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JuiceFS - 3D-AIGC 存儲架構演進：從 NFS、GlusterFS 到 JuiceFS

光影煥像（Lightillusions）是一家專注於空間智能技術，結合 3D 視覺、圖形學和生成模型技術，致力於打造創新的 3D 基礎模型公司。公司由譚平教授領導，譚教授曾擔任阿里巴巴達摩院實驗室負責人，目前是香港科技大學的教授，同時擔任馮諾伊曼人工智能研究室副院長，並是香港科技大學與比亞迪聯合實驗室的主任。 區別於二維模型，三維模型單個模型的大小可達幾 GB，尤其是點雲數據等複雜模型。當數據量達

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JuiceFS - JuiceFS 2025：邁入千億文件規模，開源第五年持續高速增長

又到了給大家彙報全年社區工作的時候。2025 年， JuiceFS 企業版發佈的第九年，社區版的第五年。這一年，我們專注一如既往，打造一款高效易用的文件系統。 各項使用指標延續了上一年的增長勢頭，社區版數據量增長 89%，超 1.3 EB；營收連續第三年 100% 增長，是我們持續投入社區的堅實保障。 2025 年，JuiceFS 社區版繼續聚焦通用性，尤其在支持各類 AI 場景的需求。發佈了 P

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JuiceFS - JuiceFS + MinIO：Ariste AI 量化投資高性能存儲實踐

Ariste AI 是一家專注於 AI 驅動交易的公司，業務涵蓋自營交易、資產管理、高頻做市等多個領域。在量化交易研究中，數據的讀取速度和存儲效率，往往直接決定了研究迭代的速度。 Ariste AI 團隊在構建量化研究基礎設施的過程中，面對總規模超過 500TB，行情與因子數據，經歷了從本地盤到最終選擇在 MinIO 對象存儲之上疊加 JuiceFS 文件系統的四個階段。通過緩存機制與分層架構，團

運維 , 人工智能

JuiceFS - NAS、對象存儲與 JuiceFS：百億量化基金的存儲選型實踐

在量化投資領域，存儲系統的性能與可擴展性是支撐高效研究與計算任務的關鍵基礎。JuiceFS 已廣泛應用於多家頭部百億級量化私募機構，在回測與模型訓練等核心環節中支撐高性能、低成本、可彈性擴展的存儲體系。 本文將分享量化機構在存儲層面臨的核心挑戰以及 JuiceFS 的應對方案，並通過三個典型案例，分別聚焦成本優化、元數據性能提升與平滑上雲這三類需求。 01 量化行業的數據類型與存儲挑戰 首先我們先

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JuiceFS - 深入解析 JuiceFS 垃圾回收機制

在使用 JuiceFS 的過程中，用户可能會遇到以下常見問題： 刪除文件後，為什麼對象存儲空間未能及時釋放？ 回收站中堆積大量文件，如何高效清理？ 在短時間內批量刪除文件時，刪除操作為什麼這麼緩慢或性能下降？ JuiceFS的垃圾回收機制背後的執行流程相對複雜，用户難以直觀理解文件狀態變更和資源釋放的時機。為幫助用户深入理解文件刪除與存儲回收的內部邏輯，本文將系統梳理垃圾回收的關鍵流程與

文件系統 , 運維 , 存儲

JuiceFS - 文件系統考古：1974-Unix V7 File System

有時，進步難以察覺，特別是當你正身處其中時。而對比新舊資料之間的差異，尋找那些推動變革的信息源，我們就可以清晰地看到進步的發生。在Linux（以及大部分Unix系統）中，都可以印證這一點。 Unix V7 是 Unix 操作系統的一個重要的早期版本，於 1979 年發佈，是貝爾實驗室最後一個廣泛分發的版本。它是第一個真正可移植的 Unix 版本，被移植到了多種平台上，包括 DEC PDP-11,

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