本次分享将介绍 Fluid 开源项目的基本原理、落地应用以及最新发展。Fluid 是云原生基金会旗下的一个弹性数据编排和加速开源项目（CNCF Sandbox Project）。云原生计算存储分离架构在提升系统弹性和灵活性的同时，给大数据 / AI 等数据密集型应用带来了计算性能和管理效率方面的挑战。现有云原生编排框架运行此类应用面临数据访问延时高、多数据源联合分析难、应用使用数据过程复杂等痛点。
Fluid 正是为解决这些问题而生的，其目标为构建云原生环境下数据密集型应用的高效支撑平台。Fluid 在云原生应用与数据的协同编排、调度优化、数据缓存等几方面提出一系列技术创新，其核心功能包括：提供存储无感知的数据抽象、基于容器调度的智能数据编排、面向云上数据本地化的应用调度等、可插拔数据缓存引擎和简化应用访问等。
Fluid 项目开源短短半年多时间内发展迅速，吸引了众多大厂的专家和工程师的关注与贡献，项目 Adoptor 包括阿里、腾讯、微博、奇虎360、中国电信、BOSS直聘、第四范式等多家大型知名 IT 和互联网企业。

演讲提纲：

1. 项目背景与技术趋势
   • 大数据/云计算/人工智能发过去十年的发展背景
   • 梳理当下大数据/云计算/人工智能融合的演进趋势
2. 当前痛点与场景问题
   • 分析大数据/人工智能应用在云原生环境存在的问题
   • 梳理重要应用场景和单点技术存在的痛点
3. 核心创新与系统架构
   • 介绍 Fluid 项目的核心理念和技术创新
   • 介绍 Fluid 在云原生环境下的总体系统架构
4. 性能演示与案例分析
   • 展示 Fluid 在一些典型实验场景的性能结果
   • 介绍几个 Fluid 在大厂的落地案例分析
5. 社区建设与项目规划
   • 介绍 Fluid 开源项目的发展来源与社区建设情况
   • 介绍 Fluid 开源项目的近期发展规划和新功能

你将获得：

1. 了解大数据、AI 与云原生结合的当前状态和发展趋势
2. 理解数据密集型应用运行在云原生环境中存在的性能问题及原因
3. 掌握如何利用 CNCF 开源项目 Fluid 提升大数据/AI 上云的运行性能
4. 了解如何 Fluid 系统的设计原理、案例分析与软件项目规划