隨著 AI 技術(shù)的快速發(fā)展，推理服務(wù)的需求在市場中不斷增長，已成為各行各業(yè)廣泛關(guān)注的關(guān)鍵應(yīng)用。隨著思維鏈、慢思考等技術(shù)的出現(xiàn)，模型的推理能力也在不斷的增強(qiáng)。推理能力的實(shí)際應(yīng)用覆蓋了更多行業(yè)和場景，成為企業(yè)部署 AI 基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)不可忽視的關(guān)鍵因素。更多企業(yè)關(guān)注如何高效、可靠、經(jīng)濟(jì)地將 AI 落地并解決實(shí)際應(yīng)用中的問題。將更多的計(jì)算資源投入推理計(jì)算已成為更具性價(jià)比的性能提升方式。

與此同時(shí)，推理服務(wù)對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)提出了更高的要求。不僅需要高性能、低延遲的數(shù)據(jù)訪問能力，還必須支持彈性擴(kuò)展、資源隔離以及多云部署等特性。如何選擇合適的存儲(chǔ)方案，已成為企業(yè)在構(gòu)建 AI 基礎(chǔ)設(shè)施過程中必須面對(duì)的重要課題。JuiceFS 已在多個(gè)推理服務(wù)場景中得到廣泛應(yīng)用，服務(wù)對(duì)象涵蓋基礎(chǔ)大模型平臺(tái)、多模態(tài)應(yīng)用和企業(yè)級(jí) AI 服務(wù)等不同類型客戶。在對(duì)這些實(shí)踐案例深入分析的基礎(chǔ)上，我們總結(jié)出一系列具有代表性的存儲(chǔ)需求與挑戰(zhàn)。

本文將分為兩個(gè)部分展開探討。第一部分聚焦推理服務(wù)中的存儲(chǔ)訪問特征，結(jié)合 JuiceFS 的應(yīng)用實(shí)踐，梳理推理場景下的關(guān)鍵需求與常見問題；第二部分將系統(tǒng)性比較幾種主流存儲(chǔ)方案的優(yōu)勢(shì)與限制，幫助用戶在構(gòu)建推理系統(tǒng)時(shí)做出更合理的選型決策。

01 推理服務(wù)的存儲(chǔ)需求：多模態(tài)復(fù)雜 I/O、跨云與多租戶支持

下圖列舉了 JuiceFS 當(dāng)前已服務(wù)的部分客戶，其中包括多個(gè) AI 基礎(chǔ)平臺(tái)以及 AI 應(yīng)用客戶。這些平臺(tái)的主要業(yè)務(wù)以推理服務(wù)為核心，同時(shí)涵蓋部分微調(diào)訓(xùn)練等任務(wù)。

在與客戶合作的過程中，我們觀察到推理業(yè)務(wù)對(duì)存儲(chǔ)提出了以下典型需求：

• 多模態(tài) I/O 模式更復(fù)雜：推理正快速向多模態(tài)方向發(fā)展，涉及大量小文件管理、mmap 式隨機(jī)讀取等訪問模式。這些場景對(duì) I/O 吞吐與延遲極為敏感，直接影響模型響應(yīng)速度與用戶體驗(yàn)。
• 云原生部署需求：推理流量具有明顯的波峰波谷特征，要求底層存儲(chǔ)能夠快速響應(yīng)突發(fā)請(qǐng)求，并與云原生調(diào)度系統(tǒng)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)擴(kuò)縮容。
• 多云多區(qū)域架構(gòu)趨勢(shì)明顯：為提升業(yè)務(wù)的可用性與容災(zāi)能力，越來越多客戶選擇在多云或多區(qū)域部署推理服務(wù)。存儲(chǔ)系統(tǒng)需要具備良好的跨區(qū)域一致性與成本控制能力。
• 資源共享與隔離并重：推理任務(wù)更強(qiáng)調(diào)資源復(fù)用，特別是在多租戶或多業(yè)務(wù)線共用集群時(shí)，如何在確保高資源利用率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)有效隔離與數(shù)據(jù)安全，成為系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)。

實(shí)踐 1：模型加載性能挑戰(zhàn)

