К новостям
Vercel Sandbox теперь поддерживает файловые системы на основе FUSE
СрочноНовостьAI

Vercel Sandbox теперь поддерживает файловые системы на основе FUSE

Vercel добавил в Sandbox поддержку FUSE, позволяя монтировать S3‑бакеты, сетевые файловые системы и любые FUSE‑драйверы как обычные пути. Теперь можно работать с большими данными без копирования.

3 июля 2026 г.Vercel Blog

Что изменилось?

Vercel объявил о поддержке FUSE в своей облачной среде разработки Vercel Sandbox. Теперь разработчики могут монтировать удалённые хранилища (S3‑бакеты, NFS, Ceph, GlusterFS и любые другие драйверы, совместимые с FUSE) как обычные директории внутри работающего Sandbox.

Ключевые возможности

  • Прямой доступ к объектному хранилищу – данные читаются по‑молчанию через поток, без необходимости предварительно копировать их в контейнер.
  • Общий файловый слой – несколько Sandboxes могут работать с одним и тем же набором файлов, упрощая синхронизацию состояния и кэширование.
  • Совместимость с POSIX‑утилитами – инструменты, ожидающие обычные пути (например, ffmpeg, wget, rsync), работают без модификаций, даже если источник находится в S3.
  • Гибкая конфигурация – монтировать можно любой FUSE‑драйвер, включая пользовательские решения, через простую декларацию в vercel.json.

Почему это важно?

Для AI‑разработчиков и специалистов по данным возможность стримить большие датасеты напрямую из облака сокращает время подготовки окружения и экономит ресурсы. Вместо копирования десятков гигабайт в каждый Sandbox, данные читаются «на лету», а кэшируется только то, что действительно используется.

Как начать?

Подробную инструкцию и примеры конфигураций можно найти в документации Vercel Sandbox. Пример монтирования S3‑бакета:

{
  "sandbox": {
    "mounts": [
      {
        "type": "fuse",
        "source": "s3://my-bucket",
        "target": "/data"
      }
    ]
  }
}

После деплоя Sandbox получит директорию /data, содержащую файлы из бакета без копирования.

Что дальше?

Vercel обещает дальнейшее улучшение производительности FUSE‑монтировок и расширение списка поддерживаемых драйверов, что делает платформу более привлекательной для тяжёлых рабочих нагрузок в области машинного обучения и аналитики.

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для AI‑разработчиков это открывает быстрый доступ к огромным датасетам без лишних копий, ускоряя прототипирование и обучение моделей. Студенты смогут экспериментировать с реальными объёмами данных прямо в Sandbox, экономя локальные ресурсы. Однако стоит помнить о возможных задержках сети и необходимости контролировать права доступа к удалённым хранилищам.

Похожие новости