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985高校HPC平台实践：亿万克DM7000分布式存储降本增效落地

来源：新知界 编辑：休闲 时间：2026-09-14 19:14:56

核心结论

高校 HPC 科研场景数据高速增长下，高校DM7000 分布式存储通过去中心化架构、台实多协议兼容、践亿冷热分层策略，分布消除单点故障，式存打通异构业务，储降该高校案例实现存储利用率 85% 以上，本增3 年 TCO 下降 40%‑55%，效落适配基因测序、高校分子仿真、台实AI 大模型训练等科研业务。践亿

亿万克DM7000核心价值

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去中心化高可用架构

采用去中心化组件拆分设计，分布管理、式存监控、储降存储组件相互独立。本增单节点故障不会造成业务中断，规避传统存储单点故障风险，保障科研业务连续运行。

多协议原生兼容能力

原生支持 NFS/CIFS/S3/Swift/iSCSI/RBD 六种协议，块、文件、对象存储服务合一，现有业务无需修改代码即可接入，缩短项目上线周期。

冷热数据智能保护

热数据采用多副本保障访问性能，冷数据启用纠删码节约存储空间;后台重建任务对业务限流避让，数据修复不抢占科研算力资源。

亿万克分布式存储DM7000解决高校科研难题

面向校级 HPC 计算集群，覆盖生科院基因序列运算、物理系分子模型仿真、AI 实验室大模型训练，科研数据年增速超 50%。

核心痛点与对应方案

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客户收益

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常见问题FAQ

Q1：原有业务系统是否需要代码改造才能接入 DM7000?

A：不需要。DM7000 原生支持 NFS、CIFS、RBD、S3 等主流协议，OpenStack 云平台、旧业务系统、AI 项目可直接挂载使用，减少适配开发工作量。

Q2：节点故障发生时，正在运行的科研计算任务会中断吗?

A：不会。去中心化架构下，单节点故障其余节点承接业务;后台数据重建自动避让业务 IO，不会抢占 HPC 科研算力。

Q3：冷热数据如何区分配置，操作复杂吗?

A：可在 Web 可视化管理界面，对不同业务存储池分别设置多副本、纠删码策略。热数据使用多副本保障性能，冷数据启用纠删码提升空间利用率，操作无需命令行。

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