即将过去的 2024 年，是 JuiceFS 开源版本推出的第 4 年，企业版的第 8 个年头。回顾过去这一年，JuiceFS 社区版依旧保持着快速成长的势头，GitHub 星标突破 11.1K，各项使用指标增长均超过 100%，其中文件系统总数量较前一年更是增长了 8.5 倍；企业版同样持续保持高速增长，继去年实现盈亏平衡后，商业营收实现了翻倍增长，为未来的社区持续投入和产品优化提供了坚实的保障。
2024年，随着 AI 技术的迅猛发展，AI 正逐渐成为企业发展的新基建，企业的基础架构正朝着 AI 原生化趋势迈进。在这一变革的推动下，JuiceFS 社区也迎来了显著的增长。
今年，AI 场景的用户占比大幅增加，且渗透到教育、制造、风电、生物医药等多个行业。在新兴 AI 行业里，除了基础模型研究的企业，如 MiniMax、智谱、阶跃星辰等，大量中小型 AI 服务软件公司也加入了社区，成为重要的用户群体。
接下来，让我们一起回顾 JuiceFS 的这一年。
01 产品迭代：企业级管理 、多云架构、大规模 AI 场景
JuiceFS 社区版
过去一年，JuiceFS 社区版发布了 9 个版本。持续保持每年一个大版本的发布节奏，v1.2 版本是自 2021 年开源以来的第三个重大版本，此版本大幅提升了 JuiceFS 在企业级权限管理方面的能力，继续提升处理大规模数据的易用性，关键功能包括支持 POSIX ACL 、平滑升级、S3 Gateway 和 JuiceFS Sync 的诸多优化。
JuiceFS CSI Driver
JuiceFS CSI 在过去一年发布了 16 个版本，专注于为 Kubernetes 环境中的用户提供更稳定、易用的操作，主要更新包括平滑升级、统一配置、kubectl 插件和缓存组 Operator。
JuiceFS 企业版
JuiceFS 企业版专为海量文件高性能计算场景设计。过去一年中，针对大规模 AI 场景的需求，企业版在多云架构、AI 生态兼容性、海量文件的性能稳定性等方面进行了深入优化。v5.1 版本新增了可写镜像集群、支持 Python SDK 、分布式缓存副本和 S3 网关账号管理等功能。在下一个版本中，我们还在挑战更多的极限场景，继续推进分布式缓存性能优化、热点分区自动均衡、高性能 FUSE 改进等。
02 AI 助推社区发展：增长与活跃并进
社区版开源的第 4 年，社区用户还在持续壮大。根据用户反馈数据显示，JuiceFS 的各项关键数据上持续呈现出快速增长趋势，2024 年的增长尤为突出：
- JuiceFS 文件系统数量达超 3 万个，增长 8.5 倍
- 活跃客户端数量超 10.7 万个，增长超 2 倍
- 文件数量增至 3,000 亿个，增长 3.3 倍
- 管理的数据量达到 700 PiB，增长 4.2 倍
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从数据使用规模来看，2024年的增长速度显著加快。加速增长的同时，社区依旧保持高度活跃。 2024 年一共处理了 265个 issue，Issue 的首次回复时间中位值为 22 小时，意味着用户在提出 Issue 后，通常在 1 天内就能得到回复。
![JuiceFS 社区 Issue 首次回复时间，数据来源：OSSInsight]()
JuiceFS 社区 Issue 首次回复时间，数据来源：OSSInsight
全年，我们在多个行业大会分享我们的实践，KubeCon 中国、KCD 上海、QCon、稀土大会等。此外，还举办了 11 场 Office Hours，向用户介绍新功能、解答疑问；举行了 11 场 meetup，展示了 JuiceFS 在各行业和场景中的应用，帮助新用户更有信心地将 JuiceFS 应用于生产环境中，值得一提的是今年的案例多来自于 AI 领域。
分享案例
- 管锡鹏，BentoML：如何使用 JuiceFS 加速大模型加载？
- 鲁蔚征，中国人民大学：从 HPC 到 AI，探索文件系统的发展及性能评估
- 王新，知乎：多云架构下大模型训练，如何保障存储稳定性?
- 马涛，Jerry：稳定、省钱的 ClickHouse 读写分离方案，基于 JuiceFS 的主从架构实践
- 王天庆，贝壳找房: 为 AI 平台打造混合多云的存储加速底座
- 徐国昊，中山大学：基于 JuiceFS 构建高校 AI 存储方案：高并发、系统稳定、运维简单
- Jon Jiang，MemVerge：小文件写入性能 5 倍于 S3FS，JuiceFS 加速生信研究
- Jonnas，Clobotics ：计算机视觉场景多云架构、 POSIX 全兼容、低运维的统一存储
- 星龙，MiniMax：混合云环境中大模型训练，基础系统的挑战与实践
- 吴森栋，海柔创新：仿真系统存储实践：混合云架构下实现高可用与极简运维
- 郑亚军，摩尔线程：从 NFS 到 JuiceFS， 低成本提升 AI 训练性能
- 于相洋，vivo： AI 计算平台存储性能优化实践
- 贺龙华，好未来：多云环境下基于 JuiceFS 建设低运维模型仓库
- 位传海，同程旅行：从 CephFS 到 JuiceFS，构建企业级统一存储平台
- 丁聪，Lepton AI：基于 JuiceFS 构建多租户高性能存储平台
除了上述案例提到的场景，JuiceFS 在 AI 领域的应用已非常广泛，用户涵盖多个子领域：
- 生成式 AI：MiniMax、智谱、阶跃星辰、面壁智能等；
- 平台应用类：小红书、WPS、知乎、韩国国民搜索平台 NAVER、LiblibAI 等；
- AI 基础架构：如 Lepton AI、BentoML、硅基流动、Cerebrium 等；
- 自动驾驶：Momenta、地平线、大疆卓驭等。
在应用 AI 技术的其他行业，如金融量化基金、消费电子、生物医药等，JuiceFS 也拥有众多用户。我们深感荣幸能获得这些科技创新者的信任。
海外用户也在持续增长，GitHub 上的星标、官网访问数据均显示，今年有超过 50% 的用户来自海外。此外，JuiceFS Slack 英文频道成员数量较去年增长了 70%，今年将 JuiceFS 应用在生产环境中的用户也逐渐增多，同样大量集中在 AI 领域，如 fal.ai、LeptonAI、BentoML、Cerebrium、Baseten 、 RunComfy 等。JuiceFS 的多篇技术文章被 DZone 等海外媒体收录，并多次登上 Hacker News 首页，同时我们也首次在 The IT Press Tour 和 DataTalksClub 等海外媒体上崭露头角。
在此，我们衷心感谢大家在过去一年里一路相伴与支持，你们每一位的参与与反馈，帮助 JuiceFS 持续进步；特别感谢在各类活动和博文中分享 JuiceFS 使用心得的用户们，让 JuiceFS 被更多人看见。希望新的一年，JuiceFS 能继续让你的工作更轻松、高效。