我們可以從推理服務(wù)的各個(gè)階段來分析文件訪問的需求。推理服務(wù)的主要階段包括：

如上所述，每個(gè)階段的文件訪問需求不同。其中， I/O 瓶頸主要集中在冷啟動(dòng)階段的模型加載和運(yùn)行時(shí)模型切換上，尤其是如何能夠高效地讀取模型文件。

方案1：將模型文件打包進(jìn)容器鏡像。在小規(guī)模推理場景中，許多用戶會(huì)將模型文件、代碼依賴和擴(kuò)展包打包進(jìn)容器鏡像，并通過 Kubernetes 啟動(dòng)。這種方式曾經(jīng)較為簡單，但隨著推理規(guī)模的擴(kuò)大，暴露出了一些問題：

• 鏡像文件過大：隨著模型文件的增大，容器鏡像也變得龐大，導(dǎo)致拉取鏡像時(shí)容易超時(shí)。
• 解壓慢：容器鏡像采用分層存儲(chǔ)，每一鏡像層的解壓過程是串行操作且由于模型過大，解壓時(shí)速度較慢，效率低下。
• 資源浪費(fèi)：如果多個(gè)推理服務(wù)需要使用相同的模型，難以實(shí)現(xiàn)共享模型，導(dǎo)致頻繁的下載和解壓操作，浪費(fèi)了大量資源。
• 頻繁切換模型：需要頻繁切換模型的場景中，效率更低。

方案2：將模型文件存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ)中。每次推理實(shí)例啟動(dòng)時(shí)，從對(duì)象存儲(chǔ)拉取模型文件。這種方式雖然避免了鏡像拉取超時(shí)的問題，但仍然面臨以下挑戰(zhàn)：

• 帶寬競爭：在大規(guī)模集群中，多個(gè)推理實(shí)例同時(shí)拉取模型時(shí)，可能發(fā)生帶寬競爭，導(dǎo)致啟動(dòng)時(shí)間延長，影響用戶體驗(yàn)。
• 效率低下：許多模型文件格式（如 Safetensors 格式）使用 mmap 進(jìn)行懶加載，但對(duì)象存儲(chǔ)不支持 mmap，因此必須先下載文件到本地再進(jìn)行讀取，既浪費(fèi)了存儲(chǔ)空間，又降低了讀取效率。

方案3：使用 JuiceFS 等高性能文件系統(tǒng)。相較于對(duì)象存儲(chǔ)和容器鏡像，將模型文件存儲(chǔ)在高性能文件系統(tǒng)中是一個(gè)更有效的方案。JuiceFS 作為這一方案的實(shí)現(xiàn)，具有以下優(yōu)勢(shì)：

• 按需配置：與傳統(tǒng)的高性能文件系統(tǒng)不同，JuiceFS 在性能和容量上可以根據(jù)需求進(jìn)行靈活配置，避免了性能和容量強(qiáng)耦合的問題。
• 多云數(shù)據(jù)分發(fā)能力：傳統(tǒng)的云文件系統(tǒng)通常不支持多云環(huán)境的數(shù)據(jù)分發(fā)，而 JuiceFS 則具備跨云分發(fā)的能力，能夠在多個(gè)云環(huán)境中高效分發(fā)數(shù)據(jù)，提升了靈活性，下文將詳細(xì)介紹 JuiceFS 如何在多云架構(gòu)中使用。

下圖展示了在引入 JuiceFS 后，模型文件加載流程的改進(jìn)。在構(gòu)建容器鏡像時(shí)，我們將模型文件從鏡像中分離出來，存儲(chǔ)在 JuiceFS 中，而容器鏡像僅包含業(yè)務(wù)代碼和運(yùn)行所需的基礎(chǔ)環(huán)境。

這種做法帶來了顯著的好處。首先，模型文件與鏡像的冷啟動(dòng)過程得以分離，避免了在本地解壓龐大模型鏡像層的操作。

其次，與對(duì)象存儲(chǔ)方案相比，在使用 JuiceFS 時(shí)，冷啟動(dòng)階段不需要將完整的模型文件下載到算力節(jié)點(diǎn)本地，也無需加載完整的模型文件（如 safetensors 模型文件），推理實(shí)例可以快速完成冷啟動(dòng)。這種按需加載模式，在彈性擴(kuò)展場景下尤為關(guān)鍵，它能確保新實(shí)例快速啟動(dòng)并迅速投入服務(wù)。盡管首次推理會(huì)因按需加載模型而略有延遲，但后續(xù)請(qǐng)求的推理速度會(huì)得到顯著提升。

