在现代数据中心的架构设计和个人数字生活的规划中，我们经常面临一个基础却至关重要的问题：如何选择最合适的存储方案？当我们谈论存储时，直接附加存储 (DAS) 和网络附加存储 (NAS) 是两个出现频率极高的术语。虽然它们都肩负着保存宝贵数据的重任，但在工作原理、适用场景以及性能表现上，它们却截然不同。
在这篇文章中，我们将深入探讨 DAS 和 NAS 的核心差异。但不同于传统的教科书式对比，我们将结合 2026 年的最新技术趋势，特别是 AI 原生应用的开发范式，来剖析它们在数据传输层面的根本区别。无论你是一名正在规划企业级 LLM 训练底座的系统架构师，还是希望搭建家庭私有云的极客，通过这篇文章，你都能学会如何根据实际需求做出最明智的决策。
存储架构的演变：从本地到网络
在深入细节之前，让我们先建立一个宏观的认知。数据的存储和访问方式，本质上决定了我们工作的效率。随着我们步入 2026 年，数据不仅仅是静态的文件，更是驱动 AI 智能体的燃料。
1. 直接附加存储 (DAS)：高性能计算的最后堡垒
直接附加存储（DAS）是最原始、最直观的存储形式。你可以把它理解为计算机的“私有领地”。但在 2026 年，随着 PCIe Gen 5 和 NVMe 协议的普及，DAS 已经进化为高性能计算不可或缺的一部分。
DAS 在新时代的核心特征：
- 极低延迟： 通过 CPU 直连或高速总线，延迟微乎其微。这对于数据库事务日志或 AI 模型的实时推理至关重要。
- 独占性： 存储设备通过专用的电缆（如 NVMe-over-Fabric U.2, SAS）直接连接。这种“独线”不经过网络交换机，保证了数据传输的确定性。
- 依赖性： DAS 依然极度依赖于宿主机。如果宿主服务器宕机，数据就被“锁”住了。但在云原生环境中，这通常通过计算存储分离来解决，DAS 往往作为临时的极速缓存层存在。
- 块级存储： DAS 以“块”的形式交付数据。对于宿主机来说，这就是本地硬盘。我们在处理大规模向量数据时，块级存储能提供最纯粹的 IOPS。
DAS 的典型组件 (2026 版本)：
- 存储设备： E1.S 或 E3 形态的 NVMe SSD，单盘容量已达 30TB+。
- 连接协议： NVMe, PCIe Gen5, SAS-4。
- 互联技术： 甚至开始出现 CXL (Compute Express Link) 智能内存/存储池化技术，模糊了内存和 DAS 的界限。
2. 网络附加存储 (NAS)：数据协作与 AI 训练的中心
如果说 DAS 是“极速跑道”，那么网络附加存储（NAS）就是“智能图书馆”。在 2026 年，NAS 不仅仅是文件共享服务器，它更是 AI Agent 的数据中枢。
NAS 在新时代的核心特征：
- 全局可访问性： 拥有独立 IP，支持 100Gbps 甚至 400Gbps 的以太网连接。无论是在本地还是通过零信任网络访问，数据触手可及。
- 智能操作系统： 现代 NAS OS (如 TrueNAS SCALE 2026 版或群晖 DSM) 深度集成了 AI 容器引擎。它们不仅存储文件，还能直接在存储设备上运行图片识别、自然语言处理等微服务，实现了“计算下推”。
- 文件级与对象级融合： 虽然传统 NAS 是文件级的，但现代 NAS 高效支持 S3 对象存储协议。这对于我们在开发中调用 OpenAI 或本地 LLaMA 模型时的知识库管理至关重要。
2026 年的 NAS 硬件栈：
- 计算核心： 搭载 ARM 架构的高能效 CPU 或专用 DPU (数据处理器)，用于卸载网络负载。
- 内存架构： 普遍配备 64GB+ 的 ECC 内存，用于大规模元数据缓存。
- 网络协议： TCP/IP 是基础，但 NVMe-over-TCP (NVMe-oF) 正在让 NAS 具备接近 DAS 的性能。
2026 视角：AI 时代的数据访问层级差异
为了让大家更直观地理解 DAS（块级）和 NAS（文件/对象级）在现代开发中的区别，让我们通过一个具体的“AI 知识库管理”场景来看看它们处理数据的逻辑不同。假设我们正在开发一个基于 RAG (检索增强生成) 的系统，需要读取大量的技术文档。
场景模拟：LLM 的向量数据加载
#### 1. DAS 的处理逻辑（块级高速缓存）
在 DAS 环境下，数据加载通常发生在 AI 训练或推理的早期阶段，或者作为数据库的热数据层。我们模拟一段高性能环境下，利用 Rust 编写的数据加载逻辑，展示 DAS 如何绕过网络栈直接操作内存。
// 模拟 2026 年高性能环境下，直接从 DAS 加载向量数据到 GPU 显存
// 这段代码展示了 DAS 的低延迟特性
use std::fs::File;
use std::io::Read;
// 结构体代表我们的高维向量
struct VectorEmbedding {
id: u64,
data: Vec, // 1536 维度的向量
}
fn load_vectors_from_das(block_device_path: &str) -> Vec {
// 在 DAS 中，我们将存储视为本地的高速流
// 优势：没有 TCP/IP 握手开销，直接 DMA (直接内存访问) 传输
