訓練環節數據量呈指數級增長，存儲系統需具備高效、可擴展的存儲能力

存儲系統需能夠處理各種大小的文件，包括小文件和大文件，同時滿足混合讀寫的性能要求

傳統存儲系統面對百億級別規模時難以實現有效的擴展，并且在大量文件數量下無法保持性能的穩定性

不同業務階段所使用的存儲技術以及這些技術對數據訪問的要求都有差別

為滿足科大訊飛人工智能業務部門在訓練、推理業務階段的存儲需求，焱融科技提供數據全生命周期管理的高性能分布式存儲解決方案，支持大小文件隨機讀寫，具備高 IOPS 、低時延的讀寫特性，完美匹配 GPU 計算服務器性能，支持數千臺高性能計算節點的并發訪問，滿足算法模型的快速迭代，有效保障業務部門的數據處理效率。

存放近百億用于訓練的音頻、視頻、圖片文件，單集群峰值帶寬近 30+GB/s 

YRCloudFile 具備高帶寬、低延時特性，滿足 GPU 等計算服務器的計算效率達到飽和，大幅縮短單次訓練時間

存儲規模靈活建設，滿足業務數據擴展，總存儲節點數超數百個，年增長率超 300%

多套 YRCloudFile 存儲集群部署，實現百 PB 規模的核心訓練平臺搭建

實現熱數據層更加高效的訪問，冷數據管理更加智能，有效降低 IT 的 TCO

焱融科技助力科大訊飛釋放大規模 AI 集群計算能力

大模型訓練階段要求極高的性能，快速模型迭代

多模態 AI 數據來源維度眾多，在性能優化層面較難

億級混合文件數據讀寫和元數據查詢性能不穩定

焱融科技全閃文件存儲 F8000XD 根據大模型訓練業務要求，提供高性能低時延存儲服務，優化模型訓練階段海量小文件性能。YRCloudFile 采用分布式并行架構，采用數據和元數據路徑分離技術，百億級混合文件數據讀寫和元數據查詢性能穩定，并且可線性擴展，滿足智譜 AI 業務性能需求，快速提升迭代能力。

滿足數百臺高性能 GPU 算力集群對數據訪問的需求

高可靠、高可用架構，業務連續性得到保障

百億級混合文件（大文件和小文件并存場景）數據讀寫和元數據查詢性能穩定

滿足 checkpoint、小文件加載等不同的讀寫模式，提升大模型預訓練效率

焱融科技助力智譜 AI，打造大模型訓練加速之道

業務數據爆發式增長，海量小文件已達數百億，存儲性能無法滿足業務訓練需求

隨著 GPU 服務器增多，客戶端并發數呈指數級增長，標準的文件協議無法支持大規模業務并發讀寫

在 AI 模型訓練過程中，存儲端的性能和元數據的性能差，客戶端 GPU 資源大量等待，整體訓練效率大幅降低

原有容器存儲對接上層業務困難，無法為容器化訓練提供持久、靈活的數據訪問能力

傳統存儲煙囪式架構和獨立數據形式，無法應對大規模系統應用需求

12 臺焱融全閃存儲 F8000X 組成全閃存儲集群，輸出 2000 萬+ IOPS 和 400GB+ 帶寬的穩定性能，完美支持客戶 AI 平臺計算集群高并發數據訪問需求，長期穩定的高負荷運行，整體訓練時間縮短了 71% ，助力客戶訓練業務，大幅提升訓練精度。

滿足大規模 GPU 計算集群的高并發數據讀寫訪問，焱融私有客戶端完美解決標準 NFS、SMB 文件協議的性能瓶頸弊端

滿足訓練場景百億小文件的讀寫需求，解決傳統文件存儲海量小文件性能影響，提升整體業務效率

焱融全閃一體機充分釋放 GPU 算力引擎，加速業務發展需求

分布式架構設計，完美契合業務對于存儲系統的擴展性要求和容量要求

持久化容器存儲的對接方式，為客戶業務走向容器化提供數據存儲支持

輕松應對各種數據密集型工作負載性能要求

焱融全閃存儲實現與美的集團破千萬 IOPS 性能

海爾創新中心本次計劃遷移的業務有四個部分，即平面設計業務、3D 設計業務、圖形渲染業務和辦公 OA 業務。業務驅動發展，數據作為其核心資產，數據管理成為上云首要考量的問題，結合具體業務情況，對存儲的需求做出如下分析：

