数据湖存储加速方案的发展和对比分析

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本文按照数据湖存储加速方案的不同发展阶段铺开，比较了各类方案之间的异同，并深度剖析了这类方案的技术本质。 我们期望本文能够帮助读者对大数据和 AI 场景下的「数据湖存储加速」这个主题建立一个整体把握，为选出适合自己业务的方案提供参考。 24 年初，我们和客户 H 进行了交流。当 23 年大家都在训练自己的大模型，H 客户扩大了已有的 GPU 集群规模，加上既有自建 IT 基础设施，开启了大模型训练之路。在大模型加持下，新的业务效果很快得到了证明。随着时间推移，大模型业务的不断扩大，基础设施层面碰到了一些跟存储相关的问题： 数据规模：要进一步提升模型效果，就要把更多数据喂给 GPU，但自建的小型文件系统已不足以承载这么多训练数据。曾尝试过 HDFS，虽然容量规模增大不少，但元数据量仍然存在上限，因此不得不将 ………………………………