CubeFS 在过去的一年中推出了许多新特性，特别是在可靠性和稳定性方面进行了大量修复和优化。与此同时，过去的一年也被称为大模型元年，CubeFS 为大模型推出了高性能客户端缓存，以支撑 AI 训练及混合云场景。值此新春佳节来临之际，我们对过去一年进行总结盘点，并展望未来一年的规划目标。

PART.1 产品迭代

在过去的一年中，CubeFS 社区共发布了三个版本，每个版本都有很多令人期待的变化。其中，3.2.1 版本和 3.3.0 版本的优化较大，修复了许多稳定性问题，并引入了一些重要的新特性，如原子性、配额、对象存储增强和纠删码架构简化。3.3.1 版本也推出了许多优化和实用的特性，比如回收站、服务端审计和垃圾清理工具。此外，这个版本还通过了 CNCF 的安全审计，在系统安全方面取得了重要进展。让我们来总结一下这些相关特性 系统特性 - posix 接口原子性统一解决分布式场景下数据、元数据多步多节点操作一致性问题，减少文件操作异常，提高可用性、可靠性。 - 回收站解决经常出现的用户大规模误删除问题。 - 目录联合配额解决如存储混用卷的目录统计进而解决容量限制、计费。 - 客户端缓存加速AI 端侧公有云场景使用。 - 审计客户端和服务端审计功能，追踪文件操作。 - 系统冻结禁用卷秒级响应业务，解决用户误操作、恶意操作。 纠删码子系统 - AzureLRC支持 AzureLRC，AzureLRC+1 支持多机房坏 g+1 块盘的特性。 - Proxy 缓存Proxy 缓存卷和磁盘信息去除 memcache，Proxy 卷分配优化。 - Scheduler 支持 Kafka 消费组，支持可配置地并发批量删除 Blob。 - Blobnode Qos 磁盘限速优化，支持单盘读写线程限制。 - 优化数据巡检流程，支持动态调整速率、动态开关控制。 - 审计日志 Filter审计日志新增功能更强的 Filter 过滤器。 对象子系统 - 兼容性增强修复 S3 接口历史兼容性问题，提高 objnode 稳定性。 - CORS 功能支持浏览器跨域功能。 - 权限管控Bucket Policy、Bucket/Object ACL 权限管控特性。 - WORM 特性对象删除保护功能。 - 重构签名算法兼容 S3 V2 / V4 签名算法。

PART.2 社区发展

去年一年在主干的 commit 超过 1200+，同比增长 200%issue 数量达到 400 左右，同比增长 100%社区用户增长 50%，推出社区技术类文章 40 篇，组织月度例会 6 次，star 达到 4.2 K。 同时加强生态合作，与 fluid、osc 开源社区、soda 基金会等进行了不同形式的合作探索，同时这几年也在加强同社区的主力 committer 合作，京东、OPPO、BIGO、贝壳等都为社区提供了非常重要的特性和修复。

PART.3 用户情况

PART.4 生态建设

Helm 编排部署 CubeFS 支持在 AWS 的 EKS、Azure 的 AKS、GCP 的 GKE 以及阿里云的 ACK 上使用 Helm 的方式编排部署，包括以下组件 - Master - MetaNode - DataNode - ObjectNode - csi Operator 部署 为了更好地管理 CubeFS，提高效率、降低错误率，实现更高层次的自动化和自动化故障恢复，提供 CubeFS 的 Operator，主要功能包括 - 集群的初始化部署 - 集群配置变更 - 集群版本升级 - 集群扩容 同时，Operator 也支持 AWS 的 EKS、Azure 的 AKS、GCP 的 GKE 以及阿里云的 ACK。

PART.5 官网优化

PART.6 后续规划

架构重构 - 存储引擎重构，提供 append only 文件系统，数据读写具有更低延时、更高吞吐。 - 混合云混合云项目支持统一命名空间，提供混合使用多存储系统的能力，提供外部 S3、HDFS 能力。支持生命周期驱动数据在不同介质、存储类型、云上云下之间流动，降本增效。一期即将发版 。 稳定性、可靠性提升 - 磁盘 CRC 增强，提高主从同步、随机写等 CRC 校验能力。 - 磁盘自动化迁移，减少迁移过程元数据信息的原子性问题，提高运营自动化水平。 - 系统模块运营监控、告警加强，增强可观测性。 - 数据节点增加 learner 能力，支持同城多活部署。 性能提升 - 全链路加速，更好支撑数据库存算分离、AI 训练加速等场景。

客户端提供内核客户端，并支持 GDS (GPU Direct Storage、RDMA 技术，降低 IO 时延及 CPU 开销。 服务端基于 RDMA 重建通信机制，从而整体上降低读写服务的延迟，提高吞吐能力。 分布式缓存进一步优化分布式多级缓存架构，支持跨机房、跨云的读写加速能力，支撑 AI 训练加速需求。 - 客户端提供内核客户端，并支持 GDS (GPU Direct Storage、RDMA 技术，降低 IO 时延及 CPU 开销。 - 服务端基于 RDMA 重建通信机制，从而整体上降低读写服务的延迟，提高吞吐能力。 - 分布式缓存进一步优化分布式多级缓存架构，支持跨机房、跨云的读写加速能力，支撑 AI 训练加速需求。 - 优化现有系统基于 TCP 链路的读写能力。 - 优化客户端本地缓存 (一级缓存) 性能。 特性 - 基于 RocksDB 实现元数据存储，元数据全量缓存优化为按需缓存，降低内存开销。 - 纠删码子系统移除 Kafka 组件依赖，提供 SDK 供直接客户端直接接入，缩短数据传输路径。 - 提供事件通知特性、S3api QoS、objnode 审计日志功能、跨区域复制、QPS 及带宽计量计费能力。

CubeFS 简介

CubeFS 于 2019 年开源并在 SIGMOD 发表工业界论文，目前是云原生计算基金会 (CNCF) 托管的孵化阶段开源项目。作为新一代云原生分布式存储平台，兼容 S3、POSIX、HDFS 等协议，支持多副本和纠删码引擎，提供多租户，多 AZ 部署、跨区域复制等特性适用于大数据、AI、容器平台、数据库及中间件存算分离，数据共享、数据保护等广泛场景。