Con la diversificación de las cargas de trabajo de IA, muchas organizaciones luchan con datos dispersos en múltiples sistemas, métodos de acceso inconsistentes y movimientos de datos multi-nube complejos. Haluo, una importante plataforma china de movilidad, enfrentó estos desafíos mientras soportaba simultáneamente entrenamiento de modelos, procesamiento de datos y aplicaciones basadas en agentes. Su solución fue introducir JuiceFS, un sistema de archivos distribuido, como base de datos unificada. Este enfoque conecta entornos Notebook, clústeres de entrenamiento, pipelines de evaluación y runtimes de agentes a través de una interfaz única basada en archivos. La idea clave es que tratar 'todo como un archivo' simplifica la gestión de datos y permite un flujo de datos fluido a través de las diferentes etapas del ciclo de vida de la IA. Para líderes de ingeniería, este caso ofrece un plan práctico para consolidar la infraestructura de datos de IA, reducir la sobrecarga operativa y mejorar la colaboración entre científicos de datos e ingenieros de plataforma.
Haluo adoptó JuiceFS para unificar el acceso a datos entre entrenamiento de modelos, procesamiento de datos y cargas de trabajo de agentes, resolviendo la fragmentación y la complejidad multi-nube.