除了這些優(yōu)化，JuiceFS 還通過其強(qiáng)大的緩存能力進(jìn)一步提升推理服務(wù)的性能。除了社區(qū)版提供的本地緩存功能，JuiceFS 企業(yè)版 進(jìn)一步提供了 分布式緩存功能。這使得我們能夠構(gòu)建大規(guī)模的緩存空間，將常用的模型文件集中存儲(chǔ)在緩存中，從而顯著提升讀取性能。

特別是在 大規(guī)模實(shí)例啟動(dòng)或擴(kuò)容的場景中，例如在 stable diffusion 等需要頻繁切換模型的應(yīng)用中，通過分布式緩存集群，可以大幅度減少模型加載時(shí)間，顯著提高用戶的前端體驗(yàn)。下圖展示了 JuiceFS 分布式緩存架構(gòu)。在推理服務(wù)部署后，我們將 JuiceFS 掛載到推理節(jié)點(diǎn)上，節(jié)點(diǎn)讀取模型文件時(shí)，節(jié)點(diǎn)會(huì)先嘗試從緩存集群中獲取數(shù)據(jù)，由于緩存集群都是有由高速介質(zhì)組成，且通訊都在內(nèi)網(wǎng)高速網(wǎng)絡(luò)，所以獲取數(shù)據(jù)的性能是非常好的。緩存未命中時(shí)，相應(yīng)的緩存節(jié)點(diǎn)踩會(huì)從對(duì)象存儲(chǔ)拉取數(shù)據(jù)返回給節(jié)點(diǎn)，并填充緩存。我們還可以通過 warmup 的方式來預(yù)先填充緩存，將需要加載的模型文件在節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)前填充到緩存層。當(dāng)推理實(shí)例啟動(dòng)時(shí)，所有實(shí)例會(huì)直接從緩存集群命中模型文件，這樣就無需每個(gè)推理實(shí)例單獨(dú)從對(duì)象存儲(chǔ)拉取文件，從而避免了高并發(fā)拉取文件時(shí)對(duì)對(duì)象存儲(chǔ)帶寬的競爭問題。

實(shí)踐 2：多區(qū)域模型文件同步與一致性管理

越來越多的企業(yè)選擇多云架構(gòu)來部署推理服務(wù)，并在不同云廠商之間靈活調(diào)度資源以優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)。如下圖所示，在一個(gè)典型的推理服務(wù)部署案例中，客戶構(gòu)建了跨多個(gè)云服務(wù)商和數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施，用以支持高并發(fā)、低延遲的推理請(qǐng)求。多云架構(gòu)不僅能有效規(guī)避單點(diǎn)故障帶來的業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)，還支持根據(jù)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)條件、資源價(jià)格、計(jì)算能力等因素，動(dòng)態(tài)選擇最合適的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，從而在保障性能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的成本控制。

為確保推理模型和配置文件在不同區(qū)域間的一致性，客戶通常會(huì)在某一主站點(diǎn)使用對(duì)象存儲(chǔ)作為統(tǒng)一的模型倉庫，通過中心化管理模型版本與配置。在推理任務(wù)調(diào)度過程中，系統(tǒng)可根據(jù)資源情況選擇合適的算力資源，而模型文件則需要盡可能部署在靠近計(jì)算資源或高吞吐網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，以提升冷啟動(dòng)效率和服務(wù)響應(yīng)速度。

在傳統(tǒng)實(shí)踐中，模型文件常需人工遷移至調(diào)度的計(jì)算集群，隨著模型迭代頻繁，易導(dǎo)致操作繁瑣和數(shù)據(jù)不一致問題。同時(shí)，推理集群規(guī)模通常較大，在冷啟動(dòng)過程中，節(jié)點(diǎn)并發(fā)拉取模型會(huì)引發(fā)帶寬競爭，形成性能瓶頸，尤其在多云架構(gòu)下，模型分發(fā)和加載成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

JuiceFS 提供的解決方案是通過鏡像文件系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)從主站點(diǎn)到各個(gè)鏡像站點(diǎn)的元數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步。每個(gè)站點(diǎn)本地的客戶端都能看到統(tǒng)一的文件系統(tǒng)視圖。對(duì)于數(shù)據(jù)文件是否需要做全量同步，或者按需緩存和加載，提供了兩種方案。

