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Google Cloud 近日在 Cloud Storage 中引入了分层命名空间（Hierarchical Namespace，简称 HNS）功能，旨在通过优化数据组织、提升性能和增强可靠性，来更好地支持人工智能（AI）和机器学习（ML）工作负载。
在 AI/ML 流程中，特别是在模型训练阶段，频繁的检查点保存（Checkpointing）是确保模型状态的关键操作。传统的扁平命名空间存储系统在处理文件夹重命名时，通常需要逐个重写或删除对象，这种方式不仅效率低下，还容易出错。而通过 HNS，Cloud Storage 现在支持原子级文件夹操作，从而显著提升了检查点保存的速度和可靠性。根据 Google 的博客文章，基准测试显示，与传统的扁平命名空间存储桶相比，分层命名空间存储桶可以将检查点写入速度提高多达 20 倍。这一改进得益于新的 RenameFolder API，该 API 仅执行元数据操作，完成任务所需的时间仅为扁平命名空间存储桶的一小部分。
实际应用案例也证明了 HNS 的优势。例如，AssemblyAI 报告称，在使用 HNS 和 Cloud Storage FUSE 时，Google Cloud Storage 的吞吐量提高了 10 倍，训练速度提升了 15 倍。此外，HNS 通过提供优化的存储布局，进一步增强了性能，支持更高的读写操作每秒查询数（QPS）。这对于在大型集群上运行的 AI/ML 工作负载尤为重要，因为同步的 I/O 操作往往会成为性能瓶颈。与扁平命名空间存储桶相比，分层命名空间存储桶的初始对象读写 QPS 提高了多达 8 倍，从而加快了启动速度并更高效地利用了计算资源。
Google 工程高级总监 Jason Stevens 也对此表示认可，他指出：“Google Cloud Storage 的分层命名空间（HNS）加速了依赖文件系统语义的存储工作负载，如文件夹重命名，从而提高了 AI 工作负载的效率。通过高达 20 倍的检查点保存速度和 8 倍的 QPS，HNS 有助于最大化 AI/ML 管道的 GPU 和 TPU 利用率。”
要在 Google Cloud Storage 中启用分层命名空间功能，用户必须在创建存储桶时进行配置，因为该功能无法在现有存储桶上启用。使用 gcloud CLI 时，可以通过运行带有 `-enable-hierarchical-namespace` 标志的 `gcloud storage buckets create` 命令来启用该功能，同时指定所需的存储桶名称和位置。或者，在 Google Cloud Console 中，用户可以导航到 Cloud Storage 部分，选择“创建存储桶”，然后在高级设置中勾选启用分层命名空间的选项，最后完成其余设置。一旦启用，存储桶将通过支持类似文件系统的文件夹、原子重命名以及改进的读写操作吞吐量，来优化 AI 和机器学习用例。
