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稿定科技：多云架构下的 AI 存储挑战与 JuiceFS 实践

稿定科技：多云架构下的 AI 存储挑战与 JuiceFS 实践
2025-08-08
可加
最初，“稿定”的 AI 训练数据主要依赖公有云厂商提供的对象存储和 NAS 服务。但随着业务快速发展，单一云厂商的 GPU 资源已无法满足需求，“稿定”逐步转向多云架构，以获取更灵活的计算资源。JuiceFS 正是在这一背景下被引入，其出色的多云兼容性、灵活的挂载机制与完善的工具支持，帮助“稿定”…
3000 台 JuiceFS Windows 客户端性能评估

3000 台 JuiceFS Windows 客户端性能评估
2025-08-06
蔡敏
近期，我们在云端渲染场景中对 JuiceFS Windows 客户端进行了性能测试，JuiceFS 在 3000 台并发渲染任务中依旧性能平稳，平均执行时间为 22 分 22 秒。
JuiceFS on Windows: 首个 Beta 版的探索与优化之路

JuiceFS on Windows: 首个 Beta 版的探索与优化之路
2025-08-04
陈杰
在此次历时一年的优化过程中，由于 Windows 客户端相关文档和资料相对有限，我们面临了诸多挑战。本文将详细阐述过程中遇到的关键问题、采取的方案以及目前已取得的进展。需要注意的是，目前的版本处于 Beta 阶段，即主要功能已完成，但仍需通过持续的测试和用户反馈进行优化。希望有需求的用户积极使用，…
探索 LanceDB 在多种存储方案下的查询效率

探索 LanceDB 在多种存储方案下的查询效率
2025-07-30
白伯纯
本文对 LanceDB 在不同存储方案中的性能进行了测试，测试涵盖 JuiceFS、本地 NVMe、AWS EBS、EFS、FSx for Lustre 等方案。
从资源闲置到弹性高吞吐，JuiceFS 如何构建 70GB/s 吞吐的缓存池？

从资源闲置到弹性高吞吐，JuiceFS 如何构建 70GB/s 吞吐的缓存池？
2025-07-25
蔡敏
本文介绍了 JuiceFS 在 AI 训练与推理场景中的应用。在这些场景中，虽然延迟和 IOPS 重要，但吞吐性能和性价比同样不可忽视。针对传统并行文件系统（PFS）成本高且吞吐量与存储容量绑定的问题，JuiceFS 提供了一种低成本、高效益的解决方案。
多模态“卷王”阶跃星辰：如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台

多模态“卷王”阶跃星辰：如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台
2025-07-23
缪昌新
阶跃星辰从最初在推理场景中引入 JuiceFS 起，已逐步发展为统一的文件系统接入层，覆盖数据生成、训练、推理等大模型研发全流程的核心环节。
合合信息：基于 JuiceFS 构建统一存储，支撑 PB 级 AI 训练

合合信息：基于 JuiceFS 构建统一存储，支撑 PB 级 AI 训练
2025-07-17
唐义凡
合合信息引入 JuiceFS 构建统一的存储访问架构，并结合 BeeGFS 提供分布式缓存能力。JuiceFS 目前稳定支撑数十亿级文件、十 PB 级数据存量与 PB 级日增数据，平均缓存命中率超过 90%，显著提升了 AI 训练与大数据任务的 I/O 性能。
JuiceFS 社区版 V1.3 正式发布：支持 Python SDK、亿级备份加速、SQL 和 Windows 全面优化

JuiceFS 社区版 V1.3 正式发布：支持 Python SDK、亿级备份加速、SQL 和 Windows 全面优化
2025-07-08
Juicedata Team
JuiceFS 社区版 v1.3 今日正式发布，是自 2021 年开源以来的第四个重要版本。重点针对一些大规模、高并发等复杂场景进行了性能与稳定性优化。该版本为长期支持版本（LTS），我们将继续维护 v1.3 和 v1.2，v1.1 将停止更新。
Lustre 与 JuiceFS ：架构设计、文件分布与特性比较

Lustre 与 JuiceFS ：架构设计、文件分布与特性比较
2025-06-18
刘庆
Lustre 作为传统高性能文件系统，以极致性能著称；而 JuiceFS 则以云原生设计和对象存储集成为核心，提供更高的部署灵活性与经济性。为了帮助用户深入理解这两类系统在架构实现、性能优化和运维复杂度上的差异，我们撰写了这篇对比文章，供技术选型时参考。