🔰 引言
隨著生成式 AI、資料分析與自動化決策系統成為企業競爭力的關鍵，
資料平台的設計思維 也正從「集中式儲存」邁向「智慧化、分散式、雲端原生」。
傳統儲存系統往往侷限於單一功能：
- 資料庫存放結構化資料
- NAS 保存檔案
- 物件儲存作為備份或冷資料池
但在 AI 驅動的時代，這樣的劃分已無法滿足「模型訓練 + 知識檢索 + 跨雲同步」的需求。
Ceph 憑藉其開源、可擴展與統一儲存的特性，
成為構建 企業 AI 雲端資料平台 (Enterprise AI Cloud Data Platform) 的理想核心。
🧩 一、Ceph 為何能成為 AI 雲端資料平台的核心
Ceph 並非單純的「儲存系統」，而是一個完整的 分散式資料基礎層 (Data Fabric)。
它能同時提供：
| 模組 | 功能 | 應用範例 |
|---|---|---|
| RBD (Block Storage) | 高效能虛擬磁碟 | VM / 容器 / 模型訓練 |
| CephFS (File Storage) | 分散式檔案系統 | AI 訓練資料集 / 開發協作區 |
| RGW (Object Storage) | S3 相容 API | Data Lake / 備份 / 雲端同步 |
三層儲存模式、單一資料後端，
讓企業能以 Ceph 為核心，統一管理所有 AI、資料科學、與應用服務所需的資料流。
☁️ 二、企業 AI 雲端資料平台的整體架構
🔹 架構概覽
┌─────────────────────────────┐
│ Enterprise Users │
│ (AI Apps / BI / RAG / ERP) │
└───────────┬─────────────────┘
│
┌──────────▼───────────┐
│ Application Layer │
│ LLM / RAG / MLOps │
└──────────┬───────────┘
│
┌─────────────────▼─────────────────┐
│ Data Services Layer │
│ Vector DB / Data Catalog / ETL │
└─────────────────┬─────────────────┘
│
┌────────────────────▼────────────────────┐
│ Ceph Unified Storage │
│─────────────────────────────────────────│
│ RGW → Object Data (Data Lake) │
│ CephFS → Shared AI Dataset │
│ RBD → Model Training / Inference │
└────────────────────┬────────────────────┘
│
┌────────────▼────────────┐
│ Physical / Cloud Infra │
│ On-prem + Public Cloud │
└──────────────────────────┘
Ceph 在此架構中扮演 資料中樞 (Data Hub) 的角色，
串接上層應用與下層基礎架構，實現：
- 統一儲存池管理
- 多雲資料共享
- AI 模型與資料集集中化
⚙️ 三、核心模組與整合要點
1️⃣ AI 訓練與推論層 (RBD + CephFS)
- RBD 提供高速 I/O 儲存給 GPU 節點
- CephFS 作為共享資料集的載體
- 支援 TensorFlow / PyTorch / DeepSeek 等 AI 框架直接掛載
2️⃣ 資料湖與文件層 (RGW)
- 使用 RGW 提供 S3 API，整合 Spark、Airflow、Hadoop、或 MinIO
- 作為 Data Lake 的主儲存區，接收來自 IoT / 應用 / 日誌的原始資料
3️⃣ 知識檢索與 RAG 層
- 向量資料庫 (Milvus / Manticore / FAISS) 掛載 RBD 或 RGW Object Pool
- 支援文件嵌入、索引與檢索，作為企業內部 LLM 的記憶體層
4️⃣ 資料治理與監控層
- Prometheus + Grafana：監控 IOPS、延遲、使用率
- Alertmanager + Ceph Dashboard：即時警報與運維可視化
- 支援 API 驅動的自動化治理與擴展
🧠 四、資料治理與資安架構
企業級 AI 平台必須在「開放與控管」之間取得平衡。
Ceph 的治理機制可滿足下列需求：
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 多租戶隔離 (Multi-Tenancy) | 透過 RGW Zone / User 分層管理不同部門資料 |
| 身分驗證 (CephX / S3 Token) | 保護存取權限與 API 操作 |
| 資料加密 (At-Rest + In-Transit) | 支援 RBD Encryption、TLS 傳輸加密 |
| 稽核追蹤 (Audit Log) | 透過 RGW Log 與 Ceph Telemetry 追蹤資料存取行為 |
| 備援與容災 | 跨站點同步 (RBD Mirror / RGW Multi-Site) |
⚡ 五、跨雲與混合架構設計
Ceph 原生支援 多站點與雲端整合 (Hybrid Cloud)，
企業可根據成本與法規需求，彈性部署：
| 區域 | 角色 | 功能 |
|---|---|---|
| 本地資料中心 (On-Prem) | 主叢集 | 模型訓練與日常營運 |
| 雲端節點 (Public Cloud) | 鏡像叢集 | 資料備援、AI 推論 |
| 災難備援站 (DR Site) | 鏡像節點 | RBD Mirror + RGW Multi-Site 複寫 |
整體可實現：
☁️ 「資料在地可控、運算跨雲彈性、治理全域一致」的混合雲 AI 架構。
💰 六、成本效益與擴展策略
| 成本項目 | Ceph 架構優勢 |
|---|---|
| 授權費用 | 完全開源、零授權成本 |
| 硬體投資 | 可使用標準伺服器與商用磁碟 |
| 儲存擴充 | 節點即插即用、線性擴展 |
| 維運管理 | Web GUI + CLI + API 一致介面 |
| 長期 TCO | 比傳統 SAN / NAS 系統節省 40% 以上 |
🔒 七、與企業應用整合的延伸方向
| 應用 | 整合方式 | 效益 |
|---|---|---|
| ERP / EIP / SAP | 經由 RGW 進行文件與報表儲存 | 資料持久性提升 |
| RAG 企業助理 | 整合 CephFS + 向量資料庫 | 內部知識自動化檢索 |
| Moodle / LMS 平台 | 以 CephFS 為後端檔案區 | 高效能課程內容管理 |
| VDI / 開發環境 | 以 RBD 提供虛擬磁碟 | 使用者環境即時備份與還原 |
✅ 結語
在企業 AI 轉型的過程中，
資料平台的基礎設計決定了 AI 能力的深度與可持續性。
以 Ceph 為核心的雲端資料平台，能同時滿足：
- AI 訓練與推論的高效能需求
- RAG 系統的資料一致性與安全隔離
- 雲端與本地之間的動態擴展
🌐 Ceph 不只是儲存，更是一個「企業 AI 資料生態的中樞」。
它串連資料、模型、應用與雲端，讓企業真正實現：
自主、開放、安全的智慧資料平台。