主要观点：2025 年 3 月 17 日，谷歌云在云存储中引入分层命名空间（HNS）功能，旨在优化 AI 和机器学习工作负载，通过改善数据组织、性能和可靠性来实现。
关键信息：

• AI/ML 工作在模型训练时频繁进行检查点（checkpointing）以保存模型状态，传统扁平命名空间存储系统处理文件夹重命名耗时且易出错，HNS 支持原子级文件夹级操作，加快且更可靠的检查点写入，谷歌基准测试表明 HNS 桶可将检查点写入速度提高 20 倍，通过新的 RenameFolder API 执行元数据操作节省时间。
• 实际应用中，如 AssemblyAI 使用 HNS 与 Cloud Storage FUSE 时吞吐量提高 10 倍，训练速度提高 15 倍。
• HNS 通过提供优化的存储布局提高性能，支持每秒更高的读写查询（QPS），对大型集群上的 AI/ML 工作负载有益，HNS 桶的初始对象读写 QPS 比扁平命名空间桶高 8 倍，便于更快启动和更好利用计算资源。
• 谷歌工程高级总监 Jason Stevens 表示 HNS 加速依赖文件系统语义的存储工作负载，提高 AI 工作负载效率，有 20 倍更快的检查点和 8 倍更高的 QPS 帮助最大化 AI/ML 管道的 GPU 和 TPU 利用率。
  重要细节：要在谷歌云存储中启用 HNS 功能，必须在创建桶时进行配置，不能对现有桶回溯启用，可使用 gcloud CLI 运行 gcloud storage buckets create 命令并加上 -enable-hierarchical-namespace 标志及指定桶名和位置，或在谷歌云控制台的云存储部分创建桶时，在高级设置中勾选启用分层命名空间选项，启用后桶通过支持类似文件系统的文件夹、原子重命名和提高读写操作吞吐量来优化用于 AI 和机器学习用例。