第一種方案是通過異步復(fù)制方式，將對(duì)象存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)完整復(fù)制到多個(gè)站點(diǎn)。每個(gè)站點(diǎn)優(yōu)先讀取本地的對(duì)象存儲(chǔ)。第二種方案是只在鏡像站點(diǎn)部署分布式緩存層，而不進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化。所需的數(shù)據(jù)會(huì)按需預(yù)熱到緩存中，從而提高本地讀取性能。

在大規(guī)模的推理服務(wù)中，從成本效益角度考慮，用戶通常選擇第二種方案，將分布式緩存部署在站點(diǎn)本地。在節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)和擴(kuò)容前增加流水線任務(wù)，將需要使用的模型文件一次性預(yù)熱到分配計(jì)算資源的本站點(diǎn)緩存集群中，這個(gè)階段相當(dāng)于只從對(duì)象存儲(chǔ)高并發(fā)拉取了一次模型文件。這樣做的好處在于，當(dāng)大批推理服務(wù)同時(shí)冷啟動(dòng)時(shí)，只需要并發(fā)從本站點(diǎn)域緩存集群中讀取模型文件，而不再需要走對(duì)象存儲(chǔ)專線，多次從對(duì)象存儲(chǔ)拉取，解決了高并發(fā)重復(fù)拉取占用帶寬導(dǎo)致專線帶寬瓶頸的問題。

此外，模型版本的迭代也可以通過預(yù)熱腳本完成，將新的版本預(yù)熱到緩存中，同時(shí)淘汰過期的版本。整個(gè)數(shù)據(jù)分發(fā)和緩存預(yù)熱過程完全由 JuiceFS 鏡像文件系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)，對(duì)用戶來說是透明的，避免了大量人工數(shù)據(jù)拷貝工作。

總結(jié)來說，JuiceFS 鏡像文件系統(tǒng) 帶來的收益包括：

1. 降本：每個(gè)鏡像站點(diǎn)只需要部署適量的緩存集群，無需配置過大的容量。
2. 增效：分布式緩存使用本地高速介質(zhì)，提供良好的吞吐性能，且網(wǎng)絡(luò)為本區(qū)域內(nèi)網(wǎng)，性能更優(yōu)。
3. 易用性：不需要人工參與數(shù)據(jù)拷貝，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖自動(dòng)幫助用戶完成數(shù)據(jù)分發(fā)，即使緩存未命中，數(shù)據(jù)也會(huì)自動(dòng)從對(duì)象存儲(chǔ)拉取。
4. 可擴(kuò)展性與穩(wěn)定性：解決了多節(jié)點(diǎn)并發(fā)拉取模型文件時(shí)的帶寬競爭問題，提升了系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。

實(shí)踐 3：云原生支持與集群管理

推理服務(wù)通常具有突發(fā)性和間歇性的負(fù)載特點(diǎn)，因此對(duì)資源彈性有很高的需求。隨著推理服務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大，計(jì)算集群的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)規(guī)模也在不斷增加，往往需要跨集群、跨區(qū)域的調(diào)度，這要求存儲(chǔ)系統(tǒng)能夠輕松支持多集群環(huán)境的部署。

此外，在彈性環(huán)境中，文件系統(tǒng)需要保證在資源擴(kuò)展、升級(jí)或故障恢復(fù)時(shí)對(duì)業(yè)務(wù)透明，不影響應(yīng)用的正常運(yùn)行。這意味著文件系統(tǒng)必須具備自動(dòng)故障恢復(fù)、資源隔離和無縫升級(jí)等能力，以確保業(yè)務(wù)的持續(xù)穩(wěn)定

JuiceFS 提供了一系列能力來支持云原生環(huán)境中的推理服務(wù)。

首先，JuiceFS 提供了標(biāo)準(zhǔn)的 Kubernetes CSI 驅(qū)動(dòng)。用戶可以在 Kubernetes 環(huán)境中方便地使用 PVC 來訪問 JuiceFS 文件系統(tǒng)，并支持靜態(tài)和動(dòng)態(tài)配置方式。

