据规模的增长,Jerry 在使用 AWS Redshift 时遇到了一些性能与成本的挑战。Jerry 重新设计了系统架构,使用 ClickHo

JuiceFS 目录配额功能设计详解

JuiceFS 在最近 v1.1 版本中加入了社区中呼声已久的目录配额功能。已发布的命令支持为目录设置配额、获取目录配额信息、列出所有目录配额等。完整的详细信息,请查阅文档。 在设计此功能时,对于它的统计准确性,实效性以及对性能的影响,团队内部经历过多次讨论和权衡。在本文中,我们会详述一些在设计关键