摘要： 本文探讨了对象存储市场虽然竞争激烈，但仍然存在未解决的问题。随着AI、分析和云原生应用对高性能的需求增加，传统的对象存储系统在性能和成本之间面临挑战。文章指出，现有系统在高性能和可负担性之间存在矛盾，特别是在处理大量小对象和目录语义方面。文章介绍了FractalBits，一个旨在解决这些问题的对象存储系统，它提供高性能、成本效益和目录语义。FractalBits使用Zig语言构建核心存储引擎，并提供了与S3兼容的API服务器。该系统采用“自建云”（BYOC）模式，允许用户在自己的云账户中部署和管理数据。
讨论： 该内容主要围绕一个名为FractalBits的开放源代码对象存储项目的讨论。讨论者提出了多个问题，包括与NVIDIA的AIstore相比的性能，集群的复杂性和灵活性，性能基准测试，代码的AI生成比例及人工审查情况，对象存储的工作原理和架构，是否存在前端和管理工具，集群的扩展能力，以及项目的可持续性和开放源代码治理。一些评论者对项目的必要性和设计提出了质疑，认为它可能是在解决一个可以通过现有技术更好解决的问题。
原文标题：We built another object storage
原文链接：https://fractalbits.com/blog/why-we-built-another-object-storage/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=46254087