Open-source SDS

Open-source SDS для СХД, ML/ИИ и RAG

Подбираем программный стек под задачу, железо, профиль нагрузки и поддержку. В фокусе - воспроизводимая архитектура, документация, обновления и понятная зона ответственности.

Сценарии и зона внимания

НаправлениеКомментарий
CephУниверсальная scale-out платформа: block, file, object, RBD для VM/vector DB и RGW для AI data lake.
S3-compatible storageОбъектное хранилище для бэкапов, архивов, датасетов, model artifacts, checkpoints и RAG corpus.
OpenZFS / ZFS-based NASФайловые сервисы, снапшоты, репликация, контроль целостности, NAS для ML datasets и инженерных данных.
Lustre / HPCПараллельная файловая система для HPC/ML, больших throughput-сценариев и GPU-кластеров.
JuiceFSPOSIX-слой поверх object storage для cloud-native, ML-пайплайнов и разделяемых датасетов.
RAG / векторные базыСочетание S3/NAS corpus storage, SSD/RBD/CSI hot tier и snapshot/backup векторных индексов.
Как выбираем SDS для ML/ИИ/RAG

Storage-слои AI-системы

Corpus / data lake

S3 или NAS для документов, логов, изображений, видео, parquet/json/csv и long-term retention.

Hot vector tier

SSD/All-Flash block/CSI для векторных БД и metadata services с контролем p95/p99 latency.

Artifacts & checkpoints

Версионирование моделей, checkpoints, MLflow/artifact store, reproducibility и lifecycle-политики.

ZFS-based конфигурации

Для NAS, бэкап-репозиториев и умеренных блочных сценариев используем ZFS-based подход там, где важны контроль целостности, снапшоты, репликация и простая эксплуатационная модель.

Оставить инженерную заявку

Ответьте на несколько вопросов — инженер подготовит проектную конфигурацию, список уточнений или коммерческое предложение.

Аудит / миграция / модернизация
Инженерный подбор СХД

Нужно быстро понять конфигурацию, стоимость и риски?

Опишите задачу — подготовим проектную архитектуру, список уточнений, варианты по бюджету и уровню отказоустойчивости.