在构建现代化 IT 基础架构时，我们经常面临一个关键决策：如何为服务器选择最合适的存储方案。通常，摆在我们面前的两个主要选项是直连存储（DAS）和存储区域网络（SAN）。虽然它们最终的目的都是保存数据，但在架构设计、性能表现以及成本控制上，两者有着天壤之别。
在 2026 年的今天，随着云原生技术的普及和 AI 算力需求的爆发，这个选择变得更加微妙。我们不再仅仅是在挑选硬盘，而是在设计能够支撑大规模 AI 训练和实时推理的数据底座。
在这篇文章中，我们将深入探讨 DAS 和 SAN 的本质区别，不仅停留在理论层面，更会结合实际部署场景、伪代码配置示例以及性能优化建议，甚至探讨 AI 时代（Agentic AI）下的存储趋势，帮助你做出最明智的技术选型。
什么是 DAS？
DAS（Direct Attached Storage，直连存储）是最基础也是最古老的存储形式。正如其名，它是直接连接到一台服务器或计算机上的，而不经过任何网络交换设备。你可以把它想象成服务器"私有的"硬盘。
在 2026 年，DAS 并没有消失，反而随着 PCIe Gen5 和 NVMe 技术的演进，在高性能计算（HPC）领域焕发了第二春。最常见的例子就是你办公电脑里的硬盘，或者通过 U.2/U.3 接口连接到 GPU 服务器的高性能 SSD。这种直连方式决定了它的物理距离非常短，通常被放置在服务器旁边的主机箱中，以追求极低的延迟。
DAS 的核心组件与工作原理
为了让你更透彻地理解，我们将 DAS 拆解为以下几个核心部分，并探讨它们是如何协同工作的：
- 存储设备：数据的物理载体，现代场景下多为 NVMe SSD。
- 接口协议：负责数据传输的"语言"，现代标准是 NVMe (Non-Volatile Memory Express) 或传统的 SATA/SAS。
- 连接拓扑：物理连接介质，如 PCIe 通道。在 AI 服务器中，我们经常看到 GPU 通过 NVLink 直接访问 SSD，这就是 DAS 架构的极致形态。
#### 实战场景：配置一个简单的 DAS 阵列
假设我们需要为一台文件服务器配置直连存储。在 Linux 环境下，我们通常会通过工具来管理这些物理盘。让我们看看系统是如何识别 DAS 设备的。
场景：服务器新插入了 4 块通过 SAS 线连接的磁盘。
# 1. 扫描 SCSI 总线，识别新插入的 DAS 设备
# 这是一个模拟脚本，用于展示系统如何发现直连设备
echo "- - -" > /sys/class/scsi_host/host0/scan
# 2. 查看当前识别到的磁盘
lsblk
# 预期输出示例：
# NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
# sda 8:0 0 50G 0 disk
# sdb 8:16 0 100G 0 disk <-- 这是 DAS 盘 1
# sdc 8:32 0 100G 0 disk <-- 这是 DAS 盘 2
DAS 的优势：为何不能完全淘汰？
尽管在大型数据中心中 SAN 更受欢迎，但在 AI 训练集群中，DAS 依然占据霸主地位，原因如下：
- 极低的延迟与极高的带宽：因为没有网络中间层，DAS 能够利用 PCIe 通道提供本机最高带宽的吞吐量。对于本地数据库或 AI 训练时的 Checkpoint 写入，DAS 往往比通过网络访问的存储快一个数量级。在 2026 年，我们正在见证 CXL (Compute Express Link) 技术将 DAS 的性能推向内存级别。
- 极简部署与低成本：对于单一服务器来说，DAS 是最经济的。你不需要购买昂贵的交换机，也不需要复杂的布线。插上硬盘，格式化，就能用。
DAS 的劣势：孤岛效应的加剧
我们在实际运维中发现，当业务规模扩大时，DAS 会成为瓶颈：
- 孤岛效应（Silos）：这是 DAS 最大的痛点。如果 Server A 的 DAS 空间满了，而 Server B 的 DAS 还是空的，你无法直接共享 Server B 的空间。这导致了资源利用率极低。在 AI 场景下，如果训练节点的本地盘满了，整个任务可能就会暂停。
- 扩展受限：一台服务器能插的硬盘数量是有限的（受限于机架位和 PCIe 通道数）。
