Google Cloud 为托管并行文件系统 Managed Lustre 推出动态层（Dynamic Tier），采用每月每 GB 6 美分的单一固定费率。该计费模式不针对底层磁盘介质类型、命名空间内的数据移动或元数据 IOPS 额外收费。相关架构与技术细节于 2026 年 10 月 1 日在官方技术博客中正式发布。
传统并行文件系统因成本和专用架构限制，通常要求将冷数据移至文件系统外部，迫使 AI 开发者维护独立且访问较慢的环境来管理代码与存储库，带来手动数据流转负担。动态层通过混合存储架构应对该问题：热数据存放于提供亚毫秒级延迟的高性能 SSD 缓存，冷数据则存储在基于 Google Cloud Hyperdisk throughput 构建的 HDD 容量池中，后者的平均读取延迟为 10 至 30 毫秒。Google Cloud 表示，该方案支持将 AI 与 HPC 任务的完整生命周期整合至单一命名空间，热数据在首次运行后自动进入 SSD 缓存，旧检查点则透明降级至 HDD。
在吞吐与扩展能力上，Google Cloud 宣称动态层的吞吐量可随容量线性扩展至最高 80 PB，并在扩展至数万个客户端时维持稳定的热数据亚毫秒级延迟。官方数据显示，其热数据平均读取延迟约为 300 微秒，响应速度比替代分布式文件系统快最多 4 倍；在多客户端高并发读取同一文件的场景中，官方测得总吞吐量比替代文件解决方案提升 67%。
针对实际开发与训练任务，官方测试显示解压 Linux 内核耗时约 2 分钟（称比替代方案快 4.7 倍），20 个 worker 并行执行 Python 的 git clone 耗时约 40 秒，编译 Python 耗时约 200 秒。Google Cloud 推荐将该动态层用于多轮训练、写入密集型检查点、快速检查点恢复以及交互式开发响应。该服务曾于 2026 年 4 月的 Google Cloud Next 大会上首次公开预告，本次发布则进一步披露了具体的基准测试数据与成本设计。