AI 生产可用的高性能对象存储服务

大家好,又见面了,我是 GitHub 精选君!

背景介绍

在当今数字化时代,数据成为了企业和个人最宝贵的资产之一。从图片和视频到机器学习模型、应用程序数据,我们每天都在创造和消费大量的数据。然而,随之而来的是对高效、可靠的数据存储方案的巨大需求,特别是在人工智能(AI)和大数据分析等领域。例如,机器学习项目需要存取大量的训练数据,企业需要储存海量的用户数据并保证数据的安全、高效访问。传统存储方案往往难以应对这种规模的数据处理需求,尤其是在性能、扩展性和兼容性方面。因此,开发者和企业都在寻求更加灵活、高效且成本效益高的解决方案。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 minio,该项目在 GitHub 有超过 45.1k Star。

一句话介绍该项目:The Object Store for AI Data Infrastructure

项目介绍

MinIO 是一个高性能的对象存储服务,遵循 GNU Affero General Public License v3.0 发布。它与 Amazon S3 云存储服务兼容,致力于为机器学习、分析和应用数据工作负载构建高性能基础设施。MinIO 可以部署在裸金属硬件上,包括容器化安装,对于 Kubernetes 环境,则推荐使用 MinIO Kubernetes Operator 。MinIO 支持分布式部署、纠删码存储以及多种企业级功能如版本控制、对象锁定和桶复制。

如何使用

1、容器安装:

使用以下命令启动最新稳定版本的 MinIO:

podman run -p 9000:9000 -p 9001:9001 \
  quay.io/minio/minio server /data --console-address ":9001"

MinIO 默认使用 minioadmin:minioadmin 作为根凭证,用户可以通过浏览器访问 MinIO 控制台来测试部署,进行创建桶、上传对象等操作。

2、macOS 上的安装推荐使用 Homebrew:

brew install minio/stable/minio
minio server /data

3、在 GNU/Linux 上安装(以 64 位 Intel/AMD 架构为例):

wget https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio
chmod +x minio
./minio server /data

以下是一些 UI 使用界面示例:

项目推介

MinIO 以其高性能、高可靠性和强大的兼容性成为了大数据和 AI 数据基础设施的理想选择。它不仅适合于早期开发和评估,更适用于扩展的开发和生产环境。MinIO 以开源的方式发布,拥有活跃的开发社区和丰富的文档支持,被全球众多企业和开发者广泛使用。

以下是该项目 Star 趋势图(代表项目的活跃程度):

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址:https://github.com/minio/minio

开源项目作者:minio

开源协议:

以下是参与项目建设的所有成员:

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Written on May 31, 2024