公有云文件系統不能滿足客戶 Windows 桌面與 Linux 渲染集群場景需求

開源文件系統對于 Windows SMB 共享場景的支持不完善

缺乏在公有云上的需求定制能力和服務能力

用戶環境既有 Windows 又有 Linux 系統，需支持不同業務系統對同一目錄的共享訪問能力

渲染任務需在短時間內完成，存儲系統需具備高性能和低時延特點

需支持在線升級和擴容，并能夠結合公有云服務實現容災與備份

海爾創新中心結合業務需求，綜合考慮方案成熟度、場景匹配程度、產品能力（功能、性能、多云環境）及后續服務能力，選擇使用焱融分布式存儲云上部署方案，焱融分布式文件存儲 YRCloudFile 提供標準存儲服務以及全生命周期數據管理服務，通過分層技術實現數據流動管控，解放業務和運維壓力，為用戶提供完善存儲服務能力。

Windows 和 Linux 系統的目錄高速并行訪問，為 3D 設計桌面和平面設計桌面提供共享存儲

3D 設計師、平面設計師以及辦公人員分配屬于個人存儲空間進行設計工作和日常辦公，滿足用戶的個性化需求

運維針對不同目錄下的數據生命周期特點，利用焱融提供的分層技術實現數據流動管控，解放業務和運維壓力

焱融科技助力海爾集團上云 加速“智能制造”進程

本次建設是國內省級統一規劃運行國家電網項目，省中心及下轄 13 個地市數據中心，承載的業務系統包括“數字孿生”、“人工智能中控平臺”、“電力設備設計系統”、“輸變電工程監控系統”等專業業務系統和通用辦公系統。

技術架構要求全自主可控，滿足業務泛用性、擴展性和經濟性

業務系統數據量龐大，且有 AI 業務類型和工業設計類型數據，對性能要求嚴格

設計業務系統和數字孿生等系統，要求數據具備高性能共享能力

整體建設需保證高可靠性要求，保障業務系統穩定運行

結合國家電網的業務需求，此次采用融合部署的方案，即通過焱融分布式文件存儲系統 YRCloudFile 承建該項目中的存儲平臺，通過秒云的容器云產品，實現計算平臺的搭建，整體融合部署采用 X86/ARM 硬件平臺，符合項目建設的選型要求。相比傳統方案，硬件支出成本降低 40%，耗電和機房空間降低 50% 以上，通過融合部署極大的壓縮了用戶成本支出。同時，本次融合部署算力和存儲為數字孿生、人工智能等業務的上線，以及多項新業務系統的開展，提供了強有力的支撐，幫助用戶快速提升業務份額。

滿足業務要求的高性能和數據共享管理能力

融合部署，有效降低硬件建設成本

YRCloudFile 提供數據全生命周期管理能力

支撐 AI、數字孿生等業務開展，服務已有老業務系統升級

焱融為國家電網打造存算一體的融合基礎架構 助推能源行業新基建

越來越多客戶選擇上云進行相關生產業務，數據從本地存儲遷移到云端需要確保完整性和一致性

中國移動云現有自研存儲無法滿足高性能的業務需求

開拓云上的新興業務領域，比如基因計算、自動駕駛、視頻渲染

焱融科技獨家中標中國移動云并行文件存儲項目，成功實施呼和浩特、北京、蘇州、東莞等多個資源池的產品上線。YRCloudFile 采用 Manila 接口，將自身卓越存儲能力完美融入中國移動云，管理界面清晰呈現各目錄的容量和性能狀態，配合中國移動云的管理組件，實現了對客戶的精準服務。

高吞吐量和共享文件訪問特性，可以縮短云上業務所需時間

焱融科技高性能存儲加速基于移動云的云原生應用落地進程

標準文件接口，無縫對接訓練平臺，高 IOPS 的訪問能力，有效提高業務效率

降低用戶的運維成本和復雜性，同時也降低了能源消耗和散熱問題

焱融科技高性能存儲加速移動云云原生應用落地進程

本項目為人工智能學院醫學圖形圖像研究建設一套人工智能研究平臺，主要用于支持人工智能醫學影像處理、智能醫學圖像理解、醫學影像分析等方面的科學研究工作。

在醫學影像處理、智能醫學圖像理解和醫學影像分析中，涉及海量醫學影像數據

研究過程中，需安全存儲影像處理、圖像理解和數據分析的深度學習模型或其他機器學習模型數據

模型調用需滿足低延時、高可靠，以滿足對模型有效版本進行輕松訪問、復用和比較

研究人員執行的實驗和分析可能會生成大量的中間數據、實驗結果和分析報告，需長期穩定保存，并且最好能夠跟蹤實驗過程和結果，以支持后續的回顧和復現

對于人工智能醫學影像處理和研究平臺的存儲系統，學院采用焱融 YRCloudFile 分布式存儲集群，搭配 200Gb 的 InfiniBand 網絡，組合成為一套高性能、高吞吐的存儲集群，支撐醫學圖像處理、智能理解和數據分析等業務需求，該存儲架構可擴展性強，容錯性高，適應不斷增長的醫學影像數據集。

