Ariste AI 是一家專注於 AI 驅動交易的公司，業務涵蓋自營交易、資產管理、高頻做市等多個領域。在量化交易研究中，數據的讀取速度和存儲效率，往往直接決定了研究迭代的速度。 Ariste AI 團隊在構建量化研究基礎設施的過程中，面對總規模超過 500TB，行情與因子數據，經歷了從本地盤到最終選擇在 MinIO 對象存儲之上疊加 JuiceFS 文件系統的四個階段。通過緩存機制與分層架構，團
在量化投資領域，存儲系統的性能與可擴展性是支撐高效研究與計算任務的關鍵基礎。JuiceFS 已廣泛應用於多家頭部百億級量化私募機構，在回測與模型訓練等核心環節中支撐高性能、低成本、可彈性擴展的存儲體系。 本文將分享量化機構在存儲層面臨的核心挑戰以及 JuiceFS 的應對方案，並通過三個典型案例，分別聚焦成本優化、元數據性能提升與平滑上雲這三類需求。 01 量化行業的數據類型與存儲挑戰 首先我們先
在使用 JuiceFS 的過程中，用户可能會遇到以下常見問題： 刪除文件後，為什麼對象存儲空間未能及時釋放？ 回收站中堆積大量文件，如何高效清理？ 在短時間內批量刪除文件時，刪除操作為什麼這麼緩慢或性能下降？ JuiceFS的垃圾回收機制背後的執行流程相對複雜，用户難以直觀理解文件狀態變更和資源釋放的時機。為幫助用户深入理解文件刪除與存儲回收的內部邏輯，本文將系統梳理垃圾回收的關鍵流程與
有時，進步難以察覺，特別是當你正身處其中時。而對比新舊資料之間的差異，尋找那些推動變革的信息源，我們就可以清晰地看到進步的發生。在Linux（以及大部分Unix系統）中，都可以印證這一點。 Unix V7 是 Unix 操作系統的一個重要的早期版本，於 1979 年發佈，是貝爾實驗室最後一個廣泛分發的版本。它是第一個真正可移植的 Unix 版本，被移植到了多種平台上，包括 DEC PDP-11,
