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AiMeshAiMesh
全棧 AI 數據方案 AIMesh
面向“AI 工廠”的數據與內存網，融合 MeshFS、MeshSpace、MeshFusion 三大核心，以“三網合一”架構擊破 IO 墻、重力墻與內存墻，實現“快、通、省”的極致價值
十年專注分布式存儲
致力于提供 AI 時代的統一數據平臺
AI 創新
打通數據孤島，為 AI 管道與 Agent 工作流提供無縫數據供給；以極致性能與彈性容量支撐模型訓練與推理，加速AI規?；涞亍?
數據基礎設施現代化
為大規模云平臺與關鍵業務提供端到端數據存儲與管理方案，既滿足核心系統的高可靠、低時延，又兼容私有云 / 混合云 / 信創環境的彈性擴展，統一數據面與控制面，實現 IT 基礎設施與 AI 創新的高效協同與更優 TCO。
AI 創新的數據引擎
從數據準備、模型訓練到推理部署，讓每一份數據都成為 AI 創新的 “燃料”，加速技術探索到業務落地的全流程
Shared-Everything 架構支撐高性能算力
以 Shared-Everything 架構把數據與元數據集中在高性能存儲池上管理，配合端到端 RDMA 數據通道，讓訓練與推理的算力集群零拷貝直達數據。多協議統一命名空間讓數據采集 / 清洗 / 訓練 / 推理 / 歸檔訪問的是同一份數據集，避免格式割裂與重復搬運。
數據湖 + 智能編排，覆蓋 AI 數據全生命周期
底座的低成本數據湖承載海量原始與中間數據，透明訪問與生命周期流動將熱數據上卷到高性能層、冷數據自動沉降，既保證速度，又控制成本。
在高性能存儲池與數據湖之上，EasyData 作為數據編排與治理中樞，面向采集→清洗→特征 / 訓練→推理→歸檔的完整鏈路提供全局元數據查詢和數據目錄管理，并支持策略驅動的數據源采集和分發。
專注數據地基，開放兼容生態
針對 AI 基礎設施的復雜性與動態性，構建開放可持續的 AI 數據架構，全面兼容主流 GPU、CPU、TPU 及 RDMA 高速網絡，深度集成 PyTorch、TensorFlow 等框架，支撐多樣算力與異構環境協同創新。
現代化數據地基
讓架構隨業務彈性進化，既為核心業務提供 “穩定力” ，又具備對接云原生、信創環境的 “彈性力”
開放兼容，全棧適配，覆蓋多業務場景
支持 x86 / ARM 與多芯片平臺，信創生態適配完善；塊 / 文件 / 對象全協議覆蓋，一套平臺承載 ERP、數據庫、私有云 等關鍵業務
企業級保障，核心業務零中斷
提供全協議雙活能力，支撐企業級高可用要求；完善的硬件亞健康檢測，滿足金融生產業務 SLA 要求；穩定運行超過 1000 個 PB 容量以上規模集群，核心場景長期穩定可托付
彈性擴展，適配多云混合
無縫對接私有云 / 公有云 / 混合云，數據跨域自由流動；支持百 TB 到 EB 級線性擴展，避免 “推倒重來” 的成本浪費
性能優異
百萬級 IOPS、毫秒內時延與高吞吐，面向數據庫 / 虛擬化 / AI 訓練與推理 深度優化；按需橫向擴展，性能隨規模穩定提升
高性價比，優化 TCO
采用 EC 冗余技術，存儲利用率提升 50%，初始硬件成本降低 30%；統一管理界面簡化運維，人力成本下降 40%
AI 創新的數據引擎
從數據準備、模型訓練到推理部署，讓每一份數據都成為 AI 創新的 “燃料”，加速技術探索到業務落地的全流程
Shared-Everything 架構支撐高性能算力
以 Shared-Everything 架構把數據與元數據集中在高性能存儲池上管理，配合端到端 RDMA 數據通道，讓訓練與推理的算力集群零拷貝直達數據。多協議統一命名空間讓數據采集 / 清洗 / 訓練 / 推理 / 歸檔訪問的是同一份數據集，避免格式割裂與重復搬運。
數據湖 + 智能編排，覆蓋 AI 數據全生命周期
底座的低成本數據湖承載海量原始與中間數據，透明訪問與生命周期流動將熱數據上卷到高性能層、冷數據自動沉降，既保證速度，又控制成本。
在高性能存儲池與數據湖之上，EasyData 作為數據編排與治理中樞，面向采集→清洗→特征 / 訓練→推理→歸檔的完整鏈路提供全局元數據查詢和數據目錄管理，并支持策略驅動的數據源采集和分發。
專注數據地基，開放兼容生態
針對 AI 基礎設施的復雜性與動態性，構建開放可持續的 AI 數據架構，全面兼容主流 GPU、CPU、TPU 及 RDMA 高速網絡，深度集成 PyTorch、TensorFlow 等框架，支撐多樣算力與異構環境協同創新。
現代化數據地基
讓架構隨業務彈性進化，既為核心業務提供 “穩定力” ，又具備對接云原生、信創環境的 “彈性力”
開放兼容，全棧適配，覆蓋多業務場景
支持 x86 / ARM 與多芯片平臺，信創生態適配完善；塊 / 文件 / 對象全協議覆蓋，一套平臺承載 ERP、數據庫、私有云 等關鍵業務
企業級保障，核心業務零中斷
提供全協議雙活能力，支撐企業級高可用要求；完善的硬件亞健康檢測，滿足金融生產業務 SLA 要求；穩定運行超過 1000 個 PB 容量以上規模集群，核心場景長期穩定可托付
彈性擴展，適配多云混合
無縫對接私有云 / 公有云 / 混合云，數據跨域自由流動；支持百 TB 到 EB 級線性擴展，避免 "推倒重來" 的成本浪費
性能優異
百萬級 IOPS、毫秒內時延與高吞吐，面向數據庫 / 虛擬化 / AI 訓練與推理 深度優化；按需橫向擴展，性能隨規模穩定提升
高性價比，優化 TCO
采用 EC 冗余技術，存儲利用率提升 50%，初始硬件成本降低 30%；統一管理界面簡化運維，人力成本下降 40%
以多元化的產品賦能
企業數據基礎設施現代化和 AI 創新
客戶熱點
成功案例
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成功案例
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全閃數據湖助力國內頭部 AGI 廠商登頂 SOTA 模型
助力國內頭部 AGI 廠商 M，其基于 XEOS 的全閃數據湖穩定支撐數據采集、處理、訓練、推理全流程。單一集群平穩應對近 2Tbps 周期性寫入、超 5Tbps 突發讀取，極限壓力下讀取時延≤8ms，滿足頂尖 AI 大模型嚴苛存儲需求。
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大型智算中心多租戶快速擴容，訓練效率提升 300%
4 個月內數據增長超 20PB，XEOS 混閃對象存儲作為數據根基，提供了強大的彈性和性能。擴容重平衡時仍能支撐大量數據加載，讀取峰值 149.34GB/s、寫峰值 61.67GB/s，較原開源方案訓練效率提升 300%，大幅釋放 GPU 算力。
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數據來源：IDC China Software-defined Storage Market Overview 2023 Q4
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數據來源：IDC China Software-defined Storage Market Overview 2024 Q4
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專精特新 “小巨人” 企業
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