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数据本地性如何助力企业在云上实现高效机器学习

分享嘉宾: Lu Qiu, Shawn Sun 本文将讨论数据本地性对于在云上进行高效机器学习的重要性。首先对比现有解决方案的利弊,并综合考虑如何通过数据本地性来降低成本和实现性能最大化。其次会介绍新一代的Alluxio设计与实现,详细说明其在模型训练和部署中的价值。最后会分享从基准测试和实际案例研究中得出的结论。 一、为什么需要数据本地性 数据本地性指的是让计算任务靠近需要访问的数据,在云环境中优化数据本地性主要带来两大益处 ——提升性能和降低成本。 1.1 提升性能 将数据存放在计算引擎附近时,数据访问速度要比从远端存储访问快的多。这对于数据密集型应用(如机器学习和AI任务)的影响尤为重大。数据本地性会减少数据传输时间,进而缩短完成任务所需的总时间。 具体的性能收益包括与远端存储相比,数据访问速度更快; 以及在诸如机器学习和AI等数据密集型应用上的耗时更少。通过就近存放并访问所需数据,减少了数据移动上的耗时,可将更多的时间用于高效计算。 1.2 节约成本 数据本地性除了能帮助更快地完成任务外,也降低了云环境成本。 让计算引擎靠近数据存储,可减少与外部云存储服务之间通过API调用(L...

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