「每1亿年丢1个对象」的数据耐久性是怎样炼成的？

Part.

01

存储着1个B（十亿）对象的系统，每年丢失0.00000001个对象，aka「每1亿年丢1个对象」，换算成流行的指标，就是传说中的“17个9”......

话说如此极致的数据耐久性，又有什么实际意义呢？不妨先看看其实现方式：

基于昆腾专利的二维纠删码（18+3）——ASCS 3-Geo 2D EC（6+3），在RAIL（独立库冗余阵列）架构配置7套Scalar i6带库的情况下：

数据会被分散存储在21盘磁带中，但当你需要读取数据时，只需要从其中一盘磁带读取即可。

即使有3盘磁带同时损坏，或者整个磁带库（比如负责管理磁带的机械臂）出现问题，数据仍然是安全的，不会丢失。

系统仅需额外占用少量存储空间。假设你需要75PB的实际可用容量，则需准备91PB的原始存储空间。

简言之，此系统架构通过将数据分散存储在21盘磁带中，并且额外占用约20%的存储空间，来确保即使有3盘磁带损坏或整个磁带库出问题，数据仍然是安全的。同时，读取数据时只需要从一盘磁带中读取，非常高效。

实际上，昆腾方案更可匹配多样化纠删码算法，在不同的“n+m”和算法组合下，甚至可以达成“19个9”，直接将系统的的数据耐久性推向“宇宙级”标准。

谁说冷存就无需“精打细算”？试想，如果不用2D纠删，换成多副本机制呢？退而求其次，再退而求其次，即便是“9.7个9”（接近10个9）的耐久性目标——每4.6年丢一个对象，则至少需3副本“打底”。如此这般场景，又将是怎样的存储开销和管理复杂性？

很明显，真正的远非“磁带套壳”般简单粗暴。

Part.

02

当各大云（S3对象）存储供应商还在为“多副本的N”到底是几而喋喋不休，争论不止时，颠覆式的存储革命已悄然降临——昆腾用一张磁带+两行数学公式，让数据丢失概率降到「每1亿年丢1个对象」。这背后，是一场从“堆硬件”到“拼算法”的存储范式转移。

杀手锏在于将纠删码从“平面计算”升级为“立体防御”：

1. 跨磁带EC（Across-Tape）：

√ 数据切片后支持分散到至多21盘磁带，允许同时坏3盘或整库故障（如机械臂宕机）；

√ RAIL技术（冗余磁带库阵列）实现“库级RAID”，单库故障秒级切换。

2. 磁带内EC（Within-Tape）：

√ 针对<2GB局部损坏（占读错误的90%以上），无需跨盘恢复，单盘自愈；

√ 超宽纠删码（极低的存储冗余），远低于传统EC。

同样以75PB系统为例，传统3副本需12,501盘LTO-9磁带，而昆腾方案仅需6,741盘，硬件成本直降46%，耐久性却提升75倍。这种“越省越强”的反直觉特性，正是2D纠删码的魔力：无缝达成成本与安全的“帕累托最优”。

Part.

03

唠唠叨叨一大堆，公有云的Deep Archive它不香吗？的确，当仅考虑数据“只进不出”/“只进少出”的情况下，乍一看是挺美的。

在公有云的世界里，冷存储就像一场精心设计的“冰封仪式”——S3 Glacier Deep Archive将数据沉入零下80度的数字冰川，承诺“11个9”的耐久性，代价却是数小时的解冻等待和隐藏的检索成本。

这种方式不禁让人想到北极科考队：当需要数据时，你得先破冰、架设设备，再等待漫长的运输完成。组织一旦需要批量回调数据，其成本可能会超过自建方案的N倍，至于这个N到底是几，请将以下费用纳入综合考虑：存储费、检索费、检索请求费，还有数据传输费......

“冷=慢”？传统冷存储如同冰封的档案馆，调用数据需经历“申请-寻址-解冻”的漫长流程。而昆腾的ActiveScale冷存储却像给磁带库装上“自动驾驶系统”：

⭕ 磁带库预加载机制：智能缓存高频访问数据，如同在冰川内部预置快速通道。通过智能调度，让磁带机始终处于“待命状态”，冷数据读取从小时级压缩到分钟级。

⭕ TB级连续写入：避免传统对象存储的“碎片化冻土”，提升数据块完整度，如同用集装箱而非快递小包运输货物，效率提升N倍。

⭕ 软错误自愈：90%以上的读错误在单盘内自动修复，无需触发跨库检索——这种“微创手术”式的恢复，让冷存储首次具备热存储的敏捷性。

Part.

04

真正的技术革命，从来不是做加法，而是用算法重构规则。车企用“冰箱彩电”吸引眼球，存储厂商则用“支持多副本”、“全协议兼容”堆砌参数表。但真正的技术决胜点，往往藏在“更加隐秘的角落”：

√ 算法的“有效宽度”：同样是纠删码，传统“6+3”编码需要50%+冗余，而昆腾的“18+3”仅需约20%，如同用更细密的渔网捕捉数据风险；

√ 潜在故障域的“物理隔离”：避免因单个机房遭遇不可控灾难导致数据丢失的悲剧重演；

√ 硬件的“基因融合”：物理带库+前端对象存储与2D EC的深度耦合，就像特斯拉的电池与BMS系统，组合在一起颠覆行业。

√ 混合云桥梁：通过完整的S3 API直接对接公有云热层，让冷数据在本地磁带库与云存储间智能流动，打破“本地冷-云上热”的割裂架构。

对比市面上许多冷存储（对象存储+带库）/公有云存储方案，其本质上仍是“新瓶装旧酒”：

⭕ 将对象直接打包写入磁带，检索时需整盘读取，如同把书页胶装成册——想查一句话就得搬出整本词典。

⭕ 虽优化了元数据索引，但底层仍依赖多副本+跨区复制，硬件利用率低于50%。

归根结底，企业应警惕“冰箱彩电大沙发，胡子眉毛一把抓”式的选型陷阱，从过分关注“功能清单”转向聚焦“第一性原理”。例如，通过场景化验证重点考察冷存储的单盘恢复率与批量校验周期，而非盲目追求性能。再比如，如何用最少的副本达成数据耐久性目标，拒绝参数内卷。

未来，存储的竞争将不再是比拼“谁家的盘更多”，而是“谁更懂用算法驯服数据熵”。企业存储选型也将经历从“功能清单崇拜”到“算法密度评估”的范式转移。毕竟，当数据洪流动辄以PB级甚至EB级速度膨胀时，能LLAP的不是拥有最多硬盘的玩家，而是能用一行公式替代一仓库磁带的“存储炼金术士”。

「READING」

【免费测算】您的冷存储“熵值”超标了吗？

立获《企业冷存储降本增效白皮书》+ 专属“存储熵值”诊断报告，揭秘您的数据系统：

✅ 当前存储冗余浪费比例
✅ 潜在硬件成本削减空间
✅ 算法优化后的耐久性跃升曲线

仅限前20名填写者，额外解锁《n+m纠删码选型指南》
（企业邮箱用户可追加1v1架构师咨询服务）