货拉拉40PB数据如何实现零故障云端迁移,AI转型下腾讯云存储方案提升10%业务效率

2025-09-28 11:09:30 1277次浏览

  

文|白 鸽

编|王一粟

当用户量突破千万的APP面临AI转型时,如何优化数据存储方案?

创立于2013年的货运物流平台货拉拉,经过多年发展已积累超过40PB的数据量,在行业内处于中等规模。货拉拉大数据专家章啸表示:"我们的数据增长速度非常快,每年仍会新增数PB数据。"

面对如此庞大的数据体量,企业需要构建既稳定安全又能提升读写效率的存储系统。

章啸指出:"自建存储的稳定性与云服务相比仍存在差距。目前我们将99%的数据存储在云端,同时保留部分自建设施,形成混合架构体系。"

混合架构增加了管理复杂度,因此选择适合业务需求的云服务商尤为关键。一年多前,货拉拉完成了40PB数据的云端迁移,最终选择了腾讯云作为合作伙伴。

这次迁移被章啸形容为"飞行中更换引擎",但最终实现了零故障的完美迁移。迁移完成后,借助腾讯云Data P latform解决方案,货拉拉的货运报表产出时间提前40分钟,任务处理效率提升10%。

这一成效主要得益于腾讯云的两大核心产品:对象存储COS和元数据加速器Metadata Accelerator。

随着AI大模型时代的来临,货拉拉积极拥抱AI技术的同时也面临新挑战——海量数据频繁访问导致系统性能下降。如何应对数据爆炸式增长,成为包括货拉拉在内的所有AI转型企业共同面临的课题。

40PB数据的云端迁移:飞行中更换引擎

货拉拉将12年积累的40PB数据一次性迁移至腾讯云存储系统,这  一大规模迁移面临诸多挑战。

企业数据如同待开发的"金矿",不仅要安全存储,更要高效利用才能创造价值。但在数据使用过程中,既要防范误删、勒索攻击、机房故障等风险,又要应对视频、图片等非结构化数据带来的存储成本上升和传统架构响应迟缓等问题。

目前货拉拉业务规模已达亿级文件量级,存储系统必须同时满足数据可靠性和业务高可用性要求。为此,货拉拉构建了自建与混合云相结合的大数据存储架构。

该架构底层为数据采集层,根据时效性要求通过批处理或流处理方式将数据写入在线存储或提供给业务使用。章啸介绍:"批处理部署在腾讯云,其他模块则部署在其他云平台。"

针对数据灾备,货拉拉开发了两套系统:

  • 元初-元数据管理平台:可快速恢复7天内误删数据
  • 自研灾备系统Kirk:应对勒索攻击和机房灾难,实现PB级全链路灾备
这两套系统确保误删数据100%可恢复,核心数据100%有备份。

章啸表示:"经过与腾讯云的深入合作,我们最终决定将所有40PB数据迁移至腾讯云。目前主要使用其底层存储和元数据加速功能。"

迁移过程分为几个关键步骤:首先通过Kirk系统和离线开发平台进行数据和任务迁移,双云并行运行并自动比对结果;业务验收通过后封网,最终确认数据准确性后完成系统切换。

"迁移一年多来,COS存储系统保持零故障,整体运行非常平稳。"章啸总结道。

A I时代的数据存储挑战与解决方案

AI转型为企业数据管理带来新需求。货拉拉近年来相继落地ChatBI、AI客服等AI应用,这些应用对数据调用提出了高吞吐、低延迟的要求。

章啸指出:"模型训练任务会占满存储带宽,影响离线链路的稳定性。"传统业务需要稳定存储,而AI训练需要高带宽,二者资源需求存在冲突。

针对这一问题,货拉拉与腾讯云共同提出"分桶治理"方案:在底层COS存储中设立两个独立集群:

  • COS桶1:专用于大数据存储,支持传统业务
  • COS桶2:专用于AI模型训练
这一方案使单个模型的下行带宽降低8%。

为进一步提升AI数据存取效率,货拉拉正在测试腾讯云GooseFS数据加速器。该方案支持Tbps级吞吐和千亿级元数据规模,相比行业标准提升10倍性能。

章啸特别肯定了GooseFS的元数据加速能力。对于跨云场景,他表示:"通过COS+GooseFS组合,可以实现数据持久化存储与按需训练,做到一份数据集多地使用。"

释放数据价值:智能存储新趋势

随着非结构化数据激增,AI识别和处理效率面临新挑战。腾讯云数据万象解决方案通过两大功能应对这些难题:

Data Engine:将计算下沉到存储端,提供标准化的多媒体处理能力。例如图片压缩、裁剪、加水印等操作,在 保证质量的同时提升访问性能。

MetaInsight:通过智能检索实现高效数据管理,支持自然语言搜索海量非结构化数据。在电商场景中,其"以图搜图"功能可快速匹配相似商品;在AI训练中,能减少70%以上的数据预处理时间。

章啸强调:"在非结构化数据时代,云存储必须具备向量化能力。数据万象CI有效提升了我们对这类数据的管控效率。"

在AI大模型时代,存储系统已从单纯的数据仓库,进化为集数据处理与计算能力于一体的新型数据引擎,持续推动企业数字化转型。

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