AIC JBOD 应用案例
AIC J4078-02-04X SAS-4 JBOD乍看之下似乎只是“一堆硬盘”，但通过技术创新，已演变为面向AI驱动的疾病基因组学应用的高性能、高灵活性的软件定义存储平台。该系统摒弃了传统的RAID架构，采用透明化设计，结合纠删码（Erasure Coding）技术与多层级存储架构，最大支持高达2PB的存储容量，不仅显著提升了数据吞吐带宽，还实现了硬件级冗余保护与智能化资源调度。
这一先进架构为大规模AI训练、推理及复杂数据分析提供了实时性、高可靠性与成本优化的存储支持。在基因测序、精准医疗等对数据量和处理速度要求极高的应用场景中，AIC J4078-02-04X展现出卓越的性能优势，助力科研机构与医疗机构加速疾病基因组研究进程，推动人工智能在生命科学领域的深度应用与创新突破。
J4078-02-04X 应用案例：面向AI疾病基因组学的高性能存储解决方案
JBOD看似简单——仅仅是“一堆磁盘”（Just a Bunch of Disks），但在实际环境中部署一套高性能的JBOD系统却远非易事。传统存储系统的复杂性，常常成为人工智能（AI）和大数据等前沿应用的性能瓶颈。然而，在我们专业能力出众的客户手中，看似简单的JBOD设备，却能够蜕变为一个高性能、高度灵活的AI计算平台。本应用案例将探讨客户如何充分发挥JBOD的独特优势，突破传统存储的局限，为其高强度的AI驱动疾病基因组学工作负载提供前所未有的支持。
打破传统存储限制：JBOD在人工智能领域的独特优势
在快速发展的基于人工智能的疾病基因组学工作负载中，为何客户选择放弃传统的RAID阵列，转而采用看似简单的JBOD（Just a Bunch of Disks，磁盘柜）？关键在于其透明的架构和灵活的资源控制能力。
传统的磁盘阵列系统通过RAID（独立磁盘冗余阵列）技术将多个物理磁盘组合成一个逻辑驱动器和逻辑卷，从而形成一个统一的“大磁盘”。然而，这种逻辑层设计往往导致磁盘级别的可见性较差，难以对单个磁盘进行监控、管理和性能优化。
具备编程能力、软件开发能力和自建系统能力的客户，正在利用开源ZFS文件系统、集群软件以及分布式存储架构等技术，构建软件定义的存储平台。该平台能够直接控制和优化底层硬件，实现高效的人工智能计算，以及数据的高速摄入、处理与检索。正因如此，JBOD所具备的硬件透明性和灵活性，使其成为支持AI工作负载的理想选择。
高性能纠删码取代传统RAID实现数据保护
谈到数据保护，许多人首先想到的是RAID。然而，在人工智能计算场景中，强大的CPU和GPU能力为用户提供了更优的替代方案：纠删码（Erasure Coding）。纠删码可被视为一种“更智能的RAID”，它将数据分割成多个小块，并添加冗余保护信息，即使部分磁盘发生故障，也能完整恢复数据。相比传统RAID，纠删码不仅具有更高的空间利用效率，还具备更强的灵活性和更优的性能表现，能够同时满足AI工作负载对数据完整性与存储效率的双重需求。
SAS-4 JBOD：加速AI工作负载的高性能存储解决方案
人工智能计算、训练和推理通常涉及多种数据类型和海量数据模型，对存储系统的带宽、容量和稳定性提出了极高的要求。SAS-4 JBOD 正是在此背景下发挥其价值，为AI应用提供强大的实时数据计算、数据检索和数据备份支持。
以AIC J4078-02-04X SAS-4 JBOD为例，其优势突出体现在以下几个方面：
1：SAS-4 高带宽：单块扩展器控制器板配备四个 mini SAS HD 接口，每个接口支持 4 个 PHY，每个 PHY 速率可达 24Gbps。这意味着四个端口的理论带宽为 4 × (4 × 24Gbps) = 384Gbps（即 48GB/s）。采用双扩展器控制器设计，系统通过冗余架构以及智能的软硬件协同，确保 AI 应用场景下的稳定与高速数据传输。该设计显著降低了服务中断的风险，在高负载工作环境下仍能保持性能的持续稳定。通过合理的硬件配置与上层软件的整合，为 AI 工作负载提供可靠且高速的数据传输能力。
2：高可用性硬件冗余设计：
a：双扩展控制器和双SAS端口硬盘确保了路径冗余。
b：4个mini SAS HD端口为主机提供冗余连接或JBOD扩展
c：扩展板与三块EOB（端口输出板）共集成了七颗Broadcom高性能芯片，显著提升了JBOD的数据传输能力，确保在AI训练、推理和数据检索过程中，数据始终保持高速、稳定和高可用性。
d：1 1冗余电源保证系统稳定运行。
3：关键硬件组件支持热插拔，可在不中断系统运行的情况下进行维护和更换，最大限度地提升系统可用性。
4：灵活的分层存储配置：78个硬盘槽位，最高可支持2PB的存储容量，具备高度灵活性。
专门为AI工作负载设计的存储策略，利用78个驱动器插槽，可提供高达2PB的容量，具有高度灵活性。为了最大化AI计算性能并优化存储成本，可以根据应用需求对数据进行分层存储：
1：热数据层：为满足实时计算与高速访问需求，该层级采用SAS-3 SSD。其卓越的读写性能能够即时处理AI模型训练和推理过程中产生的大规模高频数据，确保GPU和CPU持续高效运转，避免因存储瓶颈造成延迟，保障AI计算工作流的流畅与敏捷。
2：热数据层（Warm Tier）：为在性能与成本之间实现最优平衡，该层级选用 SAS-3 HDD。它们能为需要较高访问频率但非严格实时性的数据提供足够的传输速度。例如，用于模型再训练的历史数据、中间结果的临时存储，或频繁访问的参考数据集。这确保了常用数据的快速可用性，同时避免了SSD的高成本压力
3：冷存储层级：专为大容量、低频次访问数据设计，SATA-3硬盘通过显著降低单位容量成本实现经济高效存储。这类硬盘特别适合长期归档原始数据、历史模型版本或低频备份数据集，既能确保关键数据妥善保存，又凭借超大容量为未来分析提供坚实基础——虽然访问速度稍逊一筹，但其海量存储能力足以满足日常需求。
通过这种分层存储策略，AI应用程序可以根据数据访问和使用的“热度”智能地分配存储资源，确保核心计算的峰值性能，同时有效地控制整体存储成本。
SAS-4 JBOD：用于大型AI数据模型的高带宽存储解决方案
该解决方案专为GPU服务器上的大数据模型应用设计，旨在提供高性能、灵活可靠的数据存储架构。客户此前已采用AIC JBOD技术，充分体现了其对AI应用中JBOD和JBOF（即闪存堆栈）架构的深刻理解与浓厚兴趣。
凭借在JBOD领域多年的深耕经验，AIC公司凭借深厚的技术积淀和市场洞察力，将看似简单的JBOD系统升级为卓越的人工智能计算平台。在技术过硬的客户手中，JBOD不仅是高性能存储解决方案，更是支撑AI驱动疾病基因组学分析与推断的核心支柱，为AI工作负载提供高速访问、稳定运行和数据完整性的保障。
AIC为全球服务器与存储解决方案领导厂商，拥有近30年在高密度存储服务器、存储服务器平台与高效能运算领域的专业经验。近年AIC积极布局AI存储与AI边缘运算平台，在自有品牌产品方面屡获市场肯定。達營科技是设立在上海的全资分公司，为合作伙伴提供本地化快速响应的技术支持与服务。