目錄配額管理和用戶/組配額管理，精準分配存儲資源、最大化資源利用效率

分布式存儲的負載均衡和性能優化確保了高效的數據訪問與處理，有效提升醫學影像分析和疾病模式識別效率

以軟硬件解耦為核心，為醫學影像處理、智能醫學圖像理解及數據分析等業務領域注入創新動能

通過分布式文件存儲技術，能夠實現數據的無縫擴展，輕松管理不斷增長的影像數據集

北郵基于焱融存儲構建高性能智能醫學研究平臺

原始數據來源復雜，需進行數據預處理，包含數據清洗、標準化、去除異常值等流程

為確保數據快速檢索，存儲系統需滿足低延遲的要求

高通量計算下的數據傳輸優化和數據訪問壓力的處理

針對計算過程中的海量小文件的讀取提出了超高 IOPS 的要求

浙江大學材料學院通過采用焱融高性能分布式文件存儲系統 YRCloudFile 搭建了高性能存儲平臺，加速 AI 新材料科研創新。對于 HPC 平臺，YRCloudFile 支持大規模數據的高速讀寫和并行計算，實現了高并發的數據訪問和處理能力，滿足浙江大學材料學院高效進行大規模計算任務的要求；對于 AI 平臺，通過私有客戶端對接，采用獨特的 IO 流程優化和并發 IO 處理應對高并發的 IO 讀寫。同時 YRCloudFile 支持容器持久化存儲，使數據存儲更加靈活和可擴展，達成對各業務階段、不同業務組之間的資源管控。

 AI 新材料在高通量計算中，海量小文件數據的讀取速度得到了有效的保障

大規模數據的快速讀取和處理通過私有客戶端得到了有效提升

存儲系統讀取速度快、響應延遲低，對整個數據處理流程有了一定的幫助

高性能存儲提高計算效率，降低數據檢索難度

浙大材料學院高性能存儲實踐，加速 AI 新材料科研創新

高強度的模型訓練以及快速迭代的無人駕駛模型，迫切需要提升訓練效率

存儲需滿足海量文件場景下性能穩定

文件存儲結構需滿足高并發和低時延

需支持 InfiniBand 協議并且支持網絡可后期升級

針對客戶海量小文件性能問題，焱融科技通過可水平擴展設計的 MDS 架構，實現 MDS 集群化，支持存儲多元數據信息，實現元數據處理能力水平擴展的同時，提升海量文件并發訪問的性能。 在連接計算和存儲的網絡上 YRCloudFile 支持全棧網絡，通過 RDMA 協議在 InfiniBand 網絡中得到了更好的發揮。

方案具備高 IOPS、低時延的特性，推動 GPU 等計算服務器的算力利用效率達到飽和，訓練時間大幅縮短

實現在數億文件場景下，元數據操作性能和小文件訪問性能無任何衰減

YRCloudFile 支持 TCP/InfiniBand RDMA 網絡，當下建設及未來升級均能很好支持，保障業務的長期發展服務

YRCloudFile 引領自動駕駛存儲技術新趨勢

隨著業務發展，網絡升級改造能力成為一個重要的技術升級能力表現

傳統 NAS 存儲，提供的標準文件協議無法滿足在特定的訓練場景中提供所需要的性能和并發訪問需求

數據類型繁多、數據大小變化大，產生上億級的海量小文件，給元數據管理、存儲效率和訪問性能等方面帶來巨大挑戰

容器計算應用使得容器持久化存儲變得尤為重要，完善的運維管理成為業務穩定保障的重要環節

為了解決該公司在自動駕駛訓練場景所面臨的問題，焱融科技進行了一系列的分析，并從網絡改造、存儲部署、容器化支持、智能分層等方面提供了一整套高性能、高可用、高擴展的方案

