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　　Fluid支持多种Runtime，包括Jindo，Alluxio，JuiceFS，VIneyard等分布式缓存系统；经过甄选比较，我们发现其中场景匹配、性能和稳定性比较突出的是JindoRuntime。JindoRuntime基于JindoCache的分布式缓存加速引擎。JindoCache（前身为JindoFSx）是阿里云数据湖管理提供的云原生数据湖加速产品，适配OSS、HDFS、标准S3协议、POSIX等多种协议，在此基础上支持数据缓存、元数据缓存等功能。

　　在实际评估中，我们使用了20个规格为ecs.g8i.16xlarge的ECI作为worker节点来构建JindoRuntime集群，单个ECI的带宽上限为32Gbps; 同时任务节点选择ecs.gn7i-c16g1.4xlarge，带宽上限为16Gbps；拉取文件大小30GiB；高性能分布式存储峰值带宽为3GB/s, 且该带宽仅随着存储使用容量增加而提高。同时为了提升数据读取速度，我们选择使用内存进行数据缓存。

　　当并发Pod数量较少时，传统高性能分布式存储的带宽能够满足需求，因此Fluid并未展现出明显优势。然而，随着并发Pod数量的增加，Fluid的性能优势愈发显著。当并发扩展到10个Pod时，使用Fluid可以将平均耗时缩短至传统方式的1/5；而当扩展到100个Pod时，数据访问时间从15分钟缩短至38.5秒，计算成本也降低为十分之一。这大幅提升了任务处理速度，并显著降低了由于IO延迟带来的ECI成本。

　　欢迎来到《容器应用与集群管理》课程，本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术，这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时，本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤，以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后，您将能够： 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用

　　本文阐述了如何利用 Fluid 和 Vineyard 在 Kubernetes 上优化中间数据管理，解决开发效率、成本和性能问题。 Fluid 提供数据集编排，使数据科学家能用 Python 构建云原生工作流，而 Vineyard 通过内存映射实现零拷贝数据共享，提高效率。两者结合，通过数据亲和性调度减少网络开销，提升端到端性能。 同时通过一个真实事例介绍了安装 Fluid、配置数据与任务调度及使用 Vineyard 运行线性回归模型的步骤，展示了在 Kubernetes 上实现高效数据管理的实践方法。未来，项目将扩展至 AIGC 模型加速和 Serverless 场景。

　　【8月更文挑战第22天】随着物联网技术的发展，数据量激增对数据库提出新挑战。Apache IoTDB凭借其面向时间序列数据的设计，在IoT领域脱颖而出。相较于传统数据库，IoTDB采用树形数据模型高效管理实时数据，具备轻量级结构与高并发能力，并集成Hadoop/Spark支持复杂分析。在智能城市等场景下，IoTDB能处理如交通流量等数据，为决策提供支持。IoTDB还提供InfluxDB协议适配器简化迁移过程，并支持细致的权限管理确保数据安全。综上所述，IoTDB在IoT数据管理中展现出巨大潜力与竞争力。

　　【8月更文挑战第15天】随着大数据技术的发展，企业对数据处理的需求不断增长。Dataphin V3.9 版本提供更灵活的数据源接入和高效 API 集成能力，支持 MySQL、Oracle、Hive 等多种数据源，增强 RESTful 和 SOAP API 支持，简化外部数据服务集成。例如，可轻松从 RESTful API 获取销售数据并存储分析。此外，Dataphin V3.9 还提供数据同步工具和丰富的数据治理功能，确保数据质量和一致性，助力企业最大化数据价值。

　　【8月更文挑战第31天】《Struts 2 最佳实践：从设计到部署的全流程指南》深入介绍如何利用 Struts 2 框架从项目设计到部署的全流程。从初始化配置到采用 MVC 设计模式，再到性能优化与测试，本书详细讲解了如何构建高效、稳定的 Web 应用。通过最佳实践和代码示例，帮助读者掌握 Struts 2 的核心功能，并确保应用的安全性和可维护性。无论是在项目初期还是后期运维，本书都是不可或缺的参考指南。