Unified Storage
统一分布式存储
通过统一底层架构同时提供文件、块与对象服务，兼顾高性能访问、横向扩展与控制面高可用，为 AI、数据库、归档与共享文件等混合场景提供一致的存储底座。
咨询存储架构统一
对象 / 文件 / 块
横向扩展
Metadata 能力
Raft
Mgmt 选举
分布式
高可用架构
Unified Data Plane
一套底座，承载块、文件与对象
不同于完全独立的多套存储系统，平台在同一数据面与可扩展控制面上同时输出对象、文件和块能力，减少数据孤岛、重复运维与跨系统迁移成本。
- 统一数据块层与元数据映射
- 统一容量池与数据保护
- 便于跨服务数据流转
Scale-out Metadata
元数据横向扩展，承载海量小文件
元数据服务可按目录、桶、命名空间或卷维度分区与负载分布，通过增加节点实现吞吐与容量扩展，避免单点瓶颈。
- 适合海量小文件与高并发目录
- 多租户命名空间隔离
- 元数据层独立扩容
Highly Available
Raft 控制面，保障高可用
管理层通过 Raft 选举保持一致性与主节点切换能力，在节点故障时仍能稳定治理集群状态。
- 控制面故障自动切换
- 关键配置一致性
- 利于审计与统一运维
AI Ready
面向 AI 与混合负载的统一存储
在同一底座上同时承载训练数据集、模型文件、推理缓存、数据库卷与归档数据，减少 AI 数据链路与业务系统之间的存储割裂。
- 训练数据集与模型文件
- 数据库与虚拟机持久卷
- 从性能层到归档层分级
驱动最严苛的数据工作流
用一套统一存储，同时为 AI、分析与高性能计算等场景持续高速供数。
AI 推理
统一非结构化数据、预热数据集，以线速向 GPU 供数，实现低时延推理。
AI 训练
结合 Tier 0 与并行文件系统，让 GPU 持续满载，提升训练吞吐与效率。
云计算
跨站点与多云统一数据，执行策略、降低出口流量，同时加速云端工作负载。
数据分析
构建统一全局命名空间，将数据集编排到算力侧，加速查询、流水线与交互式分析。
机器学习
统一训练与推理数据，自动调度数据放置，最大化 GPU 利用率，加快模型迭代。
GPU 加速
以 Tier 0 共享 NVMe 向 GPU 供数，消除瓶颈，提升 token 吞吐与首字时延（TTFT）。
高性能计算（HPC）
跨站点提供并行文件性能，让算力持续满载，同时简化数据迁移与访问。
检索增强（RAG）
统一文件与对象存储，加速检索增强生成（RAG），并保障数据治理。