println!("[DAS] 正在通过 PCIe 总线直接访问 {}...", block_device_path);
let mut file = match File::open(block_device_path) {
Ok(f) => f,
Err(e) => panic!("[DAS] 致命错误：无法直连存储设备 {}. 检查 SATA/NVMe 连接。", e),
};
// 这是一个简化的元数据读取
// 在真实的 DAS 场景（如数据库）中，我们将精确控制读写位置
let mut buffer = Vec::new();
match file.read_to_end(&mut buffer) {
Ok(_) => println!("[DAS] 数据已通过 DMA 传输到系统内存。延迟: println!("[DAS] 读取错误: {}", e),
}
// 这里省略了反序列化过程，重点在于数据传输的直接性
vec![] // 返回向量集合
}
代码解析：
在这个例子中，你可以看到 DAS 的访问非常“原始”且高效。我们不需要担心网络拥塞控制。这对于我们正在进行大规模模型微调的场景非常关键，因为 GPU 不应等待 I/O。如果我们将训练数据集放在 NAS 上，网络可能会成为 GPU 利用率的瓶颈；而放在 DAS 上，它就是本地的高速缓冲区。
#### 2. NAS 的处理逻辑（智能文件服务与协作）
在 NAS 环境下，客户端并不关心数据的物理扇区。我们在开发应用时，通常通过 NFS 或 SMB 挂载点，或者更现代的 S3 API 进行交互。让我们看看 Python 中如何处理来自 NAS 的文件流。
# 模拟 AI Agent 从 NAS 获取非结构化数据进行分析
# 这段代码展示了 NAS 的文件级抽象优势
import os
from io import BytesIO
class SmartNASClient:
def __init__(self, mount_point: str):
# 在现代容器化环境中，这通常通过 CSI (容器存储接口) 动态挂载
self.mount_point = mount_point
def stream_documents_for_llm(self, relative_path: str):
"""
NAS 的最大优势：它管理了文件系统。
我们不需要知道数据在哪个 RAID 组、哪个扇区。
NAS 处理了冗余、磁盘健康检查和文件索引。
"""
full_path = os.path.join(self.mount_point, relative_path)
print(f"[NAS Client] 请求文件: {full_path}")
print(f"[NAS Protocol] 使用 SMB 3.1.1 / NFS 4.2 协议进行多通道传输...")
if not os.path.exists(full_path):
# 2026 年的 NAS 通常集成了“阉割版”的容错，允许从快照即时恢复
print(f"[NAS] 文件丢失，尝试从 .snapshot 目录自动回滚...")
return None
# 模拟流式读取，适合大语言模型的上下文输入
# 即使文件很大，也不会占用客户端过多的内存，因为 NAS 在服务端处理缓存
with open(full_path, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
while True:
chunk = f.read(4096) # 按块读取
if not chunk:
break
yield chunk # 这是一个生成器，体现了网络流式传输的特点
# 使用示例
# 假设 NAS 挂载在 /mnt/nas_pool
client = SmartNASClient("/mnt/nas_pool")
for data_chunk in client.stream_documents_for_llm("/research/2026_tech_report.pdf"):
# 将数据块喂给 AI Agent 进行处理
pass
代码解析：
注意这里的抽象层级。我们通过文件名请求数据。真正的 I/O 压力在 NAS 服务器的 CPU 和内存上，而不是我们的应用服务器。这种解耦是微服务架构的核心。在 2026 年，你的 NAS 可能不仅仅返回文件，它甚至运行着一个 AI 模型，直接返回文件的摘要或向量特征，这就是“存储计算一体化”的趋势。
核心差异对比：DAS 与 NAS 的巅峰对决 (2026版)
技术日新月异，但核心原理依旧。让我们以“架构师”的视角重新审视这张对比表，特别关注我们在选型时的决策依据。
直接附加存储 (DAS)
:—
隧道直达。极低延迟，无网络协议开销。适合 IOPS 敏感型任务。
块级。你需要亲自格式化、管理分区。这给了你极致的控制权，但也带来了管理负担。
训练与推理。作为 GPU 服务器的本地缓冲盘，用于存放 Checkpoint 和热数据。
垂直扩展。受限于服务器机箱。要扩容通常需要停机插硬盘。