什么是 SAN？
为了解决 DAS 的“孤岛”问题，SAN（Storage Area Network，存储区域网络）应运而生。SAN 是一个专用于存储的高速网络，它将存储设备从服务器中解放出来，变成了一个共享的资源池。
在 2026 年，我们看到的 SAN 不仅仅是传统的 FC 网络，更多的是基于高速以太网和 NVMe-oF (NVMe over Fabrics) 的全闪存阵列。这种架构让存储逻辑上与物理位置彻底解耦，实现了真正的“存储即服务”。
SAN 的核心组件：构建现代存储网络
搭建一个 SAN 环境远比 DAS 复杂，它包含以下关键组件：
- 服务器（发起者 Initiator）：请求数据的客户端。
- 全闪存存储阵列（目标 Target）：实际存放数据的磁盘阵列，2026 年的标配通常是 NVMe 闪存。
- SAN 交换机：连接服务器和存储设备的核心网络设备，支持 200G/400G 以太网或 FC-NVMe。
- NVMe/FC HBA 卡：专用网卡，用于卸载协议处理压力。
SAN 的工作原理：块级访问与 NVMe-oF
SAN 向服务器提供的是块级（Block Level）的原始磁盘访问。服务器通过 SAN 拿到远程硬盘后，会像本地硬盘一样进行格式化。操作系统并不知道这其实是一块远程的硬盘。
随着 2026 年技术的成熟，NVMe-oF (NVMe over Fabrics) 已成为 SAN 的主流协议。相比传统的 iSCSI，NVMe-oF 大幅降低了协议栈的延迟，使得远程存储的性能逼近本地 DAS。
#### 实战场景：配置高性能的 NVMe-oF 目标
让我们通过一个基于 Linux 的 NVMe-oF 实例（替代传统的 iSCSI），来演示如何搭建一个现代化的 SAN 环境。这是我们目前推荐的高性能配置方案。
第一步：配置存储端
假设我们有一台专用的存储服务器，上面有一块高性能 NVMe SSD /dev/nvme1n1。
# 1. 安装 NVMe-oF 目标端工具
sudo apt-get install nvmetcli
# 2. 配置子系统
sudo nvmetcli restore /etc/nvmet/config.json # 或者交互式配置
# 以下是配置逻辑（伪代码/脚本流）：
# 创建子系统 ‘nqn.2026-01.com.example:storage‘
# 设置命名空间，映射 /dev/nvme1n1
# 允许任意主机连接（生产环境请务必限制 Host NQN）
# 监听在 IP 192.168.1.100，端口 4420
第二步：配置应用端
现在，我们在应用服务器上连接这块远程磁盘。
# 1. 安装 NVMe 命令行工具
sudo apt-get install nvme-cli
# 2. 发现 SAN 网络上的目标
sudo nvme discover -t tcp -a 192.168.1.100 -s 4420
# 3. 连接到目标（挂载远程磁盘）
sudo nvme connect -t tcp -n nqn.2026-01.com.example:storage -a 192.168.1.100 -s 4420
# 4. 查看本地磁盘，你会发现多了一块盘（例如 /dev/nvme2n1）
lsblk
# 5. 现在你拥有了一块远程但极低延迟的“本地”盘
# 可以直接创建文件系统用于数据库业务
sudo mkfs.ext4 /dev/nvme2n1
SAN 的优势：企业级的可靠性与灵活性
- 极致的可扩展性：存储空间不足了？只需在存储阵列上扩容，服务器端无需关机即可动态扩容。
- 高可用性与容灾：SAN 通常配备双控制器、多路径软件和冗余电源。结合 2026 年的异步复制技术，我们可以轻松实现两地三中心容灾。
2026 技术趋势视角：DAS 与 SAN 的融合
作为架构师，我们必须认识到，现在的技术栈正在经历一场"混合化"变革。单纯讨论 DAS 还是 SAN 已经不够了，我们需要结合 Agentic AI 和 高性能计算 的需求来看待问题。
AI 存储墙：为什么需要 NVMe-oF SAN？
在 2026 年，我们经常面临的挑战是：GPU 计算速度太快了，以至于 CPU 和硬盘跟不上。这就是"存储墙"。
