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。 淺談分布式存儲中的網絡通信。溫州大規模分布式存儲哪家好

很多人可能從來沒有考慮過這個問題，為什么需要分布式存儲？實際上，使用分布式存儲是“被迫”的，因為隨著互聯網的飛速發展、應用越來越豐富、用戶數量越來越多、數據也成幾何級增長，海量數據的存儲給本地存儲帶了巨大壓力，存儲系統已經不堪重負，處于崩潰的邊緣，因此，必須通過其他手段分散存儲系統壓力，分布式存儲和分布式文件系統應運而生。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。 溫州大規模分布式存儲哪家好分布式存儲的由來、發展及未來市場前景。

    分布式存儲系統具有如下特性：數據分為多個分片存儲在多臺服務節點上。每個分片有多個副本，存儲在不同的服務節點上。許多客戶端并發訪問系統，執行讀寫操作，每個讀寫操作在系統中需要花費不等的時間。除非下文中特別注明和討論，讀寫操作是原子的。與數據庫事務一致性的區別：數據庫事務的ACID的中也有一個一致性（consistency），但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指，數據庫的事務的執行，或者說事務觀察到的數據，總是要滿足某些全局的一致性約束條件，如性約束，外鍵約束等。這個概念和數據庫的數據是否多副本沒關系。而本文的一致性在多副本的語境下才有意義。所以，數據庫事務的一致性，是指數據項之間總是滿足某些約束條件，或者說整個數據庫在滿足約束條件的意義上是正確的。

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。 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。 常見的幾種分布式存儲以及應用場景。揚州四大開源分布式存儲架構實戰

為了保證分布式存儲系統的高可靠和高可用，數據在系統中一般存儲多個副本。溫州大規模分布式存儲哪家好

    分布式存儲的興起與互聯網的發展密不可分，互聯網公司由于其數據量大而資本積累少，而通常都使用大規模分布式存儲系統。與傳統的高duan服務器、高duan存儲器和高duan處理器不同的是，互聯網公司的分布式存儲系統由數量眾多的、低成本和高性價比的普通PC服務器通過網絡連接而成。其主要原因有以下三點（1）互聯網的業務發展很快，而且注意成本消耗，這就使得存儲系統不能依靠傳統的縱向擴展的方式，即先買小型機，不夠時再買中型機，甚至大型機。互聯網后端的分布式系統要求支持橫向擴展，即通過增加普通PC服務器來提高系統的整體處理能力。（2）普通PC服務器性價比高，故障率也高，需要在軟件層面實現自動容錯，保證數據的一致性。（3）另外，隨著服務器的不斷加入，需要能夠在軟件層面實現自動負載均衡，使得系統的處理能力得到線性擴展。 溫州大規模分布式存儲哪家好

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