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JuiceFS sync 原理解析与性能优化，企业级数据同步利器

JuiceFS sync 原理解析与性能优化，企业级数据同步利器
2025-11-26
执剑
本文将围绕 sync 的核心执行原理展开，介绍其在单机与集群模式下的架构与任务调度机制，并详细说明如何通过并发优化提升性能。同时，还将介绍 sync 提供的多维过滤能力、灵活的路径模式匹配方式，以及数据一致性校验机制，帮助用户更好地理解并使用这一工具进行高效、可靠的数据同步。
NAS、对象存储与 JuiceFS：百亿量化基金的存储选型实践

NAS、对象存储与 JuiceFS：百亿量化基金的存储选型实践
2025-11-20
蔡敏
本文将分享量化机构在存储层面临的核心挑战以及 JuiceFS 的应对方案，并通过三个典型案例，分别聚焦成本优化、元数据性能提升与平滑上云这三类需求。
深入解析 JuiceFS 垃圾回收机制

深入解析 JuiceFS 垃圾回收机制
2025-10-30
许誉超
JuiceFS 的垃圾回收机制背后的执行流程相对复杂，用户难以直观理解文件状态变更和资源释放的时机。为帮助用户深入理解文件删除与存储回收的内部逻辑，本文系统梳理了垃圾回收的关键流程与实现原理，解析常见问题的成因，并提供高效清理与运维的操作建议。
基于 JuiceFS 构建 AI 推理：多模态复杂 I/O、跨云与多租户支持

基于 JuiceFS 构建 AI 推理：多模态复杂 I/O、跨云与多租户支持
2025-10-17
李少杰
JuiceFS 已在多个推理服务场景中得到广泛应用，服务对象涵盖基础大模型平台、多模态应用和企业级 AI 服务等不同类型客户，本文总结推理服务的典型存储需求，并对比主流方案优劣，为构建推理系统提供选型参考。
九识智能：基于 JuiceFS 的自动驾驶多云亿级文件存储

九识智能：基于 JuiceFS 的自动驾驶多云亿级文件存储
2025-09-24
邓君宇
本文介绍了九识智能自动驾驶多云存储实践，九识智能目前已将生产、仿真、训练与推理等核心业务数据全面迁移至 JuiceFS，构建起一个高效、灵活、统一的存储底座，全面支撑自动驾驶多场景下的海量数据处理需求
从 MLPerf Storage v2.0 看 AI 训练中的存储性能与扩展能力

从 MLPerf Storage v2.0 看 AI 训练中的存储性能与扩展能力
2025-09-17
莫飞虎
近期，MLCommons 发布了最新 MLPerf® Storage v2.0 基准测试结果。JuiceFS 参与了多项核心测试场景，本文将分享 JuiceFS 各项测试表现以及结果解读。
实现 TB 级聚合带宽，JuiceFS 分布式缓存网络优化实践

实现 TB 级聚合带宽，JuiceFS 分布式缓存网络优化实践
2025-09-03
莫飞虎
近期发布的 JuiceFS 企业版 5.2 对缓存节点间的网络传输进行了多项优化，客户端 CPU 开销降一半，节点 CPU 仅需原先 1/3，聚合读带宽高达 1.2 TB/s，逼近网络极限！
JuiceFS writeback：写加速机制与适用场景解析

JuiceFS writeback：写加速机制与适用场景解析
2025-08-25
蔡敏
本文将详细介绍 JuiceFS 的写入机制，解析 writeback 的工作原理、适用场景以及使用时的注意事项，帮助用户全面了解该功能的优势与潜在问题。
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”…