AIワークロードの多様化に伴い、多くの組織が複数システムに分散したデータ、一貫性のないアクセス方法、複雑なクロスクラウドデータ移動に悩んでいます。中国の大手モビリティプラットフォームである哈啰は、モデル訓練、データ処理、エージェントベースのアプリケーションを同時にサポートする中でこれらの課題に直面しました。彼らの解決策は、分散ファイルシステムであるJuiceFSを統一データ基盤として導入することでした。このアプローチにより、Notebook環境、訓練クラスタ、評価パイプライン、エージェントランタイムが単一のファイルベースのインターフェースで接続されます。重要な洞察は、「すべてをファイルとして扱う」ことでデータ管理が簡素化され、AIライフサイクルのさまざまな段階でシームレスなデータフローが可能になることです。エンジニアリングリーダーにとって、このケースはAIデータ基盤を統合し、運用オーバーヘッドを削減し、データサイエンティストとプラットフォームエンジニアのコラボレーションを向上させるための実践的な青写真を提供します。
哈啰はJuiceFSを導入し、モデル訓練、データ処理、エージェントワークロード間のデータアクセスを統一。断片化とクロスクラウドの複雑さを解決しました。