构建易于运维的 AI 训练平台：存储选型与最佳实践
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南烟
2022-08-16 22:56:21
我们考察了NFS、GlusterFS、Lustre、CephFS等文件系统，最终选择了JuiceFS。在工业AI平台的存储层，我们分享了面临的技术挑战、JuiceFS的使用场景以及选择SeaweedFS作为底层存储的原因。希望这些经验能为社区用户在选型和运维方面提供参考。
首先，AI训练平台的存储层面临存储量大、数据类型多样等挑战。通过评估和实践，我们选择了JuiceFS，看重其在资源紧张环境下的快速支持能力与高效性能。
在进行产品选型时，我们认识到，除了功能与性能考量，还需要综合考虑成本、与业务方沟通等因素。这次选择JuiceFS，不仅因为其性能满足需求，还因其简单易用的架构，适合我们小团队的运维需求。
SeaweedFS作为JuiceFS的底层存储，我们选择它是因为团队成员缺乏Ceph相关经验，同时在海量文件处理中遇到性能瓶颈。通过引入SeaweedFS，我们解决了性能问题，满足了大规模数据存储的需求。
我们分享了JuiceFS在思谋科技的实际使用场景，包括小容量与大容量存储场景，以及多套小集群管理策略。这些场景展示了JuiceFS的灵活性与适应性。
在使用过程中，我们遇到了一些问题，如多套小集群管理的复杂性、资源竞争导致的内存问题、以及Kubernetes上存储组件的适配性。这些问题促使我们深入探讨存储组件的运维实践心得，如性能比较、选择与判断、文档重要性等。
对于JuiceFS CSI Driver，我们分享了在动态配置下关闭SubPath功能、系统卡死问题的解决以及后续的优化计划。同时，我们注意到最新版本中增加了垃圾回收（GC）功能，但在高上传/下载限制下的问题有待解决。
展望未来，我们计划解决资源争抢问题，适配JuiceFS新版本，优化Redis与TiKV的延迟表现，并考虑将元数据切换到CockroachDB。我们期望通过这些改进，提高平台的稳定性和效率。
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