1、傳統數據湖面臨性能挑戰

隨著數據分析和人工智能應用的普及，企業數據量大增，創新業務層出不窮，企業對數據分析靈活性、性能和成本的要求越來越高，傳統大數據Hadoop系統搭建的數據分析平臺已無法滿足企業的要求。越來越多的企業以數據湖為基礎構建大數據處理平臺，數據湖的典型特征是存儲和計算分離，能夠降低系統成本同時獲得更好的系統擴展性。

數據湖架構使得企業可以在一份數據上拓展創新業務，而不必每發展一個新業務就做一次數據拷貝，但傳統數據湖方案在性能上仍然存在明顯的缺點，傳統數據湖依賴云存儲，雖然降低了存儲成本，但在數據分析的過程中完全依靠云存儲自身的吞吐能力進行數據掃描，這種方式只適用于ETL、批量計算等時延不敏感的應用，卻無法支撐秒級數據檢索、時序數據分析等低時延的分析場景。

2、數據湖支撐大數據分析和機器學習平臺

除了服務傳統的Hadoop/Spark大數據分析平臺，數據湖還需要滿足AI算法的模型訓練和推理、數據歸檔的需求，這要求存儲系統支持多種協議以提升處理效率。比如在自動駕駛模型訓練及分析場景中，車輛采集的視頻、雷達數據需要通過文件或對象接口導入存儲，然后通過HDFS接口對數據預處理，預處理結果再通過文件接口由計算服務器進行AI訓練和高性能仿真，從而得到新的算法和模型進行下一輪測試。這些需求不是單一的對象存儲或HDFS存儲能夠支撐的，需要更專業的存儲平臺提供服務。

杉巖數據的MOS海量對象存儲通過異構納管的方式，可以整合管理已有的HDFS數據源和NAS數據源，通過混合云存儲方案，可以將存儲在公有云的數據也納入到MOS對象存儲池統一管理。杉巖數據近期發布的MosFS高性能數據湖文件網關在系統架構中位于MOS對象存儲池之上，為Hadoop/Spark大數據分析平臺和TensorFlow/PyTorch/Caffe等機器學習平臺提供原生的HDFS接口、S3/OSS對象接口、POSIX文件接口。

MOS對象存儲和MosFS文件網關組合構建的數據湖架構為企業統一管理眾多的數據源，實現高性能存儲和數據治理提供了堅實的基礎。

高效率的多數據源管理

MOS可以納管第三方的NAS存儲、對象存儲和HDFS數據源，并通過映射的方式對上層提供數據服務，可以在現有的IT架構中實現存儲系統的快速割接，漫長的數據遷移可以在后臺異步執行。統一管理的數據可以為多套平臺和應用服務，不需要多重復制，減少對存儲空間的需求。

內容感知的多級緩存加速

機器學習平臺在模型訓練中要求數據的超高吞吐量和超低延遲，MosFS可以和上層應用聯動，通過標簽感知與應用關聯度高的數據，機器學習平臺可以通過路徑、數據標簽、多策略組合等方式得到相關性高的數據集。在實際運行中，MosFS把上述數據映射成目錄，并通過內存和SSD多級緩存來加速數據訪問。比如在自動駕駛的訓練中，算法需要所有車輛在白天的四車道上捕獲的視頻和圖片，MosFS就可以通過這些數據特征對應的標簽，將MOS存儲資源池中的相關數據映射為一個目錄，并通過多級緩存提供給訓練算法。

多策略數據映射簡化管理

MosFS的數據映射能力實現了數據訪問的虛擬化，并通過全局命名空間將數據呈現給上層應用，基于時間、標簽、文件名前綴等多粒度策略可以簡化對數據的管理。

3、性能逼近本地全閃存的分布式數據湖文件網關

MosFS文件網關與MOS對象存儲可以合設也可以分離部署，為了滿足機器學習平臺超高吞吐量和超低延遲的性能要求，通常將MosFS分布式部署于計算服務器，在這種情況下，MosFS將計算服務器的本地預留內存和SSD組成一個分布式的緩存層以加速訓練。傳統分布式NAS作為機器學習后端存儲的方案具有成本高昂、數據與其它類型存儲不能互通等缺點，數據管理復雜造成訓練效率低下，相比而言MosFS的方案可以管理MOS、原有NAS和HDFS存儲，統一所有數據視圖，且分布式數據緩存可以將訓練效率提升多倍，性能接近于使用計算服務器的本地SSD。

