- YRCloudFile 軟件
- 高性能分布式文件存儲 YRCloudFile
存儲挑戰
海量數據處理
基于機器學習的金融量化業務，其數據量規模大，并呈現急劇增長趨勢，對于高性能存儲橫向擴展的需求日漸突出。
高吞吐高 IOPS
大量的模型開發和訓練的計算能力對于底層數據吞吐和 IOPS 提出了更高的挑戰。
數據一致性和可靠性
確保數據的一致性、持久性和可靠性對金融量化業務至關重要。存儲系統需嚴格滿足這些要求，以防數據丟失或損壞對業務造成影響。
量化訓練業務容器化
越來越多的機構和企業選擇將訓練過程部署在容器中，這一趨勢導致了對容器化存儲的需求顯著擴增。
成本管理
金融交易公司需要在性能和成本之間找到平衡點，保證存儲系統既能夠滿足業務需求，又能夠在合理的成本范圍內運行。
彈性擴展
存儲系統需要具備彈性擴展能力，以便能夠適應不斷變化的需求。
解決方案
結合金融量化的業務特點，焱融高性能分布式文件存儲 YRCloudFile 為該行業客戶提供高效、高可靠、高擴展的數據存儲和管理解決方案，輕松應對量化模型訓練中海量訓練數據集的處理以及快速 I/O 響應需求，大大提升業務效率。此外，通過持久化的容器存儲和企業級存儲功能，保障業務連續性和數據穩定性。
方案優勢
海量數據支持
YRCloudFile 文件系統并行的分布式架構、獨立可擴展的元數據服務、業務層無感知的橫向擴展，可提供高性能的海量文件讀寫能力；全對稱、可擴展的元數據集群架構，在面對數百億文件時，客戶端對元數據的操作性能及讀寫性能仍然保持持續穩定。
高性能低時延
采用分布式架構，數據及元數據節點可按需擴展，實現容量與性能均線性增長。支持 NVIDIA GPUDirect Storage（GDS）功能，顯著降低 I/O 延遲，提升數據帶寬，將性能發揮到極致，輕松應對量化交易場景下的數據問題。
容器持久化存儲
支持 CSI 對接 Kubernetes 集群，提供高效、可靠的容器持久化存儲服務，同時支持多種容器特性，使得容器平臺使用、監控、管理存儲資源變得更加的靈活高效。
高性能網絡優化
YRCloudFile 支持 100GE RoCE、200/400Gbps InfiniBand 等高速網絡及支持 RDMA、多網卡聚合技術，為機器學習和神經網絡學習提供超高的帶寬能力，可實現單存儲節點 90GBps 帶寬、300 萬 IOPS 極致性能。
數據權限管理的支持
YRCloudFile 具備完善的權限管理和數據隔離功能，滿足量化特殊業務場景下數據和研究成果的保護和使用。