目前平台支持的样本存储方案如下，本文列出了每种方案的优缺点，请结合自己的场景选择。
| 名称 | 优点 | 缺点 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 对象存储（TOS） | 1. 数据安全性好，可以针对每个子账号来控制权限，有数据快照，防止误删除带来的数据损失。 2. 单位存储价格低。 3. 可用性高，扩展性好，容易扩容。 4. 机器学习平台提供透明代理缓存服务，可以用 POSIX 接口的方式访问数据，并且有明显的加速作用。 5. 数据上传方便，可使用官网页面、AWS S3 生态的所有工具，上传数据过程中流量免费。 | 1. 机器学习平台支持将 TOS 挂载为 POSIX 文件系统，在Posix兼容性上有些限制。使用问题参考常见问题FAQ。 2. 对结构化数据的支持较差，也无法和 Spark / Flink / Hive 等大数据计算引擎直接对接。 | 使用入口 官方文档 |
| vePFS 并行文件系统 | 1. PB级容量 2.亚毫秒级延迟 3.10亿级小文件 4.单租户百GBps的带宽 5.数千容器并行访问的共享 6.完备的Posix接口 | 1.单价稍贵 2. 对于mmap读写性能差，不建议使用。如需使用mmap需要关闭vePFS预读机制，会有一定性能提升。使用mmap常见场景：dali、yolox、lmdb等。 | 使用入口 |
| HDFS | - | - | 敬请期待 |