主要观点总结
小红书与Alluxio联合举办AI技术沙龙，探讨Alluxio在机器学习领域的最新实践成果。活动将分享Alluxio在小红书、中国联通和中国传媒大学的应用案例，以及Alluxio在媒体融合领域的技术探索。此外，还将介绍Alluxio的年终技术迭代、最新MLPerf测试结果和扩展能力。参会者需着装带有红色元素以领取小礼品。
关键观点总结
关键观点1: 活动概述
小红书与Alluxio联合举办AI技术沙龙，分享Alluxio在各行各业的实践成果。
关键观点2: 主要分享内容
包括Alluxio在小红书、中国联通和中国传媒大学的应用案例分享，以及Alluxio的技术迭代和最新MLPerf测试结果解读。
关键观点3: 活动亮点
了解Alluxio在机器学习领域的最新实践成果，以及其在不同场景下的应用价值和优化思路。
关键观点4: 活动时间和地点
活动于2024年12月14日（周六）13:30-16:30在北京朝阳区安定路中海国际中心B座18层Basic会议厅举行。
关键观点5: 着装要求
参会者需着装带有红色元素以领取精美小礼品。
正文
小红书一直是 Alluxio 的深度用户，特别是在多云机器学习的场景，将 Alluxio 的能力发挥得淋漓尽致，并给小红书的业务带来了强大助力。此次的 AI&Data 技术&串烧沙龙，由
Alluxio 与小红书联合举办
，我们将走进小红书，与顶尖的 Infra 技术专家们一起深入交流与探讨Alluxio 的最新实践成果。此外，我们还邀请到了来自
运营商和高校重点实验室的技术负责人、学者
一同分享Alluxio 在各行业中更广泛的应用，为大家带来更多启发。与此同时，Alluxio 专家也将总结今年核心的技术迭代、分享最新 MLPerf 权威测试结果以及正在进行的技术探索，让您抢先领略 Alluxio 在新一年的无限潜能。
诚邀
AI & Data Infra 相关的技术负责人、架构师、存储开发、运维、研究员、生态合作伙伴
等前来参与👏
🎄 活动主题：AI&Data 技术&串烧沙龙
🤝 联合主办：Alluxio、小红书
⬆️ 支持社区：DataFun
🕙 活动时间：2024年12月14日（周六）13:30-16:30
👀 活动地点：北京朝阳区安定路中海国际中心B座18层Basic 会议厅
🚇 交通指南：地铁10号线安贞门地铁站A西北口步行130米
小红书：
多云统一数据加速 - Alluxio 在小红书的实践
中国联通：
Alluxio PDDM （基于策略的数据流转）在联通的应用
中国传媒大学：
Alluxio 在媒体融合领域的应用
Alluxio：
Alluxio AI 存储新范式 - 年终串烧
主题一：多云统一数据加速 - Alluxio 在小红书的实践
本次分享内容主要包括基于 Alluxio 分布式缓存系统，如何解决多云场景下专线传输成本贵、数据存储成本高、跨云下载速度慢等问题；并介绍围绕 Alluxio 打造的智能缓存管理服务，保障缓存 100% 命中避免冷读穿透、缓存生命周期管理避免存储空间浪费、缓存加载降级插队保障故障快速恢复、集群平滑缩容等扩展能力。
围绕 Alluxio 打造的智能缓存服务如何解决复杂业务问题。
主题二：Alluxio PDDM（基于策略的数据流转） 在联通的应用
背景：安全基座与 O 域底座之间的数据同步，是确保全网安全高效运作的重要环节。然而，由于跨 IDC 带宽受限、KDC 无法跨域互信及集群异构等挑战，原有基于本地 HDFS 中转的数据下发方案存在性能低、延迟高及数据泄露风险。
Alluxio PDDM 的引入，通过统一视图与高性能数据流转能力，实现了直接的跨集群数据下发，提升吞吐性能，最高带宽利用率接近 15GB/s。同时，Alluxio 提供丰富的任务管理、校验及容错工具，降低了运维复杂度和成本。此方案显著优化了数据下发效率与安全性，为跨 IDC 提供了更加可靠和高效的数据传输平台。具体详情，敬请期待。
「背景与需求」数据同步面临的挑战：带宽受限、KDC 跨域互信问题、集群异构；
「传统方案的不足」本地 HDFS 中转方式导致性能低、延迟高、安全风险大，运维复杂；
「Alluxio PDDM 解决方案」提升吞吐性，优化跨集群数据同步效率。降低安全风险，简化运维流程，提供高效的任务管理工具；
「成果与价值」数据下发更快、更稳定，安全性更高，运维成本显著降低。
新闻数据的指数级增长对新闻的高效存储和管理提出了重大挑战。为了解决存算分离模式下新闻文本的存储与访问瓶颈问题，我们提出了一种基于 Alluxio 的新闻文本存储优化方法。首先，利用 Alluxio 对不同存储系统中的新闻文本进行缓存并提供统一命名空间，加速了计算应用的数据访问。其次，为了解决新闻文本存储在远程场景下所面临的读访问性能瓶颈问题，我们对新闻文本进行了基于目录聚合的合并，并利用最小完美哈希算法对新闻文本元数据构建索引，实现了新闻文本的快速检索。我们为何选择 Alluxio？在新闻文本存储中如何使用与改进？怎样充分测试和验证其功能和性能？具体详情，敬请期待。
