应用场景
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世界上许多头部企业都在生产中部署Alluxio，以从数据中获取价值。我们在 页面中列出了部分企业。下面我们将介绍一些最常见的 Alluxio 应用场景。
许多企业都在公有云（AWS S3、Google Cloud 或 Microsoft Azure）对象存储上运行分析和机器学习负载（Spark、Presto、Hive、Tensorflow 等）。
虽然云对象存储通常性价比更高，易于使用和扩展，但也存在一些挑战：
性能不稳定，难以实现SLA一致
元数据操作昂贵，拖慢负载运行
自带缓存对于短暂运行的集群无效
Alluxio 通过提供智能多级缓存和元数据管理来解决这些挑战。在计算集群上部署 Alluxio 有助于：
实现分析引擎的性能稳定
降低AI训练时间和成本
去除重复存储带来的成本
对于短暂运行的工作负载实现集群外缓存
在本地部署的对象存储上运行数据驱动型应用会带来以下挑战：
分析和AI负载性能差
缺乏对主流框架的原生支持
元数据操作成本高昂且性能低下
Alluxio 通过提供缓存和 API 转换功能来解决这些问题。在应用端部署 Alluxio 带来以下益处：
分析和AI负载性能提升
可灵活实现存储隔离
支持多个API,不影响终端用户体验
降低总存储成本
随着越来越多的企业迁移上云，其中一种常见的过渡做法是利用云上的计算资源，同时从本地数据源读取数据。但是，这种混合架构带来了下列问题：
远程读取数据速度慢且不稳定
将数据拷贝到云存储耗时，复杂且易出错
合规性和数据主权相关规定不允许将数据拷贝上云
Alluxio提供"零拷贝"上云功能，使得云上的计算引擎能够访问本地数据，而无需持久化的数据复制或定期同步。这一功能可带来以下益处：
性能等同于数据位于云计算集群上
不影响终端用户体验和安全模式
普通数据访问层采用基于访问和策略的数据移动
可利用弹性云计算资源，降低成本
另一种混合云架构是从私有数据中心访问云存储。使用这种架构通常会导致以下问题：
没有云存储和本地存储的统一视图
网络流量成本过高
无法使用本地计算引擎访问云上数据
运行分析和AI作业时性能不佳
Alluxio 作为混合云存储网关，可利用本地计算处理云上数据， 从而解决这些问题。当Alluxio与本地计算一同部署时，Alluxio可管理计算集群的存储并将应用所需数据本地化，从而实现：
通过智能分布式缓存提高读写性能
减少数据复制，从而节约网络成本
提供灵活API接口和云存储安全模式，不影响终端用户体验
许多企业出于性能、安全或资源隔离的目的，建立了独立于主数据集群的卫星计算集群。由于这些卫星集群需要通过主集群远程访问数据，有一定难度，这是因为：
跨数据中心的副本需要手动操作，非常耗时
数据拷贝导致不必要的高昂网络成本
在过载的存储集群上进行复制作业严重影响现有负载的性能
Alluxio 可以作为一个数据逻辑副本，部署在卫星集群中的计算节点上，并配置为连接到主数据集群，因此：
无需跨数据中心维护冗余的副本
减少复杂的数据同步
与远程访问数据相比实现性能提升
实现跨业务部门的自主数据架构
本应用场景案例参见 （美国艺电）。
本应用场景案例参见 （新加坡星展银行）。
本应用场景案例参见 （沃尔玛）。
本应用场景案例参见 （康卡斯特）。
