面向AI的高性能分布式存储系统研发-阿里星/A Star

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕分布式存储领域，成为架构师或领域专家，主导下一代存储技术方向
• 技术管理路线：凭借出色的技术深度和项目推动力，成长为存储团队的技术负责人或经理
• 设计并实现面向AI等高吞吐场景的下一代高性能分布式块存储系统
• 攻克存储系统在物理极限带宽下的性能优化、成本控制和延迟管控难题
• 运用流量整形、优先级调度、硬件隔离等复杂技术，解决OLTP场景下的长尾延迟问题
• 扎实的分布式存储系统理论功底和Linux内核IO协议栈的深入理解
• 精通网络编程，熟练掌握RDMA等高性能网络技术并有实践项目经验
• 对AI应用及其存储需求有认知，能将AI技术应用于存储系统的开发与优化
• 强大的问题分析、技术攻关能力和高质量的工程实现能力

申请策略

• 面试前深入研究阿里巴巴云存储产品（如EBS）的技术博客和公开分享，理解其业务场景和技术挑战
• 准备能够体现自己技术热情和攻坚能力的个人项目或研究案例
• 详细描述与分布式存储、文件系统、块存储相关的项目经历，突出系统设计、性能优化或问题解决的过程和结果
• 重点展示在Linux内核、IO栈、网络编程（尤其是RDMA）方面的实践深度
• 列出在顶会发表的论文、贡献过的核心开源项目模块，或参加过高水平技术竞赛的成绩
• 系统学习分布式存储经典论文和开源项目（如Ceph、Alluxio）的架构与代码
• 深入实践Linux内核IO子系统，了解NVMe协议和RDMA编程模型

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来组织项目经验的回答，重点突出你的技术决策和量化收益
• 回答系统设计问题时，先阐述核心设计目标和约束，再分模块（如数据分布、元数据管理、IO路径、容错机制）描述设计，并考虑不同业务场景的平衡
• 回答内核和网络问题时，结合具体机制（如VFS、块层、NVMe驱动、用户态/内核态上下文切换、内存注册、零拷贝）进行说明，体现深度
• 请描述一个你设计或深度参与的分布式存储/文件系统项目，你是如何解决其性能或稳定性问题的？
• 如何设计一个存储系统，使其在满足AI训练高吞吐的同时，也能支持OLTP数据库的低延迟要求？
• Linux内核中，一次磁盘IO请求从发出到完成经历了哪些关键路径？你如何定位和优化其中的延迟？
• RDMA技术相比传统TCP/IP网络栈的优势是什么？在存储系统中应用RDMA会面临哪些挑战？
• 你为什么对AI存储这个方向感兴趣？你认为AI场景对存储系统提出了哪些与传统IT不同的核心需求？