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挑战分析

数字时代，千行百业与大数据、云计算、AI、5G 等新兴科技加速融合，业务日趋多样，随之催生了多元化的存储需求，向传统存储发起了挑战： 存储性能不足，无法满足生产级应用

传统阵列存储架构性能动力受限于控制器，无法提供高吞吐的带宽能力和小 文件并行访问能力，在文件规模较大时性能衰减严重，严重影响上层业务。

国内分布式存储厂商大多基于开源 Ceph，文件性能从架构层面难以提升，其元数据服务性能参差不齐，并不具备可商业化生产承载能力。 无法承受数据激增的挑战

传统存储在扩容时仅能以磁盘柜的形态进行扩容，受限于控制器瓶颈，越扩展 性能越差，不断新购的阵列无法统一命名空间，管理成本剧增，数据不流动成 为孤岛。

传统存储和大部分布式存储存在厂商绑架的情况，数据迁移和维保等服务垄 断费用很高，在硬件寿命到期后，软件还需重复付费，不合理的溢价导致扩展成本居高不下。不同行业存储要求差异大，对兼容性的要求高

不同行业的生产环境数据操作差异大，上层应用多样，对协议的支持要求高。

面向不同行业生产场景的业务负载，如“小文件低并发”、“元数据高并发”和 “大文件高吞吐”和“混合负载”等对存储性能有差异化诉求。

产品概述

深信服 EDS 基于软件定义存储的思路，采用自研的全对称分布式存储架构，充分释放存储介质的性能，使用通用服务器 组建可横向扩展的存储资源池，通过 NVMe 或 SATA 固态盘构建高性能层，机械盘构建大容量层，实现冷热数据自动智能 分层，并针对不同行业的业务存储特点进行深度适配，提供软硬一体化交付或纯软两种方式，一个平台同时支持块、文件、 对象多种存储服务。

产品定位

深信服 EDS 面向数字化生产应用提供高性能文件存储，能支持混合 IO 负载，兼具大小文件能力，应用场景深度适配行业，轻 松超越应用所需。

产品优势

不同于 Ceph 系架构的容量型分布式存储，开源架构研发门槛低，主要面向第二存储等边缘型场景，深信服 EDS 采用全自 研高性能场景，通过清晰的分层设计优化存储路径，充分释放介质性能。

创新技术

EDS 通过自研高性能文件系统实现在小文件、大文件或混合负载下的更高性能，支撑数据生产业务的高效运行，并具备以 下创新技术：

巨量智能元数据能力

矩阵式存储算法：EDS通过自研的矩阵式存储算法提升内存中元数据的规模，4GB内存可缓存700万文件的元数据，在同样大 小的内存空间，EDS可缓存的元数据规模是Ceph系产品的7倍，大幅提升元数据命中率。

自研元数据库：EDS通过自研分布式元数据库PhxKV管理元数据，较开源通用KV数据库(MangoDB等)提升50%以上，并支持 元数据处理能力横向扩展。

多活元数据服务：EDS在每个存储节点部署4个MDS，并通过目录HASH的方式将目录请求打散分布到各个MDS上，充分发挥 各个节点的计算性能，实现MDS多并发和元数据服务的横向扩展能力。

全局 IO 动态整合

动态读写缓存：根据业务比例动态调整读写缓存大小，保障最优的IO性能。

IO智能排序整理：EDS将写IO在性能层进行智能排序整理后再追加写入容量层，解决容量使用超过80%时GC垃圾回收挤占导 致性能下降问题。

介质亲和写：EDS通过数据聚合后追加写，解决小文件放大导致的空间浪费问题，并可充分利用机械盘顺序写的性能优势，提 升数据回写性能。

自适应三级缓存

业务专有客户端：EDS通过业务专有客户端，将计算服务器内存转换成一级缓存，数据和元数据就近访问，实现us级访问时延。

启发式内存预读：EDS通过启发式预读机制提升元数据的内存命中率,在AI训练等场景（海量小文件全目录随机读场景）下，保持90%以上的元数据命中率，不会出现Ceph由于完整加载目录，导致热数据被挤出内存性能下降的问题。

