随着Hadoop文件系统在Spark采用者中继续失去吸引力，新的更复杂的存储框架开始取代它。最受欢迎的选择之一是开源的Alluxio(以前被称为快子)，它今天早上被置于一个特殊的基金会之下，因为它的第一个主要版本触及了一般可用性。

此次发布是技术领域一些知名人士支持的三年开发工作的高潮，这项工作始于加州大学伯克利分校一名博士生的工作。李浩源在2010年启动分析引擎的AMPlab的研究中见证了Spark的崛起，发现了阻碍早期实现尝试的瓶颈：当时少数能够有效支持内存处理的数据存储依赖于容错复制。

Spark Cluster中的记录将被复制到多台服务器，以确保在某个节点出现故障时仍然可以访问这些记录。尽管组织正在处理的信息量正在加速增长，但这种方法仍然是保持分析引擎可靠性的首选。因此，越来越多的带宽被用来复制数据，这使得其他任务的带宽越来越少，最终阻碍了处理。浩源预见到了这一挑战，设计了一种替代的容错技术，这将继续构成Alluxio的基础。

该平台将从Spark收到的每一个更改都记录在一个特殊的日志中，并且可以随时访问该日志。如果托管该文件的服务器在分析过程中失败，Alluxio可以让另一台机器来弥补这一漏洞，重新执行失败运行中执行的所有计算，并继续运行，就像从那里什么都没发生一样。该机制利用了企业的处理能力远比带宽丰富的事实，大大提高了集群性能。

银行业巨头巴克莱银行(Barclays PLC)声称，其数据科学家可以使用Alluxio将一些分析的持续时间从几个小时缩短到几分钟。该框架使开发人员能够更快地工作，并将其内部复杂性隐藏在编程接口后面，从而使控制信息流相对简单。记录可以从各种第三方系统导入内存，并在处理后自动移动到磁盘永久存储中。

Alluxio可以自己处理后一个任务，或者将分析后的数据重新传递到常规文件系统，如Gluster FS和Open StackSwift。该框架还提供了大量开放执行引擎的集成，以适应那些需求可能无法完全满足的组织。