其優(yōu)勢(shì)之一是多環(huán)境兼容性：為了匹配推理服務(wù)對(duì)資源彈性的需求，JuiceFS 提供了多種運(yùn)行模式，適用于標(biāo)準(zhǔn)和 Serverless 的 Kubernetes 環(huán)境，無論推理服務(wù)采用哪種彈性負(fù)載，JuiceFS 的部署都非常簡便。

資源優(yōu)化方面，JuiceFS 支持同一個(gè) PVC 的應(yīng)用共享掛載卷，并允許對(duì)資源進(jìn)行細(xì)粒度定義。這實(shí)現(xiàn)了資源的優(yōu)化利用和租戶之間的隔離，確保不同租戶在使用不同 PV 時(shí)互不干擾。

在穩(wěn)定性優(yōu)化方面，JuiceFS 支持掛載點(diǎn)的自動(dòng)恢復(fù)和掛載 Pod 的平滑升級(jí)。當(dāng)掛載 Pod 發(fā)生故障需要重啟，或需要升級(jí) CSI 驅(qū)動(dòng)或掛載 Pod 鏡像時(shí)，應(yīng)用 Pod 無需重新啟動(dòng)，能夠保持正常運(yùn)行。

自動(dòng)化管理 方面，JuiceFS 提供了多種 Operator，包括緩存組管理、預(yù)熱和數(shù)據(jù)同步功能。用戶可以方便地通過 CRD 來管理這些資源，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作。

可視化監(jiān)控方面，JuiceFS 提供了一個(gè)完整的可視化管理平臺(tái)，支持對(duì)掛載 Pod 和應(yīng)用 Pod 進(jìn)行監(jiān)控。用戶還可以在平臺(tái)上進(jìn)行平滑升級(jí)等操作，所有操作都能通過通用界面進(jìn)行管理。

此外，許多用戶通過 Karmada 的多集群管理框架與 JuiceFS 的 CSI 驅(qū)動(dòng)集成，實(shí)現(xiàn)了多集群環(huán)境下資源調(diào)度與存儲(chǔ)配置的統(tǒng)一管理。得益于 JuiceFS 架構(gòu)的簡潔性，需要獨(dú)立部署的后臺(tái)服務(wù)只有元數(shù)據(jù)服務(wù)，其他功能全部在客戶端內(nèi)實(shí)現(xiàn)，只需要在算力節(jié)點(diǎn)部署客戶端即可。在復(fù)雜的多 K8s 集群場景中，用戶可以通過類似 Karmada 的多集群管理控制面，將 JuiceFS 的相關(guān) CRD 按策略下發(fā)到不同集群，即可實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)卷的簡潔部署和高效運(yùn)維。

實(shí)踐 4：多租戶與數(shù)據(jù)隔離

在 AI 推理服務(wù)場景中，多租戶的數(shù)據(jù)隔離需求非常迫切。一方面，對(duì)于面向外部用戶的 AI 基礎(chǔ)平臺(tái)和 AI 應(yīng)用，用戶對(duì)數(shù)據(jù)安全和隔離要求較高；另一方面，對(duì)于大型企業(yè)內(nèi)部的不同部門、項(xiàng)目組之間也需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隔離和訪問控制?？傮w來看，多租戶環(huán)境的需求主要包括三點(diǎn)：

1. 數(shù)據(jù)隔離與訪問控制：不同租戶之間需要隔離數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)針對(duì)用戶的訪問權(quán)限管理。
2. 存儲(chǔ)配額管理：需要對(duì)不同租戶分配和管理存儲(chǔ)容量。
3. 資源隔離與性能管理：不同租戶可能需要獨(dú)立的資源隔離，并對(duì)性能（QoS）進(jìn)行管理和優(yōu)化。

針對(duì)這些需求，JuiceFS 提供了三種不同力度的數(shù)據(jù)隔離方案：

方案一：獨(dú)立文件系統(tǒng)隔離。針對(duì)不同租戶分配不同的文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)強(qiáng)隔離，即不同的租戶分別使用自己的 JuiceFS 文件系統(tǒng)。如果要求進(jìn)一步的資源和性能隔離，可以將文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)服務(wù)以及文件系統(tǒng)后端關(guān)聯(lián)的對(duì)象存儲(chǔ)桶進(jìn)行完全隔離。這個(gè)方案一般是針對(duì) AI 基礎(chǔ)平臺(tái) toB 的租戶環(huán)境適用，這類租戶的業(yè)務(wù)需求通常是規(guī)模很大、對(duì)服務(wù)質(zhì)量要求很高，本方案可以充分保證租戶的數(shù)據(jù)訪問性能，不受任何共享資源租戶的負(fù)載影響。且數(shù)據(jù)被完全的物理隔離，得到最高的安全保障。

