🔰 引言
隨著企業導入 人工智慧 (AI) 與 大數據分析 (Big Data Analytics)，
對於儲存系統的需求不再只是容量與可靠性，
更需兼顧 高效能、可擴展性、資料一致性與多源整合能力。
Ceph 作為一個開源的分散式儲存系統，
能同時支援 區塊儲存 (RBD)、檔案儲存 (CephFS)、與 物件儲存 (RGW) 三種模式，
非常適合構建企業內部的 AI 訓練平台 及 資料湖基礎架構 (Data Lake Foundation)。
本文將從以下幾個角度，說明 Ceph 在 AI 與資料湖中的應用實例：
1️⃣ 資料湖的分層與儲存設計
2️⃣ AI 訓練階段的資料流 (Data Pipeline)
3️⃣ CephFS、RBD、RGW 在各階段的角色
4️⃣ 實際整合案例與架構建議
🧩 一、資料湖與 AI 訓練的儲存挑戰
在 AI 專案中，從資料收集到模型訓練，
資料會經過多個階段的轉換與重組。
典型的 AI 資料流如下：
資料來源 → 前處理 → 特徵工程 → 模型訓練 → 驗證 → 部署 → 持續學習
這個過程牽涉：
- 龐大的非結構化資料（影像、影片、語音、日誌）
- 高頻率的 I/O 操作（訓練時多 GPU 並行存取）
- 跨平台的協作需求（Data Engineer、ML Engineer、DevOps）
因此，AI 儲存架構需同時具備：
| 要求 | 說明 |
|---|---|
| 高併發存取 | 多節點 GPU 同時讀寫資料 |
| 大規模可擴展性 | 可線性擴充至 PB 級 |
| 資料一致性與容錯 | 支援多副本與自動修復 |
| 統一命名空間 | 跨應用共享相同儲存池 |
| 多協定支援 | 可同時提供 S3、POSIX、Block API |
這正是 Ceph 的強項所在。
⚙️ 二、Ceph 架構在資料湖中的角色
1️⃣ 多層式儲存架構概念
在資料湖(Data Lake)設計中，通常分為三層：
| 層級 | 功能 | 適合 Ceph 模式 |
|---|---|---|
| Raw Layer | 原始資料、IoT Logs、影像、影片 | RGW (Object Storage) |
| Processed Layer | 經過 ETL 或特徵工程的中間資料 | CephFS (File Storage) |
| Serving Layer | 提供模型訓練、即時分析的高速資料 | RBD (Block Storage) |
RGW (RADOS Gateway)
→ 儲存大量非結構化資料，支援 S3 API，方便整合 Spark、Hadoop、或 MinIO Connector。
CephFS
→ 作為訓練資料集的共享檔案系統，可被多個 GPU Node 掛載。
RBD
→ 提供高 IOPS 儲存給 AI 模型訓練容器（如 TensorFlow / PyTorch）。
☁️ 三、AI 訓練環境整合架構
以下為典型 Ceph + AI 訓練整合示意圖：
┌────────────────────────────┐
│ Data Source │
│ IoT / Logs / Sensors │
└──────────────┬─────────────┘
│
S3 (RGW / REST API)
│
┌───────────────────────────────────┐
│ Ceph Cluster │
│───────────────────────────────────│
│ RGW → Object Storage (Raw Data) │
│ CephFS → File Storage (Feature) │
│ RBD → Block for GPU Nodes │
└───────────────────────────────────┘
│
┌────────────────────────────────────┐
│ AI Compute Cluster (GPU Nodes) │
│ TensorFlow / PyTorch / DeepSpeed │
│ Mounts CephFS & Accesses RBD Pools │
└────────────────────────────────────┘
│
Model Artifacts / Results
│
Saved Back to RGW
這樣的架構讓資料可以在同一套 Ceph 基礎上完成：
- 資料收集
- 特徵工程
- 模型訓練
- 結果儲存與版本化（Model Registry）
🧠 四、Ceph 與 AI 訓練工作流程整合
1️⃣ 訓練階段
- CephFS 掛載至 GPU 訓練節點
- 訓練程式從 CephFS 讀取資料批次 (batch)
- 模型檔案存入 CephFS 或 RBD Volume
2️⃣ 模型版本管理
- 模型訓練成果（
.pt,.h5等）可回寫至 RGW (S3) - 結合 MLflow / Kubeflow / HuggingFace Hub 建立版本追蹤
3️⃣ 併行讀寫優化
CephFS 支援多用戶併發存取，
可透過以下方式優化：
ceph fs set cephfs max_mds 4
ceph mds set allow_multimds true
使多個 Metadata Server 分擔高併發存取壓力。
⚡ 五、Ceph 在資料湖中的應用案例
| 應用場景 | Ceph 模組 | 效益 |
|---|---|---|
| 資料湖儲存 (Data Lake) | RGW + CephFS | 提供統一儲存命名空間與多協定 |
| AI 模型訓練平台 | RBD + CephFS | 支援高速資料讀寫與多 GPU 並行 |
| MLOps 平台整合 (Kubeflow) | RBD + RGW | 容器化部署與模型 Artifact 管理 |
| 企業內部文件檔案湖 | CephFS + RGW | 統一檔案與物件存取 |
| 跨資料中心同步 (DR) | RGW Multi-Site / RBD Mirror | 支援多站點資料容災與共享 |
🔍 六、效能與調校建議
| 項目 | 建議設定 |
|---|---|
| 網路頻寬 | 至少 25GbE 或以上，建議採用 RoCE |
| OSD 儲存類型 | NVMe / SSD 為 AI 資料層，HDD 為冷資料層 |
| CephFS Cache | 啟用 Metadata Cache 與 Read Ahead |
| RADOS Pool 分離 | 依用途建立獨立 Pool (raw, processed, train) |
| 監控整合 | Prometheus + Grafana 監控 GPU I/O 與延遲 |
| 容災策略 | RBD Mirror 與 RGW Multi-Site 雙層備援 |
🔒 七、與 Proxmox 環境的整合
在 Proxmox 企業環境中，可直接將 Ceph 作為：
- VM 儲存後端（RBD）
- PBS 備份儲存池（CephFS）
- AI 訓練平台共用儲存區（CephFS / RGW）
整合後，AI 訓練叢集與 VM 運算環境可共用相同的 Ceph 儲存基礎，
大幅簡化資料流轉與維運流程。
✅ 結語
Ceph 不僅是一個強大的分散式儲存系統，
更是支撐 AI 訓練、RAG 系統、與資料湖(Data Lake) 的關鍵基礎架構。
透過：
- RGW 提供非結構化資料湖入口
- CephFS 支援訓練與協作資料集
- RBD 為 GPU 計算節點提供高速儲存
企業能以開源架構構建出具備：
⚙️ 高彈性、高擴充、高可靠性
🌐 並與 AI 平台無縫整合的智慧儲存環境。
💬 下一篇預告：
「Ceph 與 DeepSeek / RAG 架構整合實務」，
將說明如何將 Ceph 作為企業內部 LLM 訓練與檔案索引的資料基礎。