JuiceFS+MinIO：Ariste AI 实现 I/O 提速 3 倍，存储成本降低 40% 以上

Source: Dev.to

量化投资中的存储挑战：在规模、速度与协作之间取得平衡

量化投资流程依次包括数据层、因子与信号层、策略与仓位层以及执行与交易层，形成从数据获取到交易执行的闭环。

关键挑战

• 数据规模与增长率 – 历史行情数据、新闻数据以及自算因子数据累计接近 500 TB，且每日新增数百 GB。传统硬盘无法满足此需求。
• 高频访问与低延迟要求 – 低延迟读取直接影响研究效率，读取慢则导致研究效率低下。
• 多团队并行与数据管理 – 需要独立且安全的隔离，以避免多团队同时实验时出现数据混淆和泄漏。

期望能力

• 高性能 – 单节点读写带宽 > 500 MB/s；访问延迟低于本地磁盘感知阈值。
• 易扩展 – 在不修改应用的前提下，实现存储和计算的按需横向扩容。
• 管理能力 – 细粒度权限控制、操作审计以及数据生命周期策略的统一视图。

存储架构的演进

阶段 1：本地磁盘

• 使用 QuantraByte 研究框架的内置 ETF 模块，将数据直接存储在本地磁盘上。
• 优点： 读取速度快，迭代迅速。
• 缺点：
  • 研究人员之间重复下载。
  • 容量受限（约 15 TB），难以支撑增长。
  • 复用他人结果时协作困难。

阶段 2：MinIO 集中管理

• 将所有数据集中到 MinIO，另有模块负责数据接入。
• 收益： 统一公共数据下载，实现多团队共享的权限隔离，提高存储利用率。
• 新瓶颈：
  • 高频随机读取延迟高。
  • MinIO Community Edition 没有缓存，导致高频数据的读写慢。

阶段 3：引入 JuiceFS 进行缓存加速

• 部署 JuiceFS 缓存加速，客户端使用本地 RAID5 存储。
• 结果： 读写性能提升约 3 倍，显著增强高频共享数据的访问速度。

• 当数据量突破 300 TB 后，扩展本地 RAID5 存储变得缓慢、风险高且需手动重新配置。

阶段 4：JuiceFS + MinIO 集群

• 采用 JuiceFS 与 MinIO 组合的集群架构。
• 优势：
  • 持续高性能： JuiceFS 缓存满足高频访问需求。
  • 集群易扩容： 通过添加相同规格的磁盘灵活提升容量，实现快速横向扩展。

通过这四个阶段的演进，我们验证了将缓存加速、弹性对象存储与POSIX兼容性相结合的整体解决方案在量化工作负载中的可行性。该方法提供了一个可复制、可实施的最佳实践模板，能够在性能、成本和管理之间取得平衡。

性能与成本收益

• JuiceFS + MinIO 架构显著提升了系统带宽和资源利用效率，完全满足了研究应用的性能需求。
• 添加 JuiceFS 缓存层后，回测效率大幅提升：对 1 亿条 tick‑data 条目的测试时间从数小时降至数十分钟。
• 整体存储成本降低约 40 %，而 I/O 吞吐量提升约 3 倍。