高性能分层驻留：客户端从EDS读取数据，命中高性能分层即返回数据，并利用缓存热力图算法判断数据热度。

协议增强支持

CIFS协议增强：EDS在协议网关上进行CIFS语义合并，避免元数据操作放大，同时支持锁语义避免多客户端并发写导致的文件 损坏。

分布式一致性协议：通过FAST_RAFT协议，让数据写的网络时延低至20us。

全路径RTC技术：消除不必要的内存拷贝，核级线程时间片技术，让数据读写的软件时延低至15us。

应用场景

高性能文件存储

EDS 可为计算平台提供高性能文件存储服务，支持业务专有客户端，兼容 POSIX 语义，通过智能分层技 术优化数据的存储架构，通过数据压缩优化存储空间，助力提升企业效益。

典型场景：芯片设计、3D 设计、医疗 PACS、基因测序等。

非结构化数据存储

EDS 利用标准服务器构建存储资源池，利用软件能力实现存储集群管理、存储资源的按需分配、存储数 据的监控与运维管理。EDS 支持 5000 节点集群扩展，EB 级存储空间扩容，可满足未来海量非结构化数 据的存储需求。EDS 在进行新老设备替换时可实现数据自动迁移，通过设备调度算法可实现 1T/30min 的数据迁移速度，无需人工干预即可快速自动完成，降低人为操作迁移时造成的数据和业务安全风险。

典型场景：AOI、地理测绘、多媒体影视等。

统一存储

一套 EDS 存储可同时提供块、文件、对象存储服务，满足用户多样存储需求，为用户节省存储成本。 EDS 逻辑资源池可实现按需灵活分配，可实现分钟级创建存储资源池，支持全自动化扩展，新增磁盘或 节点时，存储系统可实现自动识别和纳管，扩展全程业务系统无感知，保障稳定运行。

典型场景：私有云业务中心、多应用混合业务场景。

性能指标

EDA 业务负载与存储性能（典型元数据密集型业务）

代码编译及 EDA 前端设计阶段需从数亿级别的文件规模里随机读写数百万个 KB 级别的源文件，这些源文件所在的目录深 度通常可以达到 13~14 层，在 EDA 业务场景下，访问海量小文件产生的元数据读写占比超过 60%，元数据 OPS 要求高达数 十万甚至至数百万。

医疗 PACS 业务负载与存储性能（典型小文件密集型业务）

医学影像帮助医生进行更精确的诊断辅助，是对许多疾病进行诊断的重要参考。在所有的拍片设备中，CT 设备数量较多、拍 片频次也比较高。一个病人一次 CT 的数据量约 600-3000 张图片，每张大小 517KB，是典型的小文件密集型场景。  深信服 EDS 在承载常见的千兆 PACS 网络环境阅片任务时，阅片速度可达 150 张 / 秒，当数十台客户端并发阅片时性能也保 持稳定。阅片性能相比于国际品牌要高出 50%，几乎达到了客户对于全闪存储的预期；在模拟万兆环境 PACS 服务器多并发 调阅和数据迁移的测试时，小文件性能可达友商的 5 倍，使用专有客户端后会有超过 10 倍的性能提升。 此外，EDS 在与三家头部 PACS 厂商的兼容性测试中，针对专家提出的严苛的性能测试用例，即当存储使用容量达到 80% 时 阅片性能是否稳定，EDS 得益于架构设计依然保持稳定一致，得到了合作伙伴的高度肯定。

视频编辑业务负载与存储性能（典型高吞吐业务）

专业的视频处理对分辨率、特效、光影、色彩等要求更高，会依赖更专业的软件进行处理，并需要多站点分工协作完成。EDS 支 持文件共享，支持对接 Windows/Mac 平台进行视频存储，并能支持视频编辑业务的高吞吐要求。

在非编集成商的联合测试中，EDS 对比国外知名厂商，能够支持更多的高清 4K 的视频流层数，可以支持更高分辨率、更大规 模团队的视频生产制作。

测绘业务负载与存储性能（典型混合负载业务）

对于遥感、倾斜、激光雷达等多源异构数据的处理，通常是大文件高吞吐、元数据高并发和小文件密集型兼具的混合负载模 型，得益于 EDSV5 架构的优秀性能，EDS 可以在实景三维的全应用、全业务流程保持高性能表现，比如在航片导入相比于友 商提升 2 倍多的大文件吞吐，三维建模场景的小文件效率可接近于本地 NVMe SSD，CASS3D 在线打开海量小文件组成的三 维成果数据耗时相比于某阵列 NAS 缩短 8 倍以上。