存储性能与成本的平衡艺术

在部署高性能计算或机器学习任务时，谷歌云为用户提供了两种主流存储选项：持久化磁盘(Persistent Disk)和本地SSD(Local SSD)。前者提供稳定可靠的数据持久性，后者则具备超高的I/O性能。选择时需综合考虑工作负载特性、预算及数据安全要求。

持久盘的核心优势

1. 弹性容量与持久化保障

谷歌云的持久盘支持动态扩容（最高64TB单卷容量），采用分布式存储架构，即使实例终止数据仍安全保留。其多区域复制功能可满足99.99%的可用性SLA要求，特别适合关键业务数据存储。

2. 灵活的性价比组合

提供标准HDD、平衡PD和SSD三种类型：

• 标准HDD：每GB成本最低，适合冷数据归档
• 平衡持久盘：性价比最优的通用型选择
• SSD持久盘：最高30,000 IOPS/卷，延迟低至0.3ms

本地SSD的爆发性能

1. 极致I/O表现

采用NVMe协议的本地SSD可提供：

• 随机读写达1,000,000 IOPS
• 吞吐量最高3.2GB/s
• 亚毫秒级延迟

特别适合TensorFlow/PyTorch模型训练时的临时工作区，或高性能数据库的tmpfs场景。

2. 实例绑定的设计特性

需注意本地SSD数据与虚拟机生命周期绑定，建议搭配自动快照策略使用。每实例最多挂载24块375GB SSD，总容量达9TB。

选型决策树

推荐组合策略

1. 训练数据存储：持久盘SSD + 本地SSD缓存
2. 模型检查点：多区域持久盘保证可恢复性
3. 临时工作区：仅用本地SSD降低成本

关键评估维度

最佳实践案例

计算机视觉训练优化

某AI团队使用A2实例配置：

• 1TB SSD持久盘存储ImageNet数据集（保证多节点共享）
• 1.5TB本地SSD作为预处理缓冲区
• 训练效率较纯持久盘方案提升40%

延伸知识：存储分层架构

高级用户可通过谷歌云Filestore实现：
本地SSD(热数据)→持久盘SSD(温数据)→Cloud Storage(冷数据)的三层自动化数据流转。