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Fluid

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最新进展：
Oct 1st, 2020. Fluid v0.3.0 发布! 提供一系列新功能和修复上一版本的遗留问题，包括对于K8s通用的数据卷加速和主机目录加速，详情参见 CHANGELOG。

什么是Fluid

Fluid是一个开源的Kubernetes原生的分布式数据集编排和加速引擎，主要服务于云原生场景下的数据密集型应用，例如大数据应用、AI应用等。通过定义数据集资源的抽象，实现如下功能：

核心功能

• 数据集抽象原生支持

  将数据密集型应用所需基础支撑能力功能化，实现数据高效访问并降低多维管理成本

• 云上数据预热与加速

  Fluid通过使用分布式缓存引擎（Alluxio inside）为云上应用提供数据预热与加速，同时可以保障缓存数据的可观测性，可迁移性和自动化的水平扩展

• 数据应用协同编排

  在云上调度应用和数据时候，同时考虑两者特性与位置，实现协同编排，提升性能

• 多命名空间管理支持

  用户可以创建和管理不同namespace的数据集

• 异构数据源管理

  一次性统一访问不同来源的底层数据（对象存储，HDFS和Ceph等存储)，适用于混合云场景

重要概念

Dataset: 数据集是逻辑上相关的一组数据的集合，会被运算引擎使用，比如大数据的Spark，AI场景的TensorFlow。而这些数据智能的应用会创造工业界的核心价值。Dataset的管理实际上也有多个维度，比如安全性，版本管理和数据加速。我们希望从数据加速出发，对于数据集的管理提供支持。

Runtime: 实现数据集安全性，版本管理和数据加速等能力的执行引擎，定义了一系列生命周期的接口。可以通过实现这些接口，支持数据集的管理和加速。

AlluxioRuntime: 来源于Alluixo社区，是支撑Dataset数据管理和缓存的执行引擎实现。Fluid通过管理和调度Alluxio Runtime实现数据集的可见性，弹性伸缩， 数据迁移。

先决条件

• Kubernetes version > 1.14, 支持CSI
• Golang 1.12+
• Helm 3

快速开始

你可以通过 快速开始 在Kubernetes集群中测试Fluid.

文档

如果需要详细了解Fluid的使用，请参考文档 docs：

• English
• 简体中文

你也可以访问南京大学Fluid项目主页来获取有关文档.

快速演示

演示 1: 加速文件访问

演示 2: 加速机器学习

演示 3: 加速PVC

如何贡献

欢迎您的贡献，如何贡献请参考CONTRIBUTING.md.

欢迎加入与反馈

Fluid让Kubernetes真正具有分布式数据缓存的基础能力，开源只是一个起点，需要大家的共同参与。大家在使用过程发现Bug或需要的Feature，都可以直接在 GitHub上面提 issue 或 PR，一起参与讨论。另外我们有一个钉钉群，欢迎您的参与和讨论。

钉钉讨论群

开源协议

Fluid采用Apache 2.0 license开源协议，详情参见LICENSE文件。