北京
在 AI 领域，多模态大模型的发展对数据存储提出了极具挑战性的需求。全闪存储虽在模型训练与推理环节表现出卓越的高性能，但因其成本限制，在数据汇聚、预处理及归档等环节的性价比极低。单一全闪存储方案难以满足 AI 场景全链条的复杂需求。而混闪 + 全闪的分层数据湖架构，通过混闪存储承载非实时数据环节、全闪专注训练推理高性能场景，成为破解全链条存储难题的必然选择。
某智算中心承接多模态大模型客户的训练推理需求，其数据量在 4 个月内迅速增长超过 20PB，原采用的开源存储方案面临三重困境：
- 性能瓶颈：预处理阶段数据加载时间长，导致 GPU 长时间等待数据，效率低下；
- 扩容复杂性：单集群扩容需中断业务，无法应对训练数据的快速增长；
- 架构局限性：缺少数据智能分层，难以实现热数据预处理、高性能训练与推理、冷数据归档的自动化流转 。
弹性数据湖架构：对象 + 文件的协同计算底座
XSKY 为客户构建的 AI 数据湖采用分层架构，其中最底层的对象存储作为关键基石，发挥着不可替代的作用：
- 对象存储层
对象存储层承担着数据从产生到归档的全流程管理重任。它接收原始数据的采集、预处理任务，并在模型训练与推理完成后对数据进行归档。采用EC8+2 的纠删码技术，在保障数据安全性和可靠性的基础上，有效降低整体存储成本。这一优势使其能够轻松应对图片、视频等非结构化数据的海量存储需求，并支持数据的实时访问，为上层应用提供了坚实的数据基础。
- 高性能文件层
采用全闪节点构建热数据处理引擎，直接对接模型训练与推理任务，针对 AI 场景优化小文件读写性能。
两层存储通过事件通知机制联动：对象存储提供事件通知功能，全闪文件存储预加载，文件存储可以感知对象存储中数据的变化，并指定策略进行更新，满足客户对数据处理和管理的需求。
三大技术亮点：性能、弹性与可靠性的全面突破
1、对象存储的高性能与扩容韧性
- 对象存储层能够提供优异的性能，日常数据采集和清洗负载带宽约 20GB/s。
- 即使在扩容重平衡时仍可满足数据大量加载到训练任务，实测训练数据读取峰值达 149GB/s，写峰值 61GB/s，同时处理 56GB/s 的扩容重平衡。
- 较原开源方案，数据预处理效率提升 300%。
2、池内扩容与整池扩容的弹性扩容
- 由于业务增长很快，在 2 个月内进行了 3 次扩容。初期由于业务压力不大，采用了池内实时扩容的方式，通过重平衡 QoS 降低扩容对业务的影响。后期由于用户数众多，业务压力加大，通过整池扩容的方式，规避重平衡的带宽占用，同时已有数据读写性能和前端业务访问不受影响。
- 目前，项目已扩容至 50 余个节点，约 30PB 裸容量。
3、企业级稳定性与智能运维
- 亚健康智能防护
对于介质故障的磁盘，慢盘等，自动监测告警和根据策略隔离，避免故障盘影响整个集群的性能和稳定性，对于网络故障，能自动监测告警，隔离故障链路，避免网络故障对集群稳定性的影响。
- 生产级稳定性
基于服务 3000 + 行业客户的成熟架构，支持 7×24 小时持续运行。截止到目前，已稳定运行 1 年。
- 成本管理
通过开放的 API 接口，无缝对接监控运维与计量计费平台，帮助客户精准管理存储资源并控制成本。
行业启示：AI 存储的数据湖路径
- 架构思维优先于单一产品
面对 AI 场景的多模态、高弹性需求，对象+文件融合的数据湖架构比单一高性能存储更具适应性，可通过分层策略平衡性能与成本。
- 敏捷交付能力是核心竞争力
整池扩容、预配置模板等机制，使存储部署周期从“月级”压缩至“周级”，契合 AI 项目“快速验证-持续迭代”的特点。
- 数据管理闭环决定项目成败
从数据采集、预处理到归档的全生命周期自动化，可减少人工干预导致的效率损耗，释放 AI 研发团队 80%的运维精力
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