網絡架構改變，使得存儲性能得到充分的發揮，滿足 GPU 算力服務器的計算效率達到飽和，從而將單次訓練時間由一周縮短至數小時

標準容器對接方式，實現上層業務平臺大規模管理和使用企業級持久化存儲需求

分布式存儲架構，解決傳統存儲煙囪式的架構帶來業務性能需求和大規模應用需求

多副本的冗余機制，大規模應用系統提供更高級別的數據保護

單次訓練時間從一周縮短至數小時，YRCloudFile 高性能分布式存儲充分釋放 GPU 算力潛能

在自動化駕駛的全流程數據管理中，由于不同階段的需求差異，需要提供多樣化的存儲服務

在訓練和推理階段，存儲系統需要具備高效的數據讀寫能力和低時延

存儲需保障數據可靠性及業務連續性

存儲需具備高并發能力，可滿足數百臺 GPU 算力集群共同訪問

在文遠知行與焱融科技的合作中，焱融科技為自動化駕駛模型生產過程提供了核心存儲方案及產品，支持 POSIX、NFS、SMB 等協議，確保了數百臺 GPU 服務器集群的穩定訪問，還具備強大的網絡性能，支持 InfiniBand 和 RoCE ，實現了網絡聚合和低時延特性。 焱融 F8000X 全閃存儲集群為文遠知行提供了高達數百 GB/s 的存儲集群帶寬和千萬級 IOPS 性能，從而滿足了模型快速迭代的要求。

F8000X 集群有效提升了模型訓練和推理效率

F8000X 具備高擴展能力，滿足業務快速增長的數據管理要求

F8000X 采用豐富管理特性，滿足多項業務組使用存儲的要求

F8000X 高可靠、易管理，運維成本低

焱融全閃存儲 F8000X 助力自動駕駛模型高效訓練與推理，解鎖全新速度

傳統存儲性能和容量擴展受限，無法匹配業務發展和模型迭代要求

傳統存儲性能優化單一，無法滿足海量混合文件使用的 AI 場景

傳統存儲網絡固定，無法靈活升級，不滿足未來業務發展

元數據在查詢和管理等流程中性能表現差

針對自動駕駛技術發展過程中的數據處理流程挑戰，焱融科技提供了一站式數據服務平臺解決方案。該方案通過減少數據重復拷貝時間、突破算法長尾場景難點、提高海量數據性能，為客戶自動駕駛技術的發展提供了有力支持。此外，焱融科技還通過私有客戶端的方式，提供了多級智能緩存功能，進一步提高數據處理的性能和效率。

存儲性能和容量可以根據業務發展需求靈活調整，滿足不斷增長的數據存儲和處理需求

通過多客戶端并發的技術實現，加速數據處理和模型訓練過程

通過 YRCloudFile 的多元數據 MDS 服務，有效提高海量訓練文件的讀寫效率

飛步科技 x 焱融 YRCloudFile：大幅提升訓練效率，開啟智駕新紀元

打造一套全校統一的云盤系統

面臨數據量巨大、各類混合大小文件、容器化部署等多重挑戰

傳統的 NAS 已然無法滿足性能、海量數據存儲以及容器存儲優化的需求

焱融科技提供的高性能分布式文件存儲解決方案輕松應對海量小文件場景，在存儲各類視頻、文檔和圖片等多樣數據時，依舊保持穩定高效的訪問性能。YRCloudFile 出色的水平擴展特性可應對學校不斷增長的數據存儲需求，并有效解決容器持久化存儲難題。

打造高性能、可擴展的分布式存儲支撐平臺，性能提升 17 倍、可靠性提升 3 倍

成功解決海量小文件性能問題，讓云盤業務效率飆升 35% 

支持 Kubernetes 的 FlexVolume 和 CSI 接口，巧妙實現數據跟隨服務，降低計算成本 40% 

海量 PV 場景迅速定位熱點，實時監控 Pod 、PV、PVC 關聯關系

大幅提升云原生容器管理效率，每年節省 50% 運維和服務開銷

焱融科技助力高校云盤升級：性能提升 17 倍、運維服務開銷節省 50%

傳統存儲無法滿足百萬級的 IOPS 能力

測序平臺數據量快速增加，元數據量也呈現高增長，出現容量瓶頸

傳統存儲無法與基因分析的 HPC 算力集群適配，造成計算資源的浪費

無法滿足海量大文件存儲場景的高聚合帶寬性能需求

低效率的通信方式無法應對高并發的 IO 讀寫

焱融科技為極智基因生物醫學平臺提供了高性能高可靠的存儲底座，總建設規模超過 PB 級容量，提供百 GBps 帶寬性能，滿足大規模高性能計算集群對數據的并發訪問需求，為生物醫藥檢測、基因測序及生物信息學分析、腫瘤防治、遺傳病研究、藥物研發工作提供數據存儲和管理服務，助力極智基因提升開發新藥研發和基因分析的效率。

