【回顾】AI 生产可用的高性能对象存储服务
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14小时前
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 /data3、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
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