网上一些评论和提问经常会遇到三个问题，我们将这三个问题展开: MinIO不适用于小文件？ MinIO小文件性能？ MinIO是否是合小文件的读取场景？ 首先，我们正面回答问题。 第一种观点是错误的，MinIO不仅非常适合小文件，还适合中型文件和大文件。

随着数据量和频率以前所未有的速度不断扩展和加速，对象存储继续作为数据堆栈的支柱，推动各种数据产品的创新和效率。其中，MongoDB是NoSQL领域的领跑者，它提供了一个多功能且可扩展的解决方案，用于管理非结构化和半结构化数据，如JSON文件。

运行多个机器学习实验的现实情况是，管理它们可能会变得不可预测和复杂，尤其是在团队环境中。经常发生的情况是，在研究过程中，团队在实验之间不断更改配置和数据。例如，尝试多个训练集和多个超参数值，并且 - 当涉及大型数据集时 - 分布式计算引擎（如 Apache Spark）的不同配置。

每个系统都需要备份，因为有无数种方法可以丢失本地文件系统数据和配置。这种损失可能是毁灭性的——可能导致收入损失、客户不满意，甚至代价高昂的诉讼。统计数据相当惨淡——遭受数据丢失事件的企业中有 60% 在六个月内关闭，而失去数据中心超过 10 天的公司中有 93% 在一年内申请破产。

网上搜索“minio是干嘛的”这个问题搜索的太多了，我们感觉是我们的工作没有做好才给大家造成了这么大的信息差。在这里，我们有义务将信息差补齐。

工程师喜欢在本地玩耍和学习。

MLflow 是一个开源平台，旨在管理整个机器学习生命周期。

我创建的数据管道将美国人口普查数据下载到 MinIO 的专用实例。

这篇文章是与 cnvrg.io 的 Harinder Mashiana 合作撰写的。

1997 年，克莱顿·克里斯滕森 (Clayton Christensen) 在他的《创新者的困境》一书中确定了一种创新模式，该模式可跟踪现有企业和新进入者之间按细分市场划分的能力、成本和采用情况。