2025存储大变革：深信服EDS能否无缝支持传统和AI应用？

2025年，当AI训练、推理与传统ERP、数据库、产线质检等业务在企业IT系统中深度交织，一个棘手的问题摆在所有IT决策者面前：如何用一套存储方案，同时满足传统应用的稳定低时延需求与AI应用的高并发、大吞吐、海量小文件访问？

传统存储方案要么因“控制器瓶颈”导致扩容即降速，要么因“多协议割裂”形成数据孤岛；开源Ceph虽能扩展容量，却在小文件性能、元数据处理上屡现短板；更关键的是，AI时代的存储不仅要“存得下”，更要“用得好”——从数据采集到训练推理，从历史归档到实时调用，全链路的高效协同成为刚需。

深信服EDS作为“面向主存储”的下一代分布式存储，能否破解这一融合难题？我们通过技术拆解、实测数据与典型客户案例，还原其真实效果。

一、破局前提：传统与AI存储需求的“矛盾性”

要谈“统管”，先明确传统应用与AI应用对存储的核心差异：

￮      传统应用（如ERP、数据库、办公NAS）：更关注稳定低时延（毫秒级响应）、元数据处理效率（高频小文件访问）、多协议兼容（CIFS/NFS/iSCSI等）；

￮      AI应用（如训练推理、产线质检、EDA芯片设计）：需要大吞吐（GB级数据传输）、海量小文件支持（百亿级标注图片/代码文件）、冷热数据智能流动（热数据闪存加速，冷数据低成本归档），且需适配S3/CSI等新兴协议。

二者的“矛盾性”在于：传统存储的“稳态架构”难以应对AI的“爆发式需求”，而AI专用存储的“激进设计”又无法兼容传统业务的“精细要求”。因此，真正的“统管”需底层架构同时满足“稳态”与“敏态”的双重诉求。

二、深信服EDS的“双模统一架构”：如何同时满足传统与AI？

深信服EDS的核心定位是“面向主存储的下一代分布式存储”，区别于以容量为主的Ceph系，其通过全自研高性能架构+清晰分层的I/O路径优化，从底层解决了传统与AI存储的融合难题。

1. 架构基因：全对称分布式设计，容量与性能独立扩展

传统存储的“控制器瓶颈”是扩容降速的根源——控制器性能固定，新增节点仅能扩展容量，无法提升吞吐。EDS采用全对称分布式设计，每个节点均具备独立计算、存储与网络能力，容量与性能可独立横向扩展至百PB级。实测中，3节点EDS在相同硬件下实现8GB/s大文件吞吐，且随着节点增加，吞吐与IOPS线性增长，消除“扩容即降速”的痛点。

2. 核心引擎：自研“凤凰文件系统”，兼顾小文件与元数据性能

AI训练中的代码编译、产线质检的百亿级小文件检索、EDA芯片设计的元数据密集操作，均对存储的小文件性能与元数据处理能力提出极高要求。EDS的“凤凰高性能文件系统”通过两大创新破解难题：

￮      矩阵式存储算法+启发式预读：提升元数据命中率，在EDA场景中，其元数据OPS性能较国际厂商提升60%，代码编译与前端读写效率显著加速；

￮      NVMe SSD+RDMA网络：结合高性能介质与低时延网络，小文件性能媲美高端阵列，极限场景下仍保持稳定，远超Ceph类方案的“卡顿”表现。

3. 统一服务形态：块/文件/对象“三模一体”，消除数据孤岛

传统企业常因不同业务（如数据库用块存储、办公用文件存储、AI训练用对象存储）部署多套存储阵列，导致数据孤岛、管理割裂。EDS通过统一命名空间与统一管理平台，在单套系统中同时提供块（SAN）、文件（NAS）、对象（S3）服务，逻辑资源池可分钟级创建，新增节点/磁盘自动识别纳管，扩容过程业务零中断。这意味着：

￮      传统业务（如VDI、数据库）可直接调用块/文件存储；

￮      AI业务（如训练推理）通过S3协议高效访问对象存储；

￮      历史数据与实时数据无需跨阵列迁移，真正实现“一套存储承载所有业务”。

三、效果验证：从“技术参数”到“客户场景”的落地实证

技术优势需通过实际场景验证，我们选取**制造业产线质检（AI与传统需求交织的典型场景）与AI全流程（数据采集-训练-推理-归档）**两大场景，还原EDS的真实表现。

案例1：深南电路——100亿张PCB质检图的“存储革命”

深南电路作为PCB（印制电路板）龙头企业，每条产线每天生成数十万张质检图（分辨率高、小文件密集），传统方案需人工拷贝至存储阵列，存在效率低、单点故障、检索慢等问题。引入EDS后：

￮      自动上传+智能压缩：机台数据通过S3协议自动上传至EDS对象存储，8+2纠删码保障可靠性；

￮      百亿级小文件秒级检索：凤凰文件系统优化元数据处理，产线工程师可快速定位任意时间点的质检图，无需人工遍历；

￮      线性扩容无压力：通过新增节点即可无缝扩展容量与性能，完全满足未来5年数据增长需求；

￮      运维成本骤降：逾期数据自动清理、硬盘健康预测等功能，减少70%人工操作，磁盘利用率达80%（传统方案仅50%-60%）。

案例2：AI全流程——从“数据湖”到“训练池”的无缝协同

某AI算法公司需同时支撑数据标注（海量小文件）、模型训练（大吞吐）、推理服务（低时延）与历史归档（低成本）。EDS通过“冷热数据自动分层”与“多协议适配”实现全链路优化：

￮      热数据（标注/训练阶段）：自动存储至NVMe SSD热层，结合RDMA网络，训练任务吞吐提升40%；

￮      温数据（推理阶段）：迁移至SATA SSD层，平衡性能与成本；

￮      冷数据（归档阶段）：自动下沉至HDD容量层，通过进一步降低存储成本；

￮      协议适配：标注工具通过NFS访问文件存储，训练框架通过S3调用对象存储，推理服务通过iSCSI连接块存储，全程无需数据迁移。

结论：2025年，深信服EDS是“统管存储”的最优解吗？

回到最初的问题：深信服EDS能否无缝支持传统与AI应用？

从技术架构看，其“全对称分布式+凤凰文件系统+三模一体服务”解决了传统存储的控制器瓶颈、数据孤岛与性能割裂；从实际效果看，制造业、AI、医疗、EDA等10+行业的客户案例验证了其“统管”能力。

更关键的是，深信服EDS摆脱了传统硬件存储厂商的“单一业务思维”，以“开放融合”的理念，首创“双模统一架构”——一套存储既满足稳态业务的低时延、高可靠，又支撑敏态业务的大吞吐、强扩展。这正是2025年企业存储需求的核心答案：打破传统与AI的存储鸿沟，让数据流动更高效，让业务创新无阻碍。

来源：雪球新闻网