大規模 Domino 儲存架構考量：針對近期讀者疑問的深度技術解析

在企業級資訊系統的演進中，HCL Domino 與 Domino Data Lab 的 MLOps 平台雖然應用領域不同，但兩者在面對「大規模數據儲存」時，皆面臨了相似的系統工程挑戰。隨著 2026 年初 Daniel Nashed 針對效能測試的最新討論，以及雲端混合架構 Nexus 的普及，IT 架構師必須重新審視底層存取效率與資料完整性的平衡點。

IOPS 與硬體效能的現實差距

根據 Daniel Nashed 於 2026 年 2 月發布的效能研究，底層硬體的選擇對於大規模 Domino 環境至關重要。在針對不同儲存介質的 winstat 測試中，數據顯示了驚人的落差。傳統 USB 2.0 的隨機讀取僅有 8.97 MB/s，而現代化的 NVMe 設備則完全處於不同的效能層級。對於 Domino 伺服器而言，尤其是涉及大量 .nsf 檔案讀寫或 Data Lab 中的大型資料集（Datasets）存取時，磁碟 I/O 的延遲將直接轉化為應用層的阻塞。(Daniel Nashed’s Blog, 2026)

在設計大型 Domino 環境時，建議工程師不僅要關注連續讀寫速度，更應重視「隨機讀取（Disk Random Read）」效能。當 Domino 伺服器運作於 Linux 平台（如 Domino 14+）時，OTS（On-The-Spot）的異動與 Docker 容器化的部署模式，更會放大底層儲存設備的效能瓶頸。

處理大規模資料集的兩難：靜態與動態資料

在 Domino Data Lab 的技術規範中，針對大規模資料處理提出了明確的分類與建議。當執行環境（Executor）啟動時，系統會嘗試將專案檔案複製到執行節點，並在結束後寫回。這會產生兩個主要問題：檔案數量限制（預設 10,000 個）以及寫回過程所需的時間與資料大小成正比。(Domino Data Lab Docs)

針對此點，架構師應採取以下策略：

靜態資料（Static Data）： 若資料量與檔案數量均無限制且不常變動，應採用 Domino Datasets。這能有效避免每次執行時的重複寫入開銷。
動態資料（Dynamic Data）： 對於 300GB 以內的動態變動資料，建議使用專案儲存空間，但需注意檔案數量的配置上限。
混合雲架構： 透過 Domino Nexus 與 NetApp 的整合，企業可以在不重構程式碼的情況下，於地端資料中心與 AWS 之間無縫遷移 AI/ML 工作負載。 (Domino’s and NVIDIA Press Release)

資訊安全與合規性考量

隨著 Domino 14 及其後續版本對安全性的要求提升，資安工程師在優化儲存效能的同時，不應忽視加密與身分驗證的開銷。例如，目前已強烈建議使用 RSA 2048 位元的 DKIM 密鑰來確保郵件與資料交換的安全。雖然更強的加密演算法會消耗微量的 CPU 週期，但在現代 NVMe 儲存環境下，這種開銷已不再是效能瓶頸，反而是企業合規的必要條件。(Daniel Nashed’s Blog)

對於採用 Domino Cloud (SaaS) 的企業，Domino Nexus 提供了一種快速升級路徑，能在幾天內完成雲端遷移。這種模式下，IT 團隊不再需要負責底層的修補（Patching）與安全維護，而是由供應商在即時環境中處理軟體升級，確保系統始終處於受保護狀態。(Domino Cloud Blog, 2024)

技術實作範例：使用 winsat 評估儲存效能

對於 IT 工程師而言，在部署大型 Domino 叢集前，先進行基準測試是標準流程。以下是 Daniel Nashed 推薦使用的簡單測試指令，可用於快速評估 Windows 環境下的磁碟效能：

📂 收合（點我收起）

# 針對 E 槽進行磁碟效能評估
winsat disk -drive E

# 預期輸出關鍵指標
# Disk Random 16.0 Read: 隨機讀取能力（影響資料庫索引效率）
# Disk Sequential 64.0 Read: 連續讀取能力（影響備份與大型附件存取）
# Disk Sequential 64.0 Write: 連續寫入能力（影響交易日誌寫入）

結論與建議

面對大規模 Domino 儲存架構，我們不應僅將其視為硬碟空間的擴充，而是一場關於「資料流動性」的優化。從 Daniel Nashed 2026 年的硬體測試結論可以得知，升級至最新的 NVMe 與優化 Linux 上的 Docker 部署模式是提升使用者體驗的最快路徑。同時，結合 Domino Nexus 實現的混合雲管理，能讓企業在保留敏感數據控制權的同時，獲得雲端的高可用性與彈性。