滿足大規模計算集群并發訪問，匹配算力資源，提升基因測序和醫藥推理效率

建設容量達 PB 級，實現百億級規模文件數量存儲，滿足海量業務實驗數據存儲

分布式架構實現橫向擴展能力，滿足業務快速發展所需數據增長的管理要求

運維簡單，圖形運維界面，功能策略設定豐富，無改造學習成本

YRCloudFile 提供全數據全生命周期管理和 GDS 功能，滿足未來算力擴展需求

焱融存儲為極智基因打造高性能生物醫學平臺

企業內基于容器和 Kubernetes 的應用正快速擴張，需構建容器持久化存儲平臺

在容器計算高并發，秒級容錯的要求下，持久化存儲技術方案亟待完善

基于容器計算方式，存儲應具備企業級存儲管理運維功能

基于容器計算方式，存儲應具備多種讀寫模式的策略服務

焱融科技 YRCloudFile 成功助力華控清交核心產品 PrivPy 無縫對接 Kubernetes 平臺，幫助客戶突破云原生環境下的存儲瓶頸，高效穩定地提升了數據中心數據存儲容量及訪問性能，開拓政府監管、數據交易、聯合挖掘、數據增值等場景中保護多方數據隱私的業務。

通過 YRCloudFile 管理界面對 PV 進行讀寫帶寬、IOPS 等性能分析，實現 PV 熱點定位、PV Quota、Resize、QoS 等功能

支持 ROX、RWO、RWX 等多種讀寫模式，完善容器計算多種模式的使用

支持磁盤故障和節點故障自動檢測機制，當磁盤或節點發生故障時，可通過數據冗余機制提供數據的持續訪問，不影響業務的正常運行

擁有在線可擴展功能，單集群可承載百億以上文件，幫助用戶實現政府監管、數據交易、聯合挖掘、數據增值等場景高效的數據服務

焱融科技為華控清交提供容器持久化存儲

政府網站集約化平臺作為重要的政務業務服務平臺，訪問并發高、數據種類多樣、業務連續性要求高，對數據存儲的可靠性、穩定性及并發性能帶來了極大的挑戰

引入新的應用架構 Kubernetes，業務部署效率、靈活性及可用性在得到極大提升的同時對存儲系統又提出了新的接口需求

大規模的使用導致業務數據增速快、增量大且需要長期的數據留存，存儲的容量和擴展性成為了影響業務擴展的瓶頸

焱融科技 YRCloudFile 分布式文件存儲為用戶提供標準的 CSI 容器接口，對接業務容器平臺，提供持久化的數據存儲能力，通過私有客戶端和標準 NAS 協議對接高性能文件業務和傳統文件業務，滿足不同類型業務對存儲的不同需求，分布式橫向擴展架構滿足業務長期運行及數據增長的存儲需求，智能數據分層有效的對數據進行冷熱分層管理，降低整體建設成本。

YRCloudFile 提供 GB 級的帶寬滿足客戶海量用戶并發訪問的需求，優化客戶網站訪問體驗

標準 CSI 對接 Kubernetes 業務容器平臺，解決容器業務數據的存儲問題

提供容器平臺的存儲使用監控，簡化客戶運維管理，提升運維效率

分布式存儲架構，滿足存儲按需擴容，適應業務數據的快速增長

通過分層技術實現冷熱數據的管理，降低了客戶的存儲建設成本

從容器存儲到擴容，YRCloudFile為政府網站集約化平臺提供全方位存儲支持

該項目建設內容復雜，包括視頻監控平臺、傳輸網絡、前端監控點、車牌識別、可視化指揮等業務系統

大容量高性能的后端存儲是支撐整個業務系統的基礎，是建設關鍵環節

核心業務系統均使用文件接口進行視頻及圖片的讀寫，集中式文件存儲難以支持單集群有效存儲的容量需求

需支撐前端數千高清攝像頭的性能，支持 6GB/s 以上的讀寫帶寬

要求磁盤利用率高于 60%，且具備橫向擴展能力以應對視頻監控數據的爆炸式增長

為滿足武漢平安城市視頻監控項目需求，焱融科技提供“ YRCloudFile +集中式 SAN 陣列”的存儲解決方案為平安城市提供按需建設、在線擴展、高性能、支持海量文件、高磁盤利用率、高可靠、成本可控的存儲解決方案，磁盤利用率超過 70%，有效控制基礎平臺成本，極大提升監控數據的存儲及調取效率，資源整合度高，提供統一命名空間，支持標準存儲協議，滿足流媒體業務和智能應用業務需求。

