Awesome Full Stack

Appearance

一句话先懂：Fluid 是什么？ ​

Fluid = 让“数据”在 Kubernetes 里像“水”一样可被声明、可被调度、可被加速、可被自动运维的系统。 它是一个 Kubernetes 原生的分布式数据集编排与加速平台：把 Alluxio、JuiceFS 等分布式缓存/存储系统，变成 Kubernetes 里可观测、可自管理、可弹性伸缩、可自愈的“数据缓存服务”，并基于缓存位置做 数据亲和调度。(Fluid)

你可以把它理解成：K8s 里原本只有“Pod/Service/Volume”这些计算与存储的概念，Fluid 额外把“Dataset（数据集）”提升为一等公民，让平台能真正“懂数据、管数据、靠数据调度”。

1) 为什么需要 Fluid（痛点从哪来） ​

Fluid 官方文档把动机讲得很直白，核心是 3 个问题：(Fluid)

  1. 云原生计算/存储分离带来的 I/O 瓶颈 在云上跑 AI/大数据作业确实弹性强，但数据常在远端对象存储/HDFS 上，反复拉取会带来高延迟与高带宽开销；尤其 GPU 训练迭代读海量数据时，I/O 会显著拖慢算力利用率。(Fluid)

  2. Kubernetes 只定义了“怎么挂载存储”（CSI），没定义“怎么使用与管理数据” 机器学习场景里，你往往需要：数据集特征描述、版本管理、权限控制、预处理、异构数据读取加速等；K8s 原生并没有统一方案。(Fluid)

  3. 并不是所有 K8s 形态都能跑 CSI（尤其 Serverless K8s） 许多 Serverless Kubernetes 不支持第三方 CSI 插件，这会让“统一挂载/加速”的方案落地困难。(Fluid)

2) Fluid 的作用（它到底帮你做什么） ​

结合官方“What is Fluid / System Characteristics / Architecture”三部分，可以把 Fluid 的价值总结成 4 件事：(Fluid)

A. 把数据集抽象成 Kubernetes 资源（Dataset） ​

  • 用 Dataset CRD 描述数据来源、协议、访问方式、缓存位置等；数据可以来自 HDFS / S3 / OSS / PVC，还能把多个数据源挂到一个统一命名空间下。(Fluid)
  • Dataset 还提供可观测性（数据量、缓存空间、命中率等），方便你判断要不要扩缩容缓存。(Fluid)

B. 用 Runtime 把“加速引擎”插件化（Alluxio/JuiceFS/…） ​

  • Dataset 是抽象，真正执行数据操作的是 Runtime。Fluid 把 Runtime 分为两类：

    • CacheRuntime：做缓存加速（AlluxioRuntime、JuiceFSRuntime、Vineyard 等）。(Fluid)
    • ThinRuntime：提供统一访问接口，更多用于对接各类存储系统（如 NFS、GlusterFS、CubeFS 等）。(Fluid)

  • Runtime Plugin 还支持不同架构（例如 Alluxio 的 Master-Slave、JuiceFS 的 Worker P2P），并通过 CRD 配置出来。(Fluid)

C. 自动化“数据运维动作”（Data Operations） ​

除了创建数据集，Fluid 还把很多“本来要人手做的事”做成了可声明的 CRD：

  • 预热/Prefetch、迁移/Migration、弹性伸缩、缓存清理、元数据备份与恢复等。(Fluid) 安装完成后你会在集群里看到相关 CRD，例如：dataloads.data.fluid.io、datamigrates.data.fluid.io、databackups.data.fluid.io，以及多种 runtime CRD（Alluxio/Jindo/JuiceFS/GooseFS 等）。(Fluid)

D. 让调度器“懂数据”，实现数据亲和调度 ​

Fluid 会把“缓存在哪些节点”暴露给调度侧，从而让使用该 Dataset 的 Pod 优先调度到已有数据缓存的节点，减少冷启动与跨节点/跨存储拉取。(Fluid)

3) 项目原理（它是怎么工作的） ​

3.1 架构总览：控制面 + 数据面 ​

Fluid 在 Kubernetes 里位于底层存储系统与上层数据密集型应用之间，逻辑上分为：(Fluid)

  • 控制面（Control Plane）

    1. Dataset/Runtime Operator：负责 dataset 与 runtime 的编排（调度、迁移、runtime 弹性伸缩、精细化预热、元数据备份恢复、缓存 pin 策略等）。(Fluid)

    2. Application Manager（Scheduler + Webhook）：

      • Scheduler：结合 runtime 提供的缓存信息，把 Pod 优先调度到有缓存的节点。(Fluid)
      • Sidecar Webhook：在无法运行 CSI 的环境里，用 FUSE sidecar 替换 PVC，并控制容器启动顺序（确保 FUSE 先起来）。(Fluid)

  • 数据面（Data Plane）

    1. Runtime Plugin：对接具体缓存/访问引擎（Alluxio/JuiceFS/ThinRuntime…）。(Fluid)
    2. CSI Plugin：把存储客户端容器化、与业务容器解耦，升级 CSI 不影响业务；还能在同集群部署多版本客户端，并能对客户端设置资源配额且更易观测。(Fluid)

3.2 小白视角的“工作流程” ​

你可以按这个顺序理解（也是 Quick Start 的真实流程）：(Fluid)

  1. 装 Fluid（Helm）
  2. 创建 Dataset：声明数据源（例如一个 HTTP/对象存储/HDFS 地址）(Fluid)
  3. 创建 Runtime：声明用哪种 runtime（示例用 AlluxioRuntime）以及缓存介质/配额等（tieredstore）。(Fluid)
  4. 创建应用 Pod：像用普通 PVC 一样去挂载这个 dataset（claimName: demo），应用无需为“加速”改代码。(Fluid)
  5. 第一次读：冷数据（慢） → 后续读：命中缓存（快） Quick Start 示例里同一个文件第一次 cp 约 13s，缓存后再次访问约 0.344s（只是示例环境数据，真实取决于网络/存储/缓存配置）。(Fluid)