单点风险。依赖服务器自身的备份策略。
低门槛。几块硬盘加一个机箱。
现代开发范式中的最佳实践
作为一名在 2026 年工作的技术专家，我想分享几个我们在实际项目中的实战经验和踩过的坑。这不仅仅关乎硬件，更关乎我们如何编写代码。
1. 什么时候坚决使用 DAS？
场景： 你正在搭建一个 LLM (大语言模型) 微调环境。
经验之谈： 在这个项目中，我们曾经犯过的一个错误是将训练数据放在高性能 NAS 上。结果发现，GPU 的利用率一直上不去，因为网络 I/O 无论如何都无法跟上 GPU 吞吐数据的需求。
解决方案： 我们改用了 DAS (本地 NVMe SSD 阵列)。我们在代码中实现了“Pre-fetching”（预取）机制，在 GPU 计算当前 batch 时，CPU 已经通过 DAS 将下一批数据加载到了内存。
# 生产级代码片段：展示如何在多线程中利用 DAS 的高吞吐，隐藏 I/O 延迟
import threading
import queue
class DASDataLoader:
def __init__(self, das_mount_point):
self.data_queue = queue.Queue(maxsize=10) # 缓冲队列
self.das_path = das_mount_point
def _read_worker(self):
"""
这是一个独立线程，专门负责从 DAS 疯狂读取数据
因为 DAS 延迟低，它可以瞬间填满队列
"""
while True:
data = self._read_raw_from_disk() # 模拟 DAS 的高速读取
self.data_queue.put(data)
def get_batch(self):
"""
主训练线程只管从队列里拿，几乎不等待
这就是 DAS 带来的“极速感”
"""
return self.data_queue.get()
2. 什么时候 NAS 无法被替代？
场景： 协作办公与 AI Agent 的共享记忆库。
经验之谈： 在开发 Vibe Coding (氛围编程) 环境时，我们需要所有团队成员的 AI 助手都能访问同一个代码库和文档库。DAS 完全做不到这一点，除非你搭建极其复杂的文件服务器。而 NAS 的 ACL (访问控制列表) 功能天然支持这一点。
此外，现代 NAS 的 S3 兼容性 是关键。我们的应用代码不再使用传统的 file_open，而是使用 Boto3 这样的 S3 SDK。这使得存储层对于应用来说是完全抽象的。
# 2026 年推荐的“存储无关”写法
# 即使后端是 NAS，我们也通过对象接口访问，获得最佳弹性
import boto3
# 指向我们的 NAS (模拟 MinIO 或 TrueNAS S3 接口)
s3 = boto3.client(‘s3‘,
endpoint_url=‘http://nas-server:9000‘,
aws_access_key_id=‘YOUR_ACCESS_KEY‘,
aws_secret_access_key=‘YOUR_SECRET_KEY‘)
def upload_ai_artifact(file_path, bucket_name):
"""
上传 AI 生成的资产到 NAS
NAS 会自动处理去重、压缩和分层存储
"""
try:
s3.upload_file(file_path, bucket_name, ‘artifacts/new_image.png‘)
print(f"[S3/NAS] 上传成功。NAS 已自动记录元数据和版本。")
except Exception as e:
# 在这里，我们可以利用 NAS 的版本控制功能快速回滚
print(f"Error: {e}")
3. 性能优化与监控
在 2026 年，我们不能凭感觉调优。我们使用 Prometheus 和 Grafana 来监控存储性能。
- 对于 DAS： 我们主要关注
iowait和磁盘队列长度。如果 iowait 过高，说明你的 DAS 成了瓶颈，或者你的代码没有做好异步 I/O。 - 对于 NAS： 我们主要关注网络带宽利用和 NFS/SMB 的 Ops 延迟。如果是 NAS 瓶颈，通常可以通过开启 Link Aggregation (LACP) 或升级到 100G 网卡来解决。
总结与展望
综上所述，DAS 和 NAS 并没有绝对的优劣之分，它们分别代表了两种不同的哲学：DAS 追求极致的单机性能和计算亲和性，而 NAS 追求极致的共享体验和数据治理能力。
当我们为一个 2026 年的 AI 原生项目做架构设计时，决策往往不是“二选一”，而是“融合”。我们常见的高端架构是：使用 NAS 作为海量数据湖和备份中心，利用高速网络将热数据缓存到服务器的 DAS (或内存盘) 中供 GPU/CPU 计算。这就是 “分层存储” 的精髓。
希望这篇文章能帮助你拨开存储技术的迷雾。在实际工作中，不要被术语吓倒，回到应用的需求本身：我的数据是给一个人用的快，还是给多人用的稳？答案就在你的需求里。让我们继续在数据的海洋中探索，寻找那些让技术更优雅、更高效的解决方案。