存储架构没有新旧之分，只有适配：集中式主稳、分布式主扩，AI 工作负载通常两者都要。本文对比两种架构并给出决策树。
集中式与分布式对比
| 维度 | 集中式存储 | 分布式存储 |
|---|---|---|
| 吞吐扩展 | 依赖单机上限 | 随节点线性增长 |
| 海量小文件 | 一般 | 友好 |
| 管理复杂度 | 低 | 中高 |
| 典型代表 | SAN、统一存储 | 分布式集群、并行文件系统 |
一条健康数据管线通常分层
AI 数据管线分层
：训练数据全量放分布式高速存储吃吞吐，检查点与日志用低时延全闪，归档与备份放集中式或云存储。别指望一套存储扛所有负载，按数据温度分层才是正解。
选型决策清单
- 数据量在百 TB 内、业务单一：集中式统一存储。
- 海量小文件或视频监控：分布式对象或并行存储。
- AI 训练与多业务共享：分布式高速存储加集中式备份。
- 信创环境：选支持国产 CPU 的存储方案。
3 条要点回顾
- 集中式主稳分布式主扩，按数据量与吞吐需求决策。
- AI 数据管线按温度分层，一套存储扛所有负载是常见误区。
- 百 TB 内集中式够用，跨业务海量数据再上分布式。
常见问题（FAQ）
集中式和分布式差在哪？
集中式存储（SAN、统一存储）单点性能高、管理简单、数据一致性强；分布式集群（横向扩展）吞吐随节点线性增长、海量小文件友好、可用性高，但管理复杂度更高。
AI 训练数据用哪种？
训练数据管线要带宽与吞吐：高性能分布式存储（全闪、并行文件系统）是主流，支持预读取与检查点并发；集中式全闪适合中小模型与推理侧数据。
怎么迁移到分布式？
分三步：先跑双写验证与基准对比，再按业务分类迁移（新业务直上、老业务分批），最后切换并行验证；迁移过程保留回退点，别一步到位。
小企业需要分布式吗？
数据量几十 TB 内集中式够用；跨机房访问、多业务共享 1PB 级数据或视频类海量小文件再上分布式，按数据量与吞吐需求决策。
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