存强则算强！移动云持续迭代云存储服务，筑牢AI时代存力底座

信息时代，数据已成为与土地、劳动力、技术并列的重要生产要素，据IDC报告显示，全球2024年生成163ZB数据，到2028年将增长一倍以上，达到393．9ZB，其中我国数据量也将以25．7％的年复合增长率从2024年的39．5ZB增长至97．1ZB。尤其在AI大模型规模化应用后，用户更是从“质”“量”两方面对数据存储、管理提出“进阶”要求，因此发展高效、智能、安全的新型数据基础设施，已成为经济社会发展的必然需求。

作为云计算“国家队”，移动云近年来始终坚持推动算网基础设施建设，并基于技术创新夯实算网服务体系。针对千行百业持续提升的存力需求，移动云不仅自主研发了新一代全闪存储引擎，构建出先进、可控的存力底座能力，同时还针对不同用户、不同业务场景在智算时代的多元化数据存储需求，打造出一系列创新云存储产品及服务，旨在通过更加高效、可靠的数据存储、管理、流通能力，助力用户加速步入智能化升级之路。

智算时代，为何移动云异军突起？

进入智算时代，以AI大模型为代表的前沿技术需要“算、存、网”高度耦合，数据不能只是“存下来”，更要“读得快、流得动、用得好”，传统存储系统面对EB级容量、毫秒级延迟、多协议并发等需求时，逐渐暴露出容量扩展难、性能瓶颈大、协议割裂严重、管理复杂度高等痛点，显得力不从心。因此新型存储服务应具备但不限于以下特点：

第一：采用分布式存储架构，将数据存储任务分散到多个独立节点，通过网络协同工作，实现数据的高可靠、可扩展和高性能。

第二：应用多协议支撑技术，使存储系统能够同时支持多种不同类型的数据访问协议，大幅提升数据处理灵活性与效率。

第三：应用高速介质及多集群智能化管理技术，突破存储系统性能瓶颈。

移动云新一代全闪存储引擎正是在这样的背景下应运而生。该引擎面向多协议、百万级IOPS、EB级容量设计，采用统一分布式架构，同时移动云还在业内率先实践RDMA＋全用户态技术栈，数据从网络收发到NVMe落盘全链路零拷贝，单路时延低至150微秒，端到端吞吐突破4GB／s。基于该引擎，移动云可提供“高性能、高扩展、高可靠、易运维”的云存储服务，从容应对智算时代下用户的极致存力需求。

打造对象存储EOS－HDFS，革新数据管理效能

在大数据分析、AI训推场景频发的当下，传统HDFS架构的局限性日益凸显，其存算一体架构下资源无法独立扩展，导致用户硬件投入和运维成本持续攀升；同时三副本数据冗余机制造成服务实际可用存储容量仅为三分之一——使成本进一步增加；此外该服务跨地域数据容灾难度较大，用户业务连续性也难以保证。为此，移动云以对象存储为底座，打造出EOS－HDFS服务，以满足大数据和AI等领域中数据湖计算场景下的使用需求。

具体而言，该服务不仅天然具备海量存储、无限扩展的核心优势，能够解决传统HDFS存储“存不下、扩容贵”痛点；同时其兼容HDFS标准接口，不仅可与主流大数据平台对接，还可适配各种开源大数据组件，便于用户在不同的存储系统中管理和流转数据；此外该服务内置企业级安全管控能力，能够充分保障用户数据安全不泄露。基于此，该服务能够满足离线数据分析、AI训推、流式计算、数据湖加速等场景下的海量数据存储和分析需求，用户无需更改现有代码即可将本地HDFS无缝迁移至具备高可用性、高扩展性、低成本、可靠和安全的EOS－HDFS上，从而通过存算分离实现数据处理效能革新。

上线智算文件存储产品，为大模型提供存储“动能”

在AI大模型规模化落地之际，模型训练对文件存储提出了“三高”需求：高带宽、高IOPS、高并发。以千亿参数通用大模型训练任务为例，其训练任务要求存储系统必须保障数百张GPU同时访问，任何延迟都会拉低整体算效，使GPU处于“空等”状态。为此，移动云针对AI智算场景对存储系统的高性能需求，推出了智算文件存储服务。

该云存储服务最大支持百GB／s带宽吞吐、百万级IOPS，时延＜1ms，能够实现大模型训练快照秒级加载；同时凭借数据链接技术，其能够高效实现与对象存储之间的数据流通；此外，该服务还支持客户端缓存能力，可实现多轮epoch训练数据加载性能提升5倍。基于此，移动云智算文件存储能够以大容量、高吞吐、低时延、多协议访问能力的存力服务为大模型提供强劲“动能”，有效支撑AI训练、自动驾驶、大规模AI训练等智算场景。

存强则算强，AI时代数据要素的价值释放，离不开先进存力基础设施的鼎力支撑，而移动云基于“为国建云”理念，不断打造新型存储引擎，并通过深入实际应用场景，开发出EOS－HDFS、智算文件存储等创新产品，从而在满足用户存储服务需求上，进一步实现效能、成本优化。未来，移动云将持续夯实面向智算时代的存力底座，加速完善高性能、高可靠、低成本的云存储服务，从而加速数据要素流通，推进千行百业数智化转型升级！

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