YRCloudFile 高性能分布式架構及性能優化，提升數據讀寫效率，整個文件存儲集群提供超過 6GB/s 的整體帶寬

保障文件存儲系統的持續擴容，同時維持單一的文件系統命名空間，為上層平安城市相關應用提供通用的文件存儲接口，實現統一管理

YRCloudFile 整體方案的磁盤利用率高達 70%，有效控制總體成本

看平安城市的海量存儲如何煉成

醫院采用 DAS 或 NAS 陣列作為 PACS 系統存儲導致數據管理分散、容量擴展困難、建設成本增加

隨著醫院數據量的激增，數據自動流轉、存儲和管理成為 PACS 系統存儲建設挑戰

當前醫院影像系統采用文件接口訪問數據，文件大小難把控、文件數據量增長極快

PACS 系統所產生的數據以非結構化文件數據為主

調閱病例和讀片時間會成為醫院當前就診水平的一個判斷標準，醫療數據亟需快速讀取、整合

為了解決數據分散、容量擴展性差、建設成本高等問題，醫院對存儲系統進行了改造，主要優化了存儲架構、網絡和應用訪問端。采用YRCloudFile 分布式文件存儲，在不斷擴展的單個命名空間中提供數百 PB 級的存儲容量，輕松應對大量就診數據。YRCloudFile 的橫向擴展架構使得業務應用節點能夠像訪問本地文件系統一樣通過文件系統訪問數據，提高了醫生工作站調取病人數據的效率。此外該系統還提供標準的文件訪問接口，無縫對接各 PACS 系統的上層應用。通過智能分層功能，根據客戶需求定義冷熱數據層，熱數據層為 PACS 系統提供高性能訪問特性，而冷數據在低成本對象存儲中保存，有效降低總體存儲成本。

在基于 YRCloudFile 構建的存儲系統方案中，熱冷數據可進行統一管理，數據能夠自由流動

分布式軟件充分發揮硬件性能，私有化協議支持業務端的高效訪問

業務系統整體閱片讀取數據的效率提升一倍

PACS 系統在訪問冷數據時，醫生無需提前提交工單，直接在系統中即可調閱

整體存儲方案成本比傳統的分級存儲方案節約近 80%

架起醫院就診“快車道”，YRCloudFile 打造智慧 PACS 存儲系統

需要提高業務系統的開發測試效率和敏捷度，以適應快速變化的市場需求和業務需求

利星行在生產系統中逐步采用容器技術，無法長時間穩定可靠地完成既定生產任務

利星行目前使用基于 NFS 協議的傳統存儲系統，無法滿足核心生產系統的需要

為了滿足核心生產業務上的容器存儲持久化需求，需確保容器中數據能夠在容器重新啟動或遷移后仍然可用

需要實現數據的高可用性，以確保在任何故障情況下都能夠恢復數據并繼續業務運營

焱融科技為利星行設計了容器持久化存儲解決方案，并在客戶的 VMware 環境及容器平臺展開全面測試，涵蓋了界面使用、數據傳遞、業務流程以及運維管理等四大方面。在滿足客戶存儲需求的同時，焱融科技超預期地為客戶提供了靜態和動態的 PV 創建功能，以及其他企業級功能，例如 PV 配額、調整大小和 QoS 等，幫助客戶更為高效、可靠地進行數據存儲管理。

無縫對接容器編排及管理平臺，實現自動化調度使用

支持有狀態容器應用實現跨節點快速重建

擁有卓越讀寫性能，滿足容器中 MySQL 等數據庫應用對隨機 IO 性能的苛刻要求

與 Prometheus 監控平臺無縫對接，實現運維監控自動化，賦能系統出色完成自動化管理

焱融科技為利星行機械打造持久化容器存儲方案，實現高效管理與卓越性能

芯片開發人員需在嚴格的時間內完成更多的設計仿真和分析

EDA 自動化設計、芯片設計及制造環節產生大量非結構化數據

高拓訊達的 EDA 存儲優化

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