Seminar JuiceFS für AI, ML und datenintensive Workloads

Inhaltsübersicht

• AI- und ML-Workloads storage-seitig analysieren
• Trainingsdaten, Checkpoints und Artefakte strukturieren
• Cache- und Parallelitätsverhalten bewerten
• Kubernetes- und Plattformintegration berücksichtigen
• Betriebsregeln für datenintensive Verarbeitung ableiten

Beschreibung

Das Seminar behandelt JuiceFS für Workloads mit hohem Datenumsatz, vielen parallelen Zugriffen und wiederkehrenden Leseprofilen. Dazu gehören Trainingsdaten, Feature-Daten, Modellartefakte, Checkpoints und Analyseprozesse.

Im Mittelpunkt steht die technische Frage, wie Daten zuverlässig und performant zu Rechenknoten gelangen. Es geht nicht um künstliche Intelligenz als Schlagwort, sondern um saubere Datenpfade, Cache-Wirkung, Zugriffsmuster und Betriebsgrenzen.

Teilnehmende entwerfen Layouts für Datenbestände, prüfen typische Engpässe und leiten Betriebsstandards für Experimente, produktive Pipelines und gemeinsame Datennutzung ab.

Praxisorientierte Seminarinhalte

Schritt 1: Workloads klassifizieren

Trainingsläufe, Inferenzdaten, Checkpoints, temporäre Daten und geteilte Datensätze werden nach Zugriffsmuster, Größe und Änderungsverhalten eingeordnet.

Schritt 2: Datenlayout festlegen

Verzeichnisse, Dateigrößen, Versionen, Artefakte und Lebenszyklen werden strukturiert. Kleine Dateien und massive Parallelzugriffe werden gesondert bewertet.

Schritt 3: Cache-Konzept entwickeln

Lokale Cache-Flächen, Wiederverwendung von Daten und Knotenverhalten werden für wiederholte Trainings- und Analyseprozesse geplant.

Schritt 4: Kubernetes-Bezug herstellen

Volumes, Pods, Jobs, Datenpfade und Ressourcengrenzen werden im Zusammenhang mit JuiceFS betrachtet.

Schritt 5: Performance prüfen

Durchsatz, Latenz, Metadatenlast und Objektzugriffe werden mit typischen AI- und ML-Mustern verknüpft.

Schritt 6: Betrieb standardisieren

Regeln für Datenablage, Berechtigungen, Experimente, Löschung, Monitoring und Kostenkontrolle werden formuliert.

Zielgruppe

MLOps-Teams, Data Engineers, Plattformteams, Kubernetes-Betreiber, Storage-Verantwortliche und Architekten für datenintensive Plattformen.

Voraussetzungen

Grundlagen in Linux, Containern, Datenplattformen oder ML-Pipelines werden vorausgesetzt. Kubernetes-Erfahrung ist hilfreich.

Methodik

Die Inhalte werden als technische Schulung mit kompakten Theorieblöcken, geführten Demonstrationen, Konfigurationsübungen und systematischer Fehleranalyse durchgeführt. Beispiele orientieren sich an typischen Betriebs-, Plattform- und Migrationsszenarien.