4) 相关论文解析（从论文角度看 Fluid 的“新东西”） ​

Fluid 文档把两篇“核心论文”列得很明确：ICDE 2022（会议版）+ TPDS 2023（期刊扩展版）。(Fluid)

下面我用“小白也能跟得上”的方式拆解它们想解决什么、贡献是什么。

4.1 ICDE 2022: Fluid: Dataset Abstraction and Elastic Acceleration for Cloud-native Deep Learning Training Jobs ​

论文要解决的问题（更学术的说法） 在云原生平台训练深度学习模型时，训练数据来自异构存储（对象存储/HDFS/PVC…），直接访问会有 I/O 瓶颈；同时不同训练作业的 I/O 需求会动态变化，缓存容量很难静态配好。(IEEE Computer Society)

核心思路/贡献（按论文摘要的“关键点”来） ​

  1. Fluid Dataset：统一抽象异构数据源 让训练作业以统一方式访问训练数据。(IEEE Computer Society)

  2. 透明 + 弹性的加速：auto-tuned cache runtimes 论文明确提到：用“自动调优的缓存运行时”提供透明且弹性的加速能力。(IEEE Computer Society)

  3. on-the-fly cache system autoscaler：按训练速度动态扩缩缓存 摘要里写得很清楚：它有一个“在线的缓存系统自动伸缩器”，能根据单个训练作业的在线训练速度，智能扩缩缓存容量以缓解 I/O 瓶颈。(IEEE Computer Society)

小白理解版： 你不用拍脑袋给缓存配多大，Fluid 会尽量根据“训练跑得快不快 / I/O 卡不卡”去调整缓存资源，让 GPU 少等数据。

4.2 TPDS 2023: High-level Data Abstraction and Elastic Data Caching for Data-intensive AI Applications on Cloud-native Platforms ​

这篇可以理解为 ICDE 2022 的“更完整、更工程化/系统化”的期刊扩展版（文档也标注为 Journal Version）。(Fluid)

你可以重点看它把“系统能力”扩展到集群级别的几个方向（以下是高校团队对代表性贡献的总结表述，我把它翻成更直白的话）：

  1. 统一数据抽象层（Dataset CRD）：声明式封装分布式数据源，让数据访问优化对用户更透明。(Fluid)
  2. 吞吐感知的动态弹性（Throughput-Aware Autoscaling）：根据实时训练速度监控动态调整缓存资源配额。(Fluid)
  3. 全局缓存感知调度（跨作业复用缓存）：结合数据热度模型与缓存拓扑感知，让多作业更好复用缓存，提高集群级数据局部性。(Fluid)

团队页面还给了实验量级的结论：单作业与多作业场景分别约 3 倍与 2 倍提升（具体要以论文实验配置为准）。(Fluid)

4.3 论文与项目的对应关系：你该怎么“对上号” ​

读论文时，你可以把论文里的概念和项目里的对象对应起来：

  • High-level Data Abstraction ↔ Dataset CRD（datasets.data.fluid.io）(Fluid)
  • Elastic Data Caching / Cache Runtime ↔ AlluxioRuntime / JuiceFSRuntime / GooseFSRuntime …(Fluid)
  • Autoscaling / Data Operations ↔ dataload / datamigrate / databackup 等 CRD + runtime 伸缩能力(Fluid)
  • Data-aware scheduling ↔ Scheduler 获取缓存信息，把 Pod 调度到有缓存的节点(Fluid)

5) CNCF 背景：它在生态里处于什么位置？ ​

如果你关心“项目靠不靠谱/成熟度如何”，看 CNCF 最权威：

  • CNCF 项目页写明：2021-04-28 被 CNCF 接收，并在 2026-01-08 进入 Incubating（孵化）阶段。(CNCF)
  • Fluid 官方 GitHub/文档的不同页面有时还会提到早期的 Sandbox 阶段（因为历史/文档更新节奏原因），但以 CNCF 项目页为准。(CNCF)

6) 给小白的“最短入门路线” ​

如果你要最快上手、并真正理解它“为什么快”，我建议按这个顺序：

  1. 跑一遍 Quick Start：先把 Dataset + AlluxioRuntime + Pod(PVC) 跑起来，感受“第一次慢、第二次快”。(Fluid)

  2. 回头读 Architecture：搞清楚 控制面/数据面、CSI vs Sidecar，你就不会再把 Fluid 当成“另一个存储系统”了。(Fluid)

  3. 再选一个你实际会用的 Runtime：

    • 如果你已有 Alluxio/JuiceFS 等生态，就选对应 Runtime；
    • 如果你只是想“统一访问”，先理解 ThinRuntime。(Fluid)

  4. 最后读论文：带着“CRD/控制器/调度/弹性”的视角去看，论文会非常好懂。(Fluid)

如果你愿意，我可以基于你当前的场景帮你“对症下药”：

  • 你主要是 AI 训练（PyTorch/TensorFlow）、还是 大数据（Spark/Flink/Presto）？
  • 你的数据在 对象存储（S3/OSS）、还是 HDFS / NAS / PVC？
  • 你集群是 标准 K8s 还是 Serverless K8s？

你给我这三点，我就能用更贴近你环境的方式，把 Runtime 该怎么选、CRD 怎么写、加速点在哪里讲清楚。

基于 CC0 1.0 Universal 许可发布

Copyright © 2024-present Phil Fan