金庸小说里，剑魔独孤求败练剑30载，练就无锋的重剑，横行天下而难求一败，并悟出了“重剑无锋，大巧不工”的道理。

从2012年的初探自研，到2022年正式对外开放，十年磨一剑的京东云存储，能够在产业应用中所向披靡，所诠释的也恰是“重剑”的道理，十年沉浸于技术与产品的打磨，一朝释放，已是巅峰。

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云海亮相，存算分离架构受客户认可

2022年，刚刚对外开放的京东云存储产品云海，迅速迎来了第一个要交付的“独立化”客户。

京东云云海存储产品经理张帆，仍然记得那时候的忐忑和紧张，“第一个客户是一家金融机构，因为大家既重视又紧张，整个项目在略显紊乱的状态下展开了。”

“彼时云海POC资历尚浅，京东云拿着自己的最佳实践来到POC现场，却发现与客户的实际流程有很大差别。银行的数据中心有严格的要求，不允许外部人员进入现场，我们有时需要远程指导客户的员工在现场配置，而这些员工甚至是不懂存储的。”张帆说。

“但是，在与多个客户交流过程中，他们多次提到云海的领先性存算分离架构，非常契合企业的业务现状和未来对公司整体技术架构的发展规划，既能保证业务稳定，又节省了存储成本。而且客户是很认可京东大规模实践打磨出来的产品能力。

同时，由于京东云是几家POC厂商中唯一在客户现场搭建了真实POC环境的，而非其他厂商只提供了测试机，因而在服务能力上也备受客户认可。”

云海存储一体机

过去一年中，真正让京东云感到振奋的是，在金融、证券等大行业客户对存储系统的横比中，京东云屡屡斩获性能指标排名第一，以实实在在的技术能力赢得了客户。

比如一家音视频领域的客户，自身技术能力很强，有一套完整的性能监控业务指标，在经历了接近2个月的性能横比后，京东云的性能不仅完胜对手，更是超出了客户的预期，因此实现了签约；再有一家证券客户，对技术的演进很有自己的思路和规划，也是经过了两个月左右的深度POC，认可云海的存算分离架构与其技术发展方向的契合，最终选定京东云成为存储产品的长期伙伴。。

这样的案例在京东云比比皆是。客观地说，作为一家企业存储服务的“新军”，如此强势的表现凭借的只能是技术能力的领先性。

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十年磨一剑，京东云云海诞生记

所有的成功，都有其发展、演进的脉络。从今时今日的成就，回溯到京东云云海的“初生期”，又会给我们带来哪些不一样的启示？

2012年，是中国电商行业的一个分水岭。移动互联网的崛起，智能手机的普及，电商正式进入了中国零售的头部阵营，京东的后台支撑系统面对与日俱增的压力，京东云存储也步入了第一代自研的阶段。

京东云云海十年的资深研发老兵王黎说，“从2012年到2016年，我们通过开源加自研的方式，针对各业务线，做存储集群的管理。2016年之后，京东业务规模的扩大，业务场景的多样化，给了京东云存储更多的压力，京东云存储决定走向全面自研的分布式存储系统。”

开源能够满足几十个节点的存储系统，但随着京东业务规模的迅速扩大，几百乃至上千节点的架构已是常态，开源已经无法满足京东的要求；另外，京东云存储支撑的业务稳定性要求也越来越高，在99.995%的高要求下，做到高并发、高可用、高稳定、高可靠，并能够保证下一代的业务场景，如AI训练的要求，这条自研之路，京东云存储非走不可。

“但是，到了2020年前后，第二阶段的每个自研项目都是独立的存储引擎，从整体角度，它还存在瓶颈，性能、稳定性和可靠性都没有达到极致。”王黎说。

这一时期，京东内部还有一个关键事件催生京东云存储向第三代升级，那就是天琴α的诞生。

京东探索研究院建设了全国首个基于DGX SuperPOD架构的超大规模计算集群——天琴α，为超级深度学习、可信人工智能以及量子机器学习三大方向的研究提供算力支撑。也可以理解为京东云初代的大模型探索。

正是为了满足新的要求，2020年，“云海系统”的理念在京东云存储内部开始滋生，“我们能不能面向未来10年，甚至20年的存储需求，将性能、规模、稳定性、可靠性、成本做到极致，并将这些维度做统一的架构，依照这个架构来设计分布式存储系统呢？”王黎说。