方案二：同一文件系統(tǒng)的子目錄隔離。 為不同租戶分配同一文件系統(tǒng)上的不同子目錄，子目錄之間互不可見，另外可以通過 JuiceFS 的 token 進(jìn)行子目錄掛載權(quán)限的控制，嚴(yán)格控制子目錄的數(shù)據(jù)隔離。這種方案比較多用在 如 AI 基礎(chǔ)平臺(tái) toC 的租戶環(huán)境，或者企業(yè)內(nèi)部不同項(xiàng)目組之間租戶的數(shù)據(jù)隔離需求。 另外在 k8s 環(huán)境中，JuiceFS CSI 默認(rèn)會(huì)為動(dòng)態(tài)聲明的 PVC 在文件系統(tǒng)上分配不同的子目錄，且默認(rèn)不同的 PVC 不會(huì)復(fù)用 JuiceFS 客戶端，這樣既實(shí)現(xiàn)了不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)隔離，也能針對(duì)不同業(yè)務(wù)的客戶端進(jìn)行單獨(dú)的資源控制和參數(shù)優(yōu)化。當(dāng)然在非 K8s 環(huán)境中，也可以通過 Token 控制客戶端對(duì)子目錄掛載權(quán)限，來保證數(shù)據(jù)安全。這個(gè)方案在對(duì)象存儲(chǔ)上的塊數(shù)據(jù)并沒有進(jìn)行隔離，但是 JuiceFS 的這種塊文件在對(duì)象存儲(chǔ)上是沒法直接讀取原始文件內(nèi)容的，所以也并不存在數(shù)據(jù)內(nèi)容泄露的問題。

方案三：基于 POSIX ACL 的精細(xì)訪問控制。 在 Linux ACL 基礎(chǔ)上，JuiceFS 企業(yè)版擴(kuò)展了組權(quán)限控制能力，每個(gè)文件可為不同組單獨(dú)設(shè)置權(quán)限。結(jié)合 UID/GID 映射功能，即使在不同節(jié)點(diǎn)上，只要用戶名和組名一致，就能實(shí)現(xiàn)一致的 ACL 權(quán)限管理。此方案適合對(duì)單個(gè)目錄或文件有精細(xì)訪問控制需求的小規(guī)模用戶，配置難度較高，使用場景相對(duì)有限。

此外，JuiceFS 企業(yè)版提供兩個(gè)關(guān)鍵功能支持多租戶管理：

客戶端訪問令牌（Token）：用于授權(quán)客戶端訪問文件系統(tǒng)，可控制訪問 IP 范圍、讀寫權(quán)限、子目錄掛載權(quán)限，以及客戶端執(zhí)行后臺(tái)任務(wù)的權(quán)限。同時(shí)可限制對(duì)象存儲(chǔ)的訪問流量，實(shí)現(xiàn)限額或限流（QS）管理。

配額管理：可對(duì)每個(gè)子目錄分配存儲(chǔ)容量和文件數(shù)量，結(jié)合子目錄數(shù)據(jù)隔離方案，為每個(gè)租戶精確控制存儲(chǔ)資源使用。

02 推理服務(wù)中不同存儲(chǔ)方案比較

在推理服務(wù)的實(shí)際應(yīng)用中，不同類型的存儲(chǔ)方案在性能、穩(wěn)定性、擴(kuò)展能力以及成本等方面存在明顯差異。下文將對(duì)幾類典型方案進(jìn)行分析與比較，以幫助企業(yè)更全面地評(píng)估其適用性。

首先，對(duì)象存儲(chǔ)是一種低成本的解決方案，適合順序讀大文件的場景，但在處理推理任務(wù)中頻繁使用的小文件、模型文件（如 Safetensors 格式）以及多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，性能較差。在多推理節(jié)點(diǎn)并行讀取數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)象存儲(chǔ)的帶寬容易被耗盡，導(dǎo)致性能瓶頸。雖然它支持最終一致性和幾乎無限制的存儲(chǔ)容量，但它缺乏對(duì)高并發(fā)和小文件訪問的優(yōu)化，且不支持異構(gòu)多云環(huán)境的自動(dòng)數(shù)據(jù)分發(fā)。

