为什么 JuiceFS 适用于多云和混合云？
多云数据统一访问
云厂商中立
自动化的跨地域数据分发
场景 1 : 跨云跨地域数据分发，适用于大规模 AI 训练场景
- 跨地域的元数据和数据同步，远端集群也能享受到本地访问的延迟和 IOPS；
- 优先访问本地云上的缓存和数据，可降低延迟、减少带宽消耗、提升系统稳定性和性能，同时有效降低成本；
- 支持将数据自动同步到多个地域，大幅降低多云数据管理成本；
- 实时监控元数据同步状态，进一步保证数据稳定性和一致性。
方案 a ：全量同步对象存储，性能更优
- 就近访问数据和元数据，数据访问性能更优
方案 b ：按需同步对象存储，更经济
- 远端云上仅用分布式缓存，按需预热数据，避免桶复制从而大幅降低存储成本；
- 可以用 GPU 集群上闲置的 NVMe SSD 盘存储缓存，进一步降低资源成本。
场景 2 ：同地域、跨云数据分发及灾备
- 各云上自主训练，对象存储桶跨云异步双向同步，应用无感知；
- 共用元数据服务，保证元数据强一致性；
- 各云互为灾备角色，当某个云数据不可访问时，可以平滑切换至另一个云。
相关特性
JuiceFS，多云混合云架构的存储首选
