分布式存储传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到比较好性能。这类优化技术在谷歌、Facebook等互联网公司的内部存储系统上，管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。 。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。嘉兴联想分布式存储系统原理
很多人可能对分布式存储耳熟能详，但是，大多数人对其概念或者知识点却了解得都过于分散，看了很多却“只见树木，不见森林”，学了很多往往只能“知其然，却不能知其所以然”。因此，有必要对分布式存储的概念、问题和矛盾进行一下分析和解读。实际上，如果可能，应该是尽量不使用分布式的，因为这会增加系统的复杂度和管理难度，然而，虽然是这样，但这些终归是可以通过其他技术来解决，而如果不使用分布式，系统的可用性、稳定性都无法保证，更谈不上系统的高性能了。因此，说分布式是被迫使用的，一点也不夸张。 嘉兴大道云行分布式存储超大规模时空数据的分布式存储与应用。
开源分布式存储软件的出现，一定程度上降低了存储的门槛，小公司可快速包装出存储产品，带动服务器销售。但产品同质化问题是所有开源不得不面临的问题，由于架构限制，很难在不动架构的情况下，真正做出差异化竞争力。互联网类公司、部分科研机构，以及有技术情结和充足资金投入的客户可能选择开源，而对于金融、电信运营商、大企业商用HPC、有关部门等对可靠性、性能、安全合规有要求的企业，开源从来不是第yi选择，因为数据太重要了。（听说，国内某知ming银行曾经投入500人基于开源软件搭建分布式存储，投入巨大且无法达银行业务对性能、可靠性、易运维诉求，终于2年后放弃。）
分布式存储在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。 分布式存储的基本理论。
分布式存储分为文件存储、对象存储和块存储，但它们三种存储方式的基本架构都是大同小异的。即客户端或应用端、元数据（MDS）服务器和数据节点服务器。客户端和元数据服务器之间交互是“信令交互”，而客户端到数据节点是“媒体交互”。元数据服务器或通过数据节点服务器获取各节点服务器的基本配置情况和状态信息。比如，客户端需要读取某一个文件的信息，客户端会将相应的要求发给元数据服务器：“喂！我需要XXX，存在哪里了”，元数据服务器查询后回答“你到xxx服务器的xxx地址+xxx服务器的xxx地址取”。客户端拿到这个指示后，向这2台服务器发出指令，数据节点获得指令后，将相应的数据返回给客户端。 分布式存储提供丰富的API，根据业务应用要求，自动按需部署存储资源，实现基于存储策略的自动化管理目标。南京数据分布式存储系统原理解析
分布式存储会一统存储市场吗？嘉兴联想分布式存储系统原理
分布式存储早期主要用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，这些场景无疑是低价值场景，成本是第yi诉求甚至诉求。然此一时彼一时，士别三日也当刮目相看。首先是分布式存储产品能力已今非昔比，逐渐具备了承载企业高价值业务的关键能力，例如毫秒级时延、TB/s级带宽、双活/3DC业务级容灾、端到端DIF等，无论是结构化数据还是非结构化数据的承载，功能完备性的比较大短板早已补齐。其次，分布式存储已走入众多高价值关键业务，如运营商BOM业务、金融渠道类业务以及超算、油藏探测HPC等高价值业务，通过大规模应用实践来检验成色。（小道消息，某些高价值场景全闪出货价达到1000美金/TB以上啦）看完当下还要看看未来，笔者认为未来高价值的非结构化数据场景，分布式存储的版图还会持续扩展。如自动驾驶训练、4K/8K超高清、5G日志留存等场景，对多协议访问、极zhi带宽、扩展性诉求强烈，分布式存储已然成为这些未来业务的优先架构。 嘉兴联想分布式存储系统原理
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