多云架构，JuiceFS 如何实现一致性与低延迟的数据分发
随着大模型的普及，GPU 算力成为稀缺资源，单一数据中心或云区域的 GPU 资源常常难以满足用户的全面需求。同时，跨地域团队的协作需求也推动了企业在不同云平台之间调度数据和计算任务。多云架构正逐渐成为一种趋势，然而该架构下的数据分发面临一系列挑战。 01 多云架构下的存储挑战 在实际操作中，不少企业在各个云平台自行构建计算 Pod，来处理特定的计算任务并进行数据分发。然而，如何确保这一分发过程的持续性，并将训练结果及时归并，成为了亟待解决的难题。尤其是当数据需要跨地域传输时，性能瓶颈和数据一致性问题尤为突出。 以一个具体场景为例，图中左侧为训练集群，部署于腾讯云，而右侧则为推理集群，位于阿里云。如何将训练集群所生成的模型数据高效地分发至推理集群呢？ 首要问题在于，数据的分发与异地计算难度较大，需用户自行将数据从文件系统层面拷贝至异地，并设定定时定量的策略。 其次，当数据量庞大时，若需全面同步，将耗费大量资源。而热数据往往仅占少数，企业往往难以预知哪些数据为热数据，需在读取后才能确定。因此，按需拷贝而非全面拷贝，并在异地设立本地缓存，既能提升性能，又能兼顾成本。 再者，网络带宽、出错重试...