高性能文件系統(tǒng)則提供了更高的性能，尤其適用于對(duì)計(jì)算資源和性能要求較高的場景。它能夠完全支持 POSIX 兼容的框架，提供強(qiáng)一致性，但在性能和容量方面強(qiáng)耦合，需要較大的存儲(chǔ)容量才能發(fā)揮最佳性能。雖然它的穩(wěn)定性較好，但由于客戶端部署在內(nèi)核態(tài)，單個(gè)客戶端故障可能導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰。運(yùn)維成本較高。

純緩存系統(tǒng) + 對(duì)象存儲(chǔ)是一種折衷方案，通過配置分布式緩存提供高吞吐和低延遲的讀寫性能，但對(duì)于海量小文件和高頻元數(shù)據(jù)請(qǐng)求場景的性能有待驗(yàn)證。另外這種方案在多云/多區(qū)域架構(gòu)下難以保證數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性。

相比之下，JuiceFS + 對(duì)象存儲(chǔ)提供了多級(jí)緩存架構(gòu)，靈活配置本地和分布式緩存，能夠提供高吞吐和低延遲的數(shù)據(jù)讀寫性能，特別適合推理服務(wù)中的高并發(fā)、低延遲需求。它不僅支持高效的元數(shù)據(jù)操作，還能充分利用以太網(wǎng)絡(luò)帶寬，無需依賴昂貴的專有硬件，確保在同類系統(tǒng)中具有出色的性能。JuiceFS 還具備強(qiáng)一致性，并支持在多云環(huán)境中自動(dòng)化的數(shù)據(jù)分發(fā)，能夠保證多地域跨集群的一致性。

從擴(kuò)展能力來看，JuiceFS 支持高達(dá) 1000 億個(gè)文件和 TB/s 的吞吐量，按需配置緩存，可大規(guī)模擴(kuò)展。而 對(duì)象存儲(chǔ) 適用于文件數(shù)量和容量幾乎無限制的場景，但其帶寬受限于云廠商的提供。高性能文件系統(tǒng)的擴(kuò)展能力則受到性能與容量強(qiáng)耦合的限制。

03 小結(jié)

相比訓(xùn)練任務(wù)，推理服務(wù)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施提出了不同且更苛刻的要求，尤其強(qiáng)調(diào)低延遲響應(yīng)、高并發(fā)訪問、資源隔離與靈活擴(kuò)展性。因此，選擇一套合適的存儲(chǔ)方案已成為企業(yè)部署 AI 推理系統(tǒng)的關(guān)鍵決策之一。

本文梳理了推理場景中的核心存儲(chǔ)需求與典型實(shí)踐挑戰(zhàn)，涵蓋模型冷啟動(dòng)時(shí)的大量隨機(jī)訪問、小文件高并發(fā)讀取、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、多租戶間資源共享，以及異地多云部署等復(fù)雜場景。基于 JuiceFS 在眾多推理用戶中的實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)，我們提出了一系列應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)的優(yōu)化策略。

同時(shí)，文章系統(tǒng)比較了當(dāng)前主流的幾類存儲(chǔ)方案——包括對(duì)象存儲(chǔ)、高性能文件系統(tǒng)、純緩存系統(tǒng)，以及 JuiceFS 與對(duì)象存儲(chǔ)組合的架構(gòu)——幫助用戶從性能、穩(wěn)定性、擴(kuò)展能力和成本等多個(gè)維度做出更具針對(duì)性的選型判斷。

憑借可彈性擴(kuò)展的架構(gòu)、出色的 I/O 性能與良好的云原生兼容性，JuiceFS 已成為眾多企業(yè)在推理服務(wù)中的穩(wěn)定選擇。我們希望這篇文章，能夠?yàn)楦嗾诮ㄔO(shè)或擴(kuò)展推理能力的企業(yè)，提供實(shí)用的選型參考與架構(gòu)思路，助力其在日益復(fù)雜的 AI 應(yīng)用場景中穩(wěn)健前行。

我們希望本文中的一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能為正在面臨類似問題的開發(fā)者提供參考，如果有其他疑問歡迎加入 JuiceFS 社區(qū)與大家共同交流。