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数据平台

企业 AI 数据集与项目归档存储平台

把热数据、容量层、备份和归档拆开规划,避免只看总容量导致后续吞吐、恢复和权限问题。

热数据与容量层分离备份窗口确认计算平台接入
企业 AI 数据集与项目归档存储平台
Reusable Lessons

这个案例真正可借鉴的是判断方法。

案例不是为了展示单个项目,而是帮助客户对照自己的行业、工作负载和交付环境。

应用边界

训练数据集、工程项目文件、视频素材库、快照备份、归档和远程访问。

系统边界

S 系列容量存储 + SF 全 NVMe 热数据池 + 计算节点接入。

服务边界

容量与增长率评估 / 热数据和归档分层

Project Snapshot

项目判断路径

01行业场景

数据平台

02核心负载

训练数据集、工程项目文件、视频素材库、快照备份、归档和远程访问。

03推荐系统

S 系列容量存储 + SF 全 NVMe 热数据池 + 计算节点接入。

04交付价值

把热数据、容量层、备份和归档拆开规划,避免只看总容量导致后续吞吐、恢复和权限问题。

Challenge

项目挑战

AI、工程和媒体项目的数据增长快,很多团队采购时只关注 TB 数,实际使用后才发现吞吐、权限、快照、备份窗口和恢复目标没有提前设计。

Approach

方案思路

  • 按热数据、项目数据、冷归档和备份数据分别估算容量、增长率和访问频率。
  • 为 AI 数据集、视频素材或工程项目盘判断是否需要 NVMe 缓存或全闪热数据池。
  • 提前确认快照、备份窗口、恢复目标、权限和客户端网络链路。
Outcome

交付价值

容量规划更可解释
热数据访问更稳定
备份恢复目标更清楚