【知乎】Alluxio在知乎的应用.pdf

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1、Alluxio 在知乎的应用AI与大数据时代的加速方案贾承昆知乎大数据平台负责人目录 背景和介绍 Alluxio for AI Alluxio for Data 总结和展望背景和介绍PART 1背景和介绍知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答为品牌使命。截至 2020 年，已有超过 4000 万名答主在知乎创作，全站问题总数超过 4400 万，回答总数超过 2.4 亿。大模型时代的新挑战 多机房多算力中心 延时敏感 非结构化数据增多架构图Alluxio for AIPART 2 训练加速的

2、场景 超低的访问延时 长时间稳定运行 支持 FUSE 的方式访问场景一 AI 训练加速缓存淘汰策略：TTL LRU No Evit缓存策略问题分析：FUSE 和 Alluxio 的 block size 没有对齐优化思路：对齐 block size，难度较大 Client Memory CacheFUSE 读放大优化 Alluxio FUSE 读取性能达到 NVME 的 90%性能，对比之前 S3Proxy 方案提升 250%GPU 利用率上升，IO wait 明显减少训练加速效果 写立刻读 高并发 跨机房场景二 Model Update S3 Proxy vs FUSE SSD Cache

3、Short-circuit Read Read Ahead优化策略 主动预热 Pros：实现简单，性能好 Cons：用户需要改造适配 被动预热 Pros：无需改造 Cons：性能差 实时预热 Pros：无需改造 Cons：开始较慢，整体快数据预热Alluxio for DataPART 3场景三 Presto 缓存加速Presto RaptorX Based on Alluxio Local Cache Data Cache Footer Cache Fragment CacheWorker 软亲和性Worker 调度策略 一致性 hash Fallback集群软亲和性集群调度策略 根据 SQL 的 table 名字进行一致性哈希，选择一个集群 如果集群繁忙就选择下一个加速效果 平均缓存命中率 60%查询 P50 在 2s，BI 场景更低 排队时间对比之前有大幅度降低场景四 运维平台加速 数千节点 基础组件安装包非常大 一次滚动重启需要数十小时总结和展望PART 4 AI 模型训练和推理加速 统一的数据接入 大数据 OLAP 加速 对象存储加速应用场景总结 进一步提升模型 save/load 的性能，优化大模型训练任务的重启时间和 checkpoint 时间 平台化管理数据集和模型，简化算法工程师的工作未来展望Q&ATHANKS