Mit der Diversifizierung von KI-Workloads kämpfen viele Organisationen mit über mehrere Systeme verteilten Daten, inkonsistenten Zugriffsmethoden und komplexen Cloud-übergreifenden Datenbewegungen. Haluo, eine große chinesische Mobilitätsplattform, stand vor diesen Herausforderungen, während sie gleichzeitig Modelltraining, Datenverarbeitung und agentenbasierte Anwendungen unterstützte. Ihre Lösung war die Einführung von JuiceFS, einem verteilten Dateisystem, als einheitliche Datenbasis. Dieser Ansatz verbindet Notebook-Umgebungen, Trainingscluster, Evaluierungspipelines und Agent-Laufzeiten über eine einzige dateibasierte Schnittstelle. Die zentrale Erkenntnis ist, dass die Behandlung von 'allem als Datei' die Datenverwaltung vereinfacht und einen nahtlosen Datenfluss über verschiedene Phasen des KI-Lebenszyklus ermöglicht. Für technische Führungskräfte bietet dieser Fall eine praktische Blaupause zur Konsolidierung der KI-Dateninfrastruktur, Reduzierung des Betriebsaufwands und Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Plattformingenieuren.
Haluo führte JuiceFS ein, um den Datenzugriff über Modelltraining, Datenverarbeitung und Agent-Workloads zu vereinheitlichen und Fragmentierung sowie Cloud-übergreifende Komplexität zu lösen.