详细介绍
Fluid 是一个由社区维护的开源项目，旨在为大数据与 AI 应用提供 Kubernetes 原生的数据抽象与加速能力。它通过统一的 Dataset 抽象将异构存储源封装为易用的逻辑数据集，并在 Kubernetes 环境中提供可观测、弹性伸缩的缓存运行时，从而显著改善数据密集型任务的 I/O 性能与响应时延。
主要特性
- 统一的数据抽象：对接多种底层存储，提供一致的数据集接口与版本管理。
- 可扩展的缓存运行时：支持分布式缓存、多种 runtime 插件与数据预热（warmup）。
- 自动化数据操作：支持策略驱动的预取、回写与同步，降低手工运维成本。
- 数据感知调度：结合数据亲和性与调度策略，提升任务与数据的本地访问率。
使用场景
Fluid 适用于需要加速大规模训练、模型推理或数据分析的场景，例如深度学习训练数据加速、批量数据处理、基于 PVC 的远程数据访问优化，以及在 RAG 等 LLM 数据准备流程中将文档与语料做高效缓存与预处理。
技术特点
Fluid 基于 Kubernetes 与 CSI，采用与云原生生态兼容的设计，支持 Helm 部署与多种 runtime（如 Alluxio、Vineyard）集成。项目在可观察性、弹性伸缩与安全性方面有完善设计，并以 Apache-2.0 开源许可发布，便于企业在云原生平台上集成与扩展。