- 纯 DAS 的局限：在 AI 集群中，如果数据仅存储在计算节点的 DAS 中，当某节点故障时，其数据可能无法快速被其他节点接管，导致整个训练任务中断。
- NVMe-oF SAN 的优势：我们可以构建一个集中式的、高性能的存储池，所有 GPU 计算节点通过网络并发读取数据。由于 NVMe-oF 的延迟极低（微秒级），它几乎不会拖慢 GPU 的速度，但提供了完美的数据共享和容灾能力。
开发者的视角：如何用 AI 辅助存储选型？
在现代开发中，我们不再只是查文档，而是利用 AI 辅助编程 工具（如 Cursor 或 GitHub Copilot）来帮助我们生成复杂的存储配置脚本。
场景：使用 AI 生成一个多路径配置
如果手动编写 /etc/multipath.conf 文件，很容易出错。我们可以通过 IDE 中的 AI 助手来生成一个经过最佳实践验证的模板。
# 这是一个我们可能让 AI 辅助生成的 Multipath 配置逻辑描述
# AI 帮我们处理了不同 SAN 设备的 alias 和 path_selector
def generate_multipath_config(aliant_name):
# 这里展示 AI 生成的核心配置片段逻辑
config_block = f"""
defaults {
user_friendly_names yes
find_multipaths yes
}
devices {{
device {{
vendor "*"
product "*"
path_grouping_policy multibus
path_checker "tur"
features "0"
hardware_handler "0"
prio "const"
}}
}}
blacklist {{
devnode "^sda$"
}}
multipaths {{
multipath {{
wwid "{get_san_wwid(aliant_name)}"
alias "{aliant_name}_mpath"
}}
}}
"""
return config_block
# 在实际工程中，我们可以将此逻辑集成到基础设施即代码
# 这样，每次部署新服务器时，存储配置都是标准化且经过 AI 优化的
深入解析：关键差异点与生产实践
1. 备份与恢复机制
- DAS：备份通常通过本地网络进行（LAN 备份）。这意味着备份数据会占用业务网络的带宽。在 2026 年，如果你的 DAS 是用于高性能计算，我们建议不要在计算时段进行备份，以免由于 I/O 争抢导致计算延迟飙升。
- SAN：我们可以配置快照技术。现代 SAN 存储支持"瞬间快照"，不仅占用空间小，而且可以在几秒钟内恢复 PB 级的数据，这是 DAS 难以企及的。
2. 管理效率与多路径
在生产环境中，配置多路径软件是必不可少的。如果只有一条网线连接 SAN 和服务器，一旦网线松动，业务就会中断。
最佳实践：确保 INLINECODE75cf9236 服务正常运行，并且配置了合理的负载均衡策略（如 INLINECODE9910f4c0），以充分利用两条链路的带宽。
总结：如何为你的项目做选择？
通过上述分析，我们可以看到 DAS 和 SAN 并没有绝对的优劣，只有"适用"与"不适用"。结合 2026 年的技术环境，我们的建议如下：
- 选择 DAS：
* 高性能计算：作为 AI 训练节点的 Swap、Checkpoints 临时存储，或 GPU 显存溢出的暂存区。
* 成本敏感：非关键业务，独立服务器，且不需要共享数据。
* 边缘计算：受限于物理空间和网络环境，必须使用本地存储。
- 选择 SAN：
* 关键业务数据库：Oracle, PostgreSQL 等需要极高 IOPS 和低延迟，且不能接受单点故障。
* 虚拟化/容器化平台：VMware, Kubernetes, OpenStack 等平台的后端存储，需要支持动态迁移和快照。
* 大规模数据湖：需要集中管理 PB 级数据，且多个计算集群需要共享访问。
在未来的文章中，我们将继续探讨 NVMe-oF 的具体调优参数，以及 CXL 技术如何在未来彻底模糊内存和存储的界限。希望这篇文章能帮助你彻底理清直连存储与区域网络的界限！