2023年大模型元年到来，大模型对存力的需求也日渐清晰。这也印证了京东云存储3年前的判断，下一代存储的时代到来了。

云海早期核心团队

作为一个面向“下一代存储”的架构，京东云云海由京东云自主研发，采用分布式存储架构，统一了主流的三大存储引擎：分布式块存储（JD-CBS）、分布式对象存储（JD-COS）、分布式文件存储（JD-CFS）；满足一套集群兼容多种存储，同一块磁盘上可以有文件、对象、块的任何一种数据，又满足各行业对存储高性能、低延时的业务诉求，实现性能与成本的平衡。

那么到底什么是“下一代”？京东云云海存储又凭什么能够代表“下一代存储”呢？

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性能提升10倍，下一代存储为大模型铺路

如果将2020年之前，京东云存储的自研看做是上一代存储，那么下一代存储本质上会有哪些区别？。

京东云存储研发负责人陈靖说，“最直接的感受就是代码量翻了5倍，上一代存储是基于Go语言和Golang来实现的，下一代已经全部转为了高性能的C++，随之带来的工程难度也增加了一个数量级。”

第二个难点，在于大规模的场景实践。数字化时代，对于任何企业来说，数据资产都是核心价值，数据一旦损坏，对于企业数据资产就是巨大的损失。因而对存储系统的选择非常谨慎，如果没有经历过大规模生产级的场景验证下来的技术，是不值得信任的。

而京东恰好拥有最丰富的超大规模场景，涵盖零售、物流、金融、健康多个业务形态，从超千万自营在库SKU，数千个产业带商品的线上销售、超千亿元的金融服务，到超1000座仓库的物流周转，超300座城市用户的分钟级配送，还有每年618和11.11，数亿用户同时参与的极端流量场。这一系列复杂场景给了云海最好的验证场景。

第三个难点，云海是一种完全创新的架构，业内没有可以参考的模板，在这样的技术无人区，只能摸着石头过河。“对京东来说，它难不难？确实很难，到底有多难？我的同事形容为加班时生无可恋，解决后如释重负。”陈靖说。

云海存储技术架构图

云海的技术创新，京东云存储就像是寻找真理的孤独行者，在茫茫的夜空中，找寻下一代存储的那一缕光亮。

今天的京东云云海，为大模型时代“下一代”存储树立了一个极难超越的标准。

第一个标准是：性能强劲与延时更低，达到千万级IOPS、时延低于100微秒，满足金融级核心生产业务，以及大模型对高性能的要求。分布式存储的性能接近本地NVMe磁盘，通过技术手段优化长尾时延，百万IOPS时，时延低于100us，性能是商业化Ceph版本的5倍。

第二是可用性更高，即使出现两副本故障，京东云云海也能保障最后一副本数据100%正确，并支持秒级故障恢复，用户对故障无感，业务连续不受影响。

第三是存算分离技术，京东云云海解决传统存算一体架构的弊端，实现“存算分离架构”升级，可实现精准成本控制，各自按需独立扩展，独立优化升级，能够支撑EB级海量数据存储。

第四是极致降本，云海形成了低至1.1x副本的业内超高空间利用率EC存储技术，相较于传统三副本模式节省60%-70%的存储空间。

第五是，全国产化自研，历时10年，接近100%全自研技术，并全面支持鲲鹏、海光、飞腾等国产CPU架构服务器，完全可以满足金融、政企等行业的国产化替代需求，做到真替真用。

最后是存储引擎统一，云海全面支持块存储、对象存储、文件存储、并行文件存储、大数据存储，五大类型存储协议，实现统一架构统一管理。

陈靖表示，“下一代存储技术，完全是开放的，不存在壁垒，它的演进方向目前也是业界公认，但是难点在于场景实践和大规模的验证。”这就像是一块玉石，不经过无数次精细的雕琢，就不能够称之为“器”。也正是在这样大规模的场景打磨下，才有了云海突破重重难关，拨云见日。

京东物流，是整个京东服务体验的“门面”，大量的订单一旦发生拥塞，导致订单挤压，就会严重影响用户体验。所以京东物流业务内部对订单延迟有严格的监控，即便发生秒级的延迟，也会立刻告警。同时，物流会与京东云存储部门，立刻组建运维支持小组，第一时间对基础设施进行提升和改进。

同样，在刚刚过去的11.11，京东云作为京东集团零售业务的技术基石，以数智技术助力供应链降本增效，在每秒用户访问峰值同比提高170%的情况下，依靠云海的存算分离架构，为集团节省成本超30%，成为京东数智基础设施的坚实基础。

重剑虽无锋，但却能够胜过锋芒毕露的武器，靠的不是蛮力，而是长期实践积累的智慧和坚韧。对技术演进路线的前瞻洞察，并在大规模场景中，反复磨炼，这是京东云云海分布式存储的取胜之道。