說起分布式存儲，大家可能都會覺得這是一個老生常談的問題，雖然分布式存儲并不是一個年輕的技術，許多開發者也對分布式存儲耳熟能詳，但分布式存儲卻并不是像想象中的那種簡單的技術，它是一個涉及到文件系統、存儲系統、網絡、算法、管理等多方面技術的匯聚，因此，要想真正的掌握分布式存儲技術，絕不是一件輕松的事。但對于開發者來說，如果不了解分布式存儲技術，實際上對他們的開發工作還是會有很大的影響，特別是現在基于互聯網的開發更是離不開對分布式存儲技術的深入了解。 分布式存儲將如何挑戰互聯網巨頭?湖州集中式分布式存儲

    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。 南京大規模分布式存儲系統架構分布式存儲“避坑”指南。

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。

分布式存儲包含的種類繁多，除了傳統意義上的分布式文件系統、分布式塊存儲和分布式對象存儲外，還包括分布式數據庫和分布式緩存等，但其中架構無外乎于三種；以Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。以Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。 分布式存儲提供豐富的API，根據業務應用要求，自動按需部署存儲資源，實現基于存儲策略的自動化管理目標。

分布式存儲構建存儲系統時．需要基于成本和性能來考慮，因此存儲系統通常采用多層不同性價比的存儲器件組成存儲層次結構。大數據的規模大，因此構建高效合理的存儲層次結構，可以在保證系統性能的前提下，降低系統能耗和構建成本，利用數據訪問局部性原理．可以從兩個方面對存儲層次結構進行優化。從提高性能的角度，可以通過分析應用特征，識別熱點數據并對其進行緩存或預取，通過高效的緩存預取算法和合理的緩存容量配比，以提高訪問性能。從降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，將訪問頻率低的冷數據遷移到低速廉價存儲設備上，可以在小幅犧sheng系統整體性能的基礎上，大幅降低系統的構建成本和能耗。 分布式存儲是未來數字產業生態系統構建與新基建的重要引擎。鹽城數據分布式存儲原理

布式存儲幫助企業打造智能化的數據治理平臺。湖州集中式分布式存儲

目測分布式存儲領域有兩個派系，一派是SDS（軟件定義存儲），一派是軟硬一體。前者以vSAN、Ceph為代biao，以軟件廠商為主在推廣。分布式存儲軟件+通用服務器組合，打著重定義存儲市場的旗幟，頗有“有王侯將相寧有種乎”的氣勢；另一派是存儲老牌存儲玩家的產品，他們以軟硬一體為主，如Isilon、HCP等。誰主沉浮很難判斷，不過我們不妨從產業動態窺見一斑。雖然用過的客戶都詬病分布式存儲軟件+服務器的方式存在各種兼容性、可靠性、可維護性的問題，但筆者認為SDS這種模式會長期存在，尤其是在傳統的低端領域，如備份歸檔、開發測試環境。而越往高duan走，軟硬一體越是占據主流。業界主流廠商也在持續推出軟硬一體的產品： 湖州集中式分布式存儲

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