4、HDFS協議增強實現大數據存算分離

HDFS作為傳統的數據倉庫存儲平臺在數據湖場景下面臨性能和成本的問題。在實際應用中，在10～20PB以上的數據規模下，HDFS的性能下降嚴重，另外HDFS基本只支持多副本的存儲模式，對糾刪碼的支持效果不佳。MosFS和MOS組合構建的數據湖存儲兼容HDFS接口和S3協議，可以實現存儲和Hadoop計算平臺的分離，幫助客戶把HDFS的數據統一歸集到MOS存儲中，實現非結構化數據、半結構化數據和結構化數據的統一管理。MosFS提供的原生HDFS接口100%兼容主流平臺，并在內部實現了S3/OSS與HDFS接口協議的互通轉換，避免數據多次拷貝。

大數據分析和AI訓練推理融合的需求越來越多，傳統的大數據存儲僅提供HDFS接口，大數據分析的結果如果用于AI訓練，需要把數據拷貝到其它存儲中處理，導致數據分析整體效率的低下，也浪費了存儲空間。杉巖新型數據湖架構既能提供HDFS接口用于大數據分析，又能提供文件和對象接口用于AI訓練推理，大數據分析結果可直接通過文件接口訪問，無需拷貝和等待，很大程度上提升了融合場景的大數據分析效率。

4、AI訓練實踐案例

類腦智能技術及應用國家工程實驗室是由中國科技大學組建，由中科院、復旦大學、微軟、百度等機構共同承建的國家工程實驗室，中科類腦成立于2017年，是該實驗室的產業化平臺，通過搭建“先進人工智能算法+公有計算云+私有部署云”的智能混合云平臺，對外提供計算資源、人工智能技術、智能化解決方案等服務。

中科類腦開發的類腦云OS提供了大規模算力、數據和智能技術，有效降低人工智能創業門檻，能夠促進人工智能應用生態的發展，賦能各行業完成智能升級轉型。目前該平臺已經匯聚了180項AI前沿算法、100類通用數據集，具備豐富的平臺建設和行業落地經驗。

杉巖新型數據湖架構已經在類腦云OS得到應用，根據中科類腦的訓練方案，數據集分別放在本地SSD、分布式NAS存儲和杉巖MosFS+MOS上，性能對比測試結果表明，MosFS訓練耗時與本地SSD接近，對比分布式NAS，MosFS在單GPU節點下讀取性能提升62.5%，雙GPU節點分布式訓練的性能提升75.8%。集群規模越大，杉巖數據湖方案的性能越能得到體現，表現出了優秀的擴展性。

5、智能應用和大數據分析需要智能的新型數據湖

數據基礎設施正在走向智能和融合。數據湖如果不能實現有效的數據管理，就會變成“數據沼澤”，智能管理要求存儲提供多維度的檢索能力、生命周期管理能力以及數據可視化能力，實現數據的合理分類與管理，加速數據清洗、轉換、流動的過程。存儲與計算架構實現分離，結構化數據、半結構化數據、非結構化數據統一存放在數據湖中，海量的數據得以在數據湖中實現融合，不同類型數據存儲的界限逐漸模糊。

人工智能和大數據分析應用的融合使得一份數據能夠同時提供給多個計算及分析流程使用，新一代數據湖存儲平臺必須具備多源數據管理能力，包括混合云能力與異構納管其它存儲的能力，以及可智能感知內容的高性能多協議數據服務能力。新型數據湖架構必將為數據分析和智能應用的開發和運行帶來巨大的便利，加快迭代分析過程，簡化基礎設施需求，提供綜合的數據服務能力，方便人們高效率地提取數據價值。

fqj