随着网络带宽的高速增长,在软件上的消耗已成为网络性能的瓶颈,而通过绕过CPU实现高性能传输的RDMA网络成为分布式存储不错的选择。RDMA(RemoteDirectMemoryAccess),可以简单理解为网卡完全绕过CPU实现两个服务器之间的内存数据交换。其作为一种硬件实现的网络传输技术,可以大幅提升网络传输效率,帮助网络IO密集的业务(比如分布式存储、分布式数据库等)获得更低的时延以及更高的吞吐。初的RDMA是实现在IB(Infiniband)上,由于其新的硬件技术栈成本比较高,主要用于HPC(高性能计算)等少数场景。而新的技术发展下,能够实现在以太网上使用RDMA。 分布式存储系统需要多台服务器同时工作。台州大数据分布式存储原理
与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同,分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前,分布式存储对数据进行了分片,分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性,分布式存储通常采用的是一个副本写入,多个副本读取的强一致性技术,使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候,系统可以通过从其他副本读取数据,重新写入该副本进行恢复,从而保证副本的总数固定。当数据长时间处于不一致状态时,系统会自动数据重建恢复,同时租户可设定数据恢复的带宽规则,小化对业务的影响。 台州什么是分布式存储的一般架构干货:一文看懂分布式存储架构。
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。
无论如何波折,分布式存储未来可期:正所谓不管白猫、黑猫,抓到老鼠的就是好猫。我们相信在较长一段时间内,分布式存储软硬件一体和软硬件解耦会长期共存。总体而言,笔者认为随着数据价值的增高,场景对数据可靠性的要求随之会越来越严苛,市场的天平就会更多偏向软硬件一体;与此相反,场景对数据可靠性的敏感度越低、短期成本敏感度越高,市场的天平就会更多的偏向软硬件解耦。分布式存储的发展历程无论如何波折,我们更愿意相信它终会是部正剧,在整个存储市场中占据海量数据承载的主力军位置,铿锵而立,并给人以无穷回味!分布式存储在数据治理过程中的优势。
什么是分布式存储呢?如果一个存储系统,不管是对象、块、文件、kv、log、olap、oltp,只要对所管理的数据做了Partitioning&Replication,不管姿势对不对,其实都可以归纳于分布式存储。分布式存储就是:Partitioning以多机scale,Replication以灾备容错。复制是解决可用性,可扩展性和高性能的关键。为了灾备,数据需要冗余存储;为了高可用,服务需要hotstandby。缺乏灾备的系统难以在生产环境使用。元数据和数据的维护均离不开复制,复制可转移而不可消除。复制引出了多副本一致性问题,而一致性保证需要考虑各种软件和硬件故障,以及误操作。 分布式存储是未来趋势。南京集中式分布式存储系统原理
分布式存储的由来、发展及未来市场前景。台州大数据分布式存储原理
在分布式存储的容灾中,一个重要的手段就是多时间点快照技术,使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是,多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复,这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用,如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复,通过比照和分析,可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点,降低了故障定位的难度,缩短了定位时间。这个功能还非常有利于进行故障重现,从而进行分析和研究,避免灾难在未来再次发生。多副本技术,数据条带化放置,多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。 台州大数据分布式存储原理
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