近日，工信部、網信辦等六部門聯合印發《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，制定了到2025年的主要發展目標，其中重點提出鼓勵先進存儲技術的部署應用，實現存儲閃存化升級。預計到2025年全國存儲總量超過1800EB，先進存儲容量占比達到30%以上。

其中先進存儲 ( Advanced Storage，AS）指應用全閃存陣列、SSD 等先進存儲部件，采用存算分離、高密等先進技術，單位容量數據操作能力達到萬 IOPS(每秒讀寫次數 ) 以上的存儲模塊。

算力需求攀升 存儲技術急需創新突破

隨著數字經濟時代全面開啟，不僅數據總量飛速攀升，千行百業對于存儲資源利用效率、框架靈活性、運維成本和應對高并發高吞吐能力的需求也越來越高。尤其通用人工智能時代的到來，大模型參數規模已經向萬億級邁進，對存儲的擴展性、穩定性、性能、時延等都提出更高要求。存力是算力價值的前提和基礎，只有數據存得好、算得快、傳得穩，整個AI 基礎設施才能夠更好發揮算力的作用。

過去，以SAN、NAS等集中式存儲為代表的傳統存儲，建設和維護成本較高，一旦遭遇外部威脅或故障，運維復雜度和數據丟失風險極大，且其擴展能力有限。與此同時，分布式存儲雖具備可橫向擴展、性能和容量可擴展線性提升，但在傳統的存算一體架構下，資源利用率不均、存儲成本高、資源共享難是亟待解決的難題，如互聯網業務系統龐雜，熱門數據在不同的計算引擎中重復存儲，PB級數據冗余、浪費；AI訓練算多存少，存儲資源卻總是捆綁著計算資源增加；網盤、音視頻、醫療影像、智能汽車等業務存儲增長速度快，要么不夠用，要么多買大量存儲閑置。

存算分離 先進存儲打造極致性價比

數據存儲計算需求的急增，存儲和算力的需求不一，使得 “存算分離”成為存儲未來發展的必然趨勢。依托云平臺的分布式存儲，采用“存算分離”，我們可以解決算力和存力生命周期不一致的問題，將存儲和計算分開，單獨按需配置，大幅優化存儲成本。

但是存算分離可能會帶來性能損失。傳統的云上分布式存儲讀寫慢，性能低于本地盤50%-70%，對于智能汽車、游戲、電商等性能敏感型行業，延遲、卡頓問題明顯。

歷經多年京東618的實戰考驗，京東云通過架構的革新，將自己全自研的存儲產品“云海”性能提升到了類似本地高速閃存盤的水平。京東云通過超低延時RDMA網絡技術、創新性高容錯分布式一致性協議、用戶態NVMe等技術手段，將存算分離真正大規模應用到生產環境中。目前，京東云云海實現了單實例讀寫延遲至100μs以內，單盤提供100萬級IOPS的極致性能，并實現1.1X級別副本的安全使用，成功將存儲利用率提升至90%。

廣泛應用 攜手行業共筑數字未來堅實底座

在過往的京東多次618、11.11中，基于云海的存算分離系統架構，使得原本由于性能問題很難全面實施的存算分離得以落地，在滿足低延時、高并發業務需求的同時，還帶來超50%以上的成本降低。

經京東長期自用實踐后對外開放的云海分布式存儲系統，也已廣泛應用于外部企業。如為某頭部網絡音頻平臺打造穩定經濟的雙活存儲平臺，系統上線運行兩年以來，一直穩定運行，從未出現故障，并實現綜合成本降低20%～30%；國內某消費金融公司通過京東云為其提供的云海大數據存儲+對象存儲服務解決方案，存儲綜合降本超過60%，獲得更優的成本效率及可擴展性。目前，京東云云海已在存算分離、高性能計算、AI訓練、大數據底層存儲等新興場景，以及音視頻存儲、圖片存儲、數據報表、災備存儲、傳統存儲替代等傳統場景廣泛應用。

針對當下的大模型應用和超算場景，京東云推出的云海極速版產品，不僅實現了性能、擴展性、靈活性的兼顧，還可滿足各類高性能、大規模運算場景的存儲需求，大幅提高數據分析效率。在國內某領先的自動駕駛技術公司的L3與L4模型研發中，云海極速版已在企業落地應用，滿足了該企業上百個GPU計算節點在模型訓練過程中訪問存儲數據，并應對計算節點的高并發訪問的需求。

此外，京東云云海核心技術自主可控，與主力國產化平臺完成兼容認證，可以在全面自主的基礎上保證存儲性能，做到真替真用。

數字經濟的廣度深度正在持續拓展，面向未來，京東云云海將繼續深耕產業，持續打磨先進存儲技術產品能力，提供更高性能和更優性價比的先進存儲服務，力求成為數字未來的堅實底座。