原文摘要
AI 训练平台主要服务于各类算法模型的训练与推理，大数据平台则侧重于支撑海量数据的存储与计算分析。
进一步信息揣测
- 混合部署的资源抢占问题：SeaweedFS与在线服务混合部署时，因未做物理隔离导致I/O资源争抢，需通过性能限制妥协，这是架构设计初期未充分评估的隐性成本。
- 分布式存储选型的性能陷阱：SeaweedFS虽支持POSIX协议但性能远低于专业分布式文件系统（如BeeGFS），实践中发现其机械硬盘架构无法满足AI训练的高吞吐需求，需额外引入缓存层弥补。
- GPU静态分配的隐性浪费：早期按人或业务固定分配GPU卡导致利用率低下（部分卡闲置而紧急需求无法满足），后引入Slurm调度系统才实现动态分配，暴露出资源管理粗放的行业通病。
- 分层存储的迁移成本：BeeGFS（高速）+ SeaweedFS（大容量）的分层方案导致数据频繁迁移，路径割裂增加运维复杂度，最终需JuiceFS统一访问层来简化，说明多系统拼接的长期维护成本常被低估。
- 缓存命中率的优化关键：JuiceFS实现90%+缓存命中率的背后，需针对性调整预加载策略和元数据管理（如热点数据识别），这些参数调优经验通常需付费咨询或长期试错。
- RDMA网络的隐藏门槛：BeeGFS依赖RDMA实现高性能，但实际部署中面临网卡兼容性、驱动调试等问题，非公开文档中会提及这类基础设施的适配成本。
- 开源方案的运维黑洞：SeaweedFS等开源系统在百PB级规模下暴露的稳定性问题（如元数据压力），需自研补丁或商业支持，企业级场景中“免费即最贵”现象凸显。
- 混合部署的调度技巧：计算与存储离线混合部署时，需通过Slurm的细粒度优先级策略避免训练任务干扰在线业务，此类策略细节多来自内部运维手册而非公开资料。
- 上市公司的技术债务：合合信息作为上市公司，早期架构的技术债务（如本地存储依赖）被迫在业务扩张期重构，反映初创企业常因快速迭代牺牲长期可扩展性。
- 对象存储的性能谎言：行业常宣传对象存储“无限扩展”，但实际PB级规模下SeaweedFS的延迟波动显著，需结合分布式缓存（如JuiceFS）才能达标，这是厂商文档不会强调的缺陷。