MeshSpace 选择了一条非侵入式的演进路线。
原地无感升级： 直接纳管您现有的 XEOS 集群。过去十年积累的 PB 级数据无需迁移，原地升级即可直接融入新的 AI 训练流，最大程度保护历史投资。
异构兼容并包： 强大的纳管能力，不仅支持自有存储，还能整合企业现有的第三方存储及公有云资源（如 AWS S3, Azure Blob），构建统一的混合云资源池。
通过统一的 DNS 接入与全局路由，将分散在不同地域甚至云端的物理集群，抽象为一个逻辑整体。
单一入口体验： 无论底层有多少集群，业务端仅需面对唯一的 S3 Endpoint。彻底屏蔽底层 Cluster-A 或 Cluster-B 的物理细节，极大简化 AI 应用开发。
跨域透明访问： 即使 AI 训练任务在北京，数据存储在上海，系统也能自动定位并透明回源传输，实现“数据不动，逻辑互通”。
统一治理中心： 用户管理、配额分配（容量/带宽）及权限策略，全部在同一套控制面完成。管理员可轻松实现跨地域、跨集群的统一租户审计。
MeshSpace 打破了硬件的隔阂，支持异构存储平台的统一调度。数据不再是静态的，而是根据热度在全闪存、HDD 甚至磁带/公有云之间自由流动。
智能冷热分层： 依据 AIMesh Tiering 技术，系统自动分析数据热度。热数据（如 Checkpoint）自动上浮至全闪存池，冷数据（如历史语料）自动下沉至高密 HDD 或冰存储。
自动化流转： 让“热数据上得去，冷数据下得来”。无需人工干预，在保证业务性能的同时，实现存储成本的极致优化。
MeshSpace 选择了一条非侵入式的演进路线。
原地无感升级： 直接纳管您现有的 XEOS 集群。过去十年积累的 PB 级数据无需迁移，原地升级即可直接融入新的 AI 训练流，最大程度保护历史投资。
异构兼容并包： 强大的纳管能力，不仅支持自有存储，还能整合企业现有的第三方存储及公有云资源（如 AWS S3, Azure Blob），构建统一的混合云资源池。
通过统一的 DNS 接入与全局路由，将分散在不同地域甚至云端的物理集群，抽象为一个逻辑整体。
单一入口体验： 无论底层有多少集群，业务端仅需面对唯一的 S3 Endpoint。彻底屏蔽底层 Cluster-A 或 Cluster-B 的物理细节，极大简化 AI 应用开发。
跨域透明访问： 即使 AI 训练任务在北京，数据存储在上海，系统也能自动定位并透明回源传输，实现“数据不动，逻辑互通”。
统一治理中心： 用户管理、配额分配（容量/带宽）及权限策略，全部在同一套控制面完成。管理员可轻松实现跨地域、跨集群的统一租户审计。
MeshSpace 打破了硬件的隔阂，支持异构存储平台的统一调度。数据不再是静态的，而是根据热度在全闪存、HDD 甚至磁带/公有云之间自由流动。
智能冷热分层： 依据 AIMesh Tiering 技术，系统自动分析数据热度。热数据（如 Checkpoint）自动上浮至全闪存池，冷数据（如历史语料）自动下沉至高密 HDD 或冰存储。
自动化流转： 让“热数据上得去，冷数据下得来”。无需人工干预，在保证业务性能的同时，实现存储成本的极致优化。
痛点
北京团队需要使用上海数据中心的清洗结果进行训练，传统方式需手动拷贝，耗时费力。
解法
MeshSpace 全局命名空间让两地看到同一份数据视图。北京团队读取时，系统自动从上海回源，实现“数据不动，逻辑互通”。
痛点
自动驾驶积累了 PB 级原始素材，保留成本极高，但未来可能需要回溯用于 Corner Case 训练。
解法
利用生命周期策略，将历史素材自动沉降至 MeshSpace 的高密 HDD 池或冰存储中，在保证随时可读的前提下，大幅降低 TCO。
痛点
本地存储空间不足，或需要利用公有云算力进行突发任务处理。
解法
MeshSpace 纳管公有云对象存储，将云端作为扩展池或备份池。实现本地与云端数据的无缝流转与统一管理。
