基于 JuiceFS 构建高校 AI 存储方案：高并发、系统稳定、运维简单

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作者 | 徐国昊 中山大学的 iSEE 实验室（Intelligence Science and System) Lab）在进行深度学习任务时，需要处理大量小文件读取。 在高并发读写场景下，原先使用的 NFS 性能较低，常在高峰期导致数据节点卡死。此外，NFS 系统的单点故障问题也导致一旦数据节点宕机 ，该机器上的数据将完全不可用。扩容问题同样棘手，每增加一台数据节点，就需要在所有计算节点上进行多次挂载。而新增的数据节点由于数据量较小，并不能有效分担读写压力。 为解决这些问题， 经过初步评估，实验室选择了 JuiceFS 作为替代的存储方案。当前，结合 TiKV 的 JuiceFS 已成功管理超过 5 亿个文件。新方案显著提升了在高并发场景下的性能和系统稳定性，确保了深度学习训练过程中计算节点的连续运行，同时基本解决了单点故障的问题 。 此外，JuiceFS 的操作简便易学，甚至不需 ………………………………