自动驾驶千亿文件存储解决方案

为什么选择 JuiceFS ？

千亿文件规模

在自动驾驶模型训练中，每次训练多达数亿个文件。这对存储系统是很大的挑战。JuiceFS 的元数据引擎支持水平扩展，无单点瓶颈，可管理单个命名空间下千亿级文件和百 PB 数据。

高吞吐、低延迟

在模型训练中，JuiceFS 可提供数百 GiB/s 的读吞吐量，支持每秒读取数十万个文件，并具有毫秒级的元数据响应时间。通过灵活的缓存配置，JuiceFS 能够提供无限的聚合吞吐能力。

成本优势

自动驾驶领域数据增长迅速，JuiceFS 通过对象存储作为底层存储，实现了容量的弹性扩展，并有效降低了存储成本。同时，JuiceFS 的灵活架构有助于降低维护和迁移成本。

相关产品特性

自研元数据引擎

可水平扩展，没有单点瓶颈，子目录灵活分配实现负载均衡，单个命名空间下管理高达千亿级文件。

分布式缓存

大量客户端共享同一批缓存数据，有效提升性能。

镜像文件系统

为文件系统创建一个或多个完整的镜像，内容完全一致，支持跨区域、跨云的高效数据存储、共享和同步。

POSIX 兼容

支持 POSIX、HDFS、S3 接口，可作为 AI 作业管线的统一存储，减少数据拷贝和迁移

优异的性能表现

查看 Fio 性能测试结果，包含大小文件顺序读、写；并发读、写。

JuiceFS CSI 驱动

实现了容器编排系统与 JuiceFS 文件系统之间的接口。在 Kubernetes 下，JuiceFS 以持久卷形式提供给 Pod 使用。

方案：JuiceFS x 自动驾驶行业：百亿小文件、多云架构与成本优化

自动驾驶领域的数据量庞大且增长迅速，处理过程包括从视频中提取关键帧，标注关键信息（如红绿灯、道路标记等），最终形成数十亿张图片供训练使用。LOSF（海量小文件）是存储领域的难题，尤其在人工智能的计算机视觉训练中（如自动驾驶、人脸识别等）。本文分享了JuiceFS在百亿规模小文件训练中的应用实践，通过灵活配置缓存提升训练效率，并采用混合云架构下实现降本增效。[详情]

案例：自动驾驶车企如何借助 JuiceFS 打造混合云存储架构？

从 2021 年开始，团队决定自建云原生存储平台，在综合考虑成本、容量弹性和性能等因素后，最终选择了基于 JuiceFS 自建存储底座。目前，存储平台已成功管理百亿文件，IOPS 达到 40 万，吞吐量近 40GB/s，性能水平与原商用存储相当，同时大幅减少了存储成本。[详情]