探索未来数据处理的新可能：Hydro（原Fluent）

探索未来数据处理的新可能：Hydro（原Fluent）

fluentA data-driven compute platform项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/flue/fluent

项目介绍

Hydro，前身为Fluent，是由加州大学伯克利分校的RISE Lab开发的一款创新的数据第一计算框架。这个项目分为两个主要部分，旨在提供高性能、低延迟的数据管理和处理解决方案。目前，项目已迁移到名为Hydro的组织下，并分散到多个仓库中进行管理。对于想深入了解和使用Hydro的人来说，这是一个不容错过的机会。

项目技术分析

Hydro KVS： 基于RISE Lab先前的开放源代码工作Anna，Hydro KVS是一个弹性云原生存储引擎。它采用协调避免技术和异步消息传递，以实现极低的读写延迟。在kvs目录中，你可以找到关于运行和使用Hydro KVS的详细信息。

数据为中心的编程框架： 建立在Anna KVS之上的编程框架是Hydro的核心亮点。该框架为用户提供了一种通用API和运行时环境，能够在Anna KVS中执行针对数据的程序。用户可以提交任意代码或容器进行执行，并计划支持函数执行的性能服务级别协议（SLO）。

项目及技术应用场景

Hydro适用于各种场景，包括但不限于：

1. 实时数据分析：由于其低延迟特性，Hydro适合用于处理快速流入的数据流，如物联网(IoT)设备产生的实时数据。
2. 大规模数据存储与检索：在云计算环境中，Hydro可作为高效能的数据存储解决方案，用于大规模数据集的存取。
3. 数据密集型应用开发：开发者可以利用Hydro的数据为中心编程模型，构建高效率、易于维护的应用。

项目特点

1. 全托管：Hydro完全管理，减轻了用户在部署和维护中的负担。
2. 数据优先：设计之初就将数据处理放在首位，保证了高效的计算性能。
3. 弹性扩展：能够随着数据量的增长自动扩展，以满足不同规模的需求。
4. 低延迟：通过协调避免和异步消息传递，实现了亚毫秒级的数据访问速度。
5. 开放源代码：开源的性质鼓励社区参与和协作，持续推动项目的发展和优化。

想要开始你的Hydro之旅？请查看入门指南页面，了解如何启动项目。所有文档的索引可以在这里找到。

加入贡献者行列

如果你遇到了问题，欢迎打开一个新问题，并确保包含相关的信息，比如堆栈跟踪、操作系统版本、依赖项版本等。如果你有兴趣为项目贡献力量，请查看问题列表，特别是标记为"初学者友好"和"需要帮助"的问题。

让我们一起探索Hydro带来的无限可能性，共同塑造数据处理的未来！

fluentA data-driven compute platform项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/flue/fluent