cube-studio存储方案：PV/PVC配置

还在为AI平台数据存储管理头疼吗？一文解决你的存储配置难题！cube-studio作为开源云原生机器学习平台，提供了完整的PV/PVC存储方案，让你轻松管理训练数据、模型文件和工作空间。

读完本文你将获得：

• PV/PVC核心配置详解
• 多命名空间存储隔离方案
• 实战配置示例和最佳实践

存储架构设计

cube-studio采用Kubernetes原生存储方案，通过PV（PersistentVolume）和PVC（PersistentVolumeClaim）为不同业务模块提供持久化存储。平台支持多种存储类型，包括hostPath、NFS、CephFS等分布式存储系统。

核心配置文件

平台提供了多个PV/PVC配置文件，针对不同命名空间进行存储隔离：

• 自动化机器学习存储：pv-pvc-automl.yaml
• 基础设施存储：pv-pvc-infra.yaml
• Jupyter开发环境存储：pv-pvc-jupyter.yaml
• Kubeflow工作流存储：pv-pvc-kubeflow.yaml
• 流水线任务存储：pv-pvc-pipeline.yaml
• 推理服务存储：pv-pvc-service.yaml

配置详解

模型训练工作空间

每个命名空间都配置了专用的工作空间存储，容量为500GiB，支持多节点读写：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: automl-kubeflow-user-workspace
spec:
  capacity:
    storage: 500Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  hostPath:
    path: /data/k8s/kubeflow/pipeline/workspace

对应的PVC配置确保命名空间级别的存储隔离，避免数据冲突。

模型归档存储

训练完成的模型需要持久化保存，平台提供了专用的归档存储：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: automl-kubeflow-archives
spec:
  capacity:
    storage: 500Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  hostPath:
    path: /data/k8s/kubeflow/pipeline/archives

平台全局存储

基础设施组件需要共享的全局存储空间：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: infra-kubeflow-global-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Gi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  hostPath:
    path: /data/k8s/kubeflow/global

存储最佳实践

1. 容量规划：根据业务需求合理设置存储容量，工作空间和归档空间均为500GiB
2. 访问模式：采用ReadWriteMany模式，支持多Pod同时访问
3. 回收策略：设置为Retain，防止误删除重要数据
4. 标签管理：通过标签系统管理PV和PVC的关联关系

扩展存储方案

cube-studio支持多种存储后端，可通过修改配置文件轻松切换：

• NFS存储：适合分布式环境
• CephFS：提供高可用性
• 云存储：支持OSS、COS等云原生存储
• 本地存储：hostPath适合单机测试环境

通过合理的PV/PVC配置，cube-studio为机器学习工作负载提供了可靠、高效的存储解决方案，确保数据持久化和高性能访问。