很多人可能對分布式存儲耳熟能詳，但是，大多數人對其概念或者知識點卻了解得都過于分散，看了很多卻“只見樹木，不見森林”，學了很多往往只能“知其然，卻不能知其所以然”。因此，有必要對分布式存儲的概念、問題和矛盾進行一下分析和解讀。實際上，如果可能，應該是盡量不使用分布式的，因為這會增加系統的復雜度和管理難度，然而，雖然是這樣，但這些終歸是可以通過其他技術來解決，而如果不使用分布式，系統的可用性、穩定性都無法保證，更談不上系統的高性能了。因此，說分布式是被迫使用的，一點也不夸張。 布式存儲解決如何將數據存到多臺機器上，并且提供可用性，可靠性和一致性等問題。淮安聯想分布式存儲

    分布式存儲的重要性：從單機單用戶到單機多用戶，再到現在的網絡時代，應用系統發生了很多的變化。而分布式系統依然是目前很熱門的討論話題，那么，分布式系統給我們帶來了什么，或者說是為什么要有分布式系統呢？（1）升級單機處理能力的性價比越來越低；企業發現通過更換硬件做垂直擴展的方式來提升性能會越來越不劃算；（2）單機處理能力存在瓶頸；某個固定時間點，單顆處理器有自己的性能瓶頸，也就說即使愿意花更多的錢去買計算能力也買不到了；（3）出于穩定性和可用性的考慮如果采用單擊系統，那么在這臺機器正常的時候一切OK，一旦出問題，那么系統就完全不能用了。當然，可以考慮做容災備份等方案，而這些方案就會讓系統演變為分布式系統了。 上海分布式存儲系統架構布式存儲幫助企業打造智能化的數據治理平臺。

分布式存儲傳統數據存儲模型需要支持盡可能多的應用，因此需要具備較好的通用性。大數據具有大規模、高動態及快速處理等特性，通用的數據存儲模型通常并不是能提高應用性能的模型．而大數據存儲系統對上層應用性能的關注遠遠超過對通用性的追求。針對應用和負載來優化存儲，就是將數據存儲與應用耦合。簡化或擴展分布式文件系統的功能，根據特定應用、特定負載、特定的計算模型對文件系統進行定制和深度優化，使應用達到比較好性能。這類優化技術在谷歌、Facebook等互聯網公司的內部存儲系統上，管理超過千萬億字節級別的大數據，能夠達到非常高的性能。

    從技術的角度，分布式存儲的發力點在大規模的擴展性，基于此逐步優化性能、可靠性，讓海量數據存得下、用得起；集中式存儲的技術方向在于保持穩定性的基礎上，利用更快的介質、更低時延的網絡為核xin業務提供加速，讓業務更穩、效率更高。因此，從技術方向上來看，二者也是各有側重的。云和分布式存儲一樣，這些年正在大行其道、炙手可熱。CloudFirst、AllinCloud、CloudNative等概念風靡業界，CIO見面不提云貌似都不好意思打招呼。早期人們也習慣把分布式存儲叫做“云存儲”，那么分布式存儲和云是什么關系？筆者認為，分布式存儲是一種技術架構，而云是一種商業模式。分布式存儲可以被用作各種云的數據底座，也可以單獨成為數據底座，是配合的關系，而非替換和包含關系。 分布式存儲在數據治理過程中的優勢。

    一般分布式存儲的MDC采用的是數據庫或內存儲數據庫來記錄數據塊和物理位置關系。客戶端向MDC發出詢問位置的請求，MDC查詢數據庫后返回請求數據的存儲位置。這種方法存儲訪問的速度較慢，而且MDC作為交通的“樞紐”，是整個存儲的核xin，當MDC發生故障，會導致整個存儲都不能使用。但是采取這個方式，也有好處，比如可以根據不同需求設置不同的副本策略等。對象存儲對象存儲是在同樣容量下提供的存儲性能比文件存儲更好，又能像文件存儲一樣有很好的共享性。實際使用中，性能不是對象存儲關注的問題，需要高性能可以用塊存儲，容量才是對象存儲關注的問題。所以對象存儲的持久化層的硬盤數量更多，單盤的容量也更大。對象存儲的數據的安全性保障也各式各樣，可以是單機raid或網絡raid，也可以副本。Ceph和google基于GFS的存儲就是典型的對象存儲。 分布式存儲系統通過統一硬件資源池，同時提供塊、文件、對象三種存儲服務。南通什么是分布式存儲企業

難言之隱,分布式存儲軟硬件解耦究竟難在哪里?淮安聯想分布式存儲

在整個結構中，機頭中是整個分布式存儲系統的核xin部件，整個存儲系統的高級功能都在其中實現。控制器中的軟件實現對磁盤的管理，將磁盤抽象化為存儲資源池，然后劃分為LUN提供給服務器使用。這里的LUN其實就是在服務器上看到的磁盤。當然，一些集中式存儲本身也是文件服務器，可以提供共享文件服務。無論如何，從上面我們可以看出集中式存儲比較大的特點是有一個統一的入口，所有數據都要經過這個入口，這個入口就是存儲系統的機頭。這也就是集中式存儲區別于分布式存儲明顯的特點。 淮安聯想分布式存儲

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