说到分布式存储，我们先来看一下传统的存储是怎么个样子。传统的存储也称为集中式存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在一个系统中的，但集中式存储并不是一个单独的设备，是集中在一套系统当中的多个设备，比如下图中的EMC存储就需要几个机柜来存放。在这个存储系统中包含很多组件，除了核xin的机头（控制器）、磁盘阵列和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。结构中包含一个机头，这个是存储系统中为核xin的部件。通常在机头中有包含两个控制器，互为备用，避免硬件故障导致整个存储系统的不可用。 为了保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。南通分布式存储数据库
分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度。一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到比较好。解决了目前缓存分层存储比较大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。 苏州四大开源分布式存储有哪些分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，随着服务器数量的增加，出现故障的概率也在不断增加。
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。
那么现在问题来了，如果我们要选择分布式存储，选择哪种好呢？其实它们各有各的优势和使用场景，具体要看需求。（1）HDFS：主要用于大数据的存储场景，是Hadoop大数据架构中的存储组件。HDFS在开始设计的时候，就已经明确的它的应用场景，就是大数据服务。（2）Ceph：目前应用广的开源分布式存储系统，已得到众多厂商的支持，许多超融合系统的分布式存储都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已经成为LINUX系统和OpenStack的“标配”，用于支持各自的存储系统。Ceph可以提供对象存储、块设备存储和文件系统存储服务。同时支持三种不同类型的存储服务的特性，在分布式存储系统中，是很少见的。（3）Swift：主要面向的是对象存储。和Ceph提供的对象存储服务类似。主要用于解决非结构化数据存储问题。它和Ceph的对象存储服务的主要区别是。 分布式存储的小知识，你值得拥有！
软硬件解耦的分布式存储在性能设计上存在两大天然缺陷：标准服务器不具备机房突然断电时保护内存数据的电池（BBU），所以只能用SSD卡/盘来做数据缓存。SSD的时延远高于内存，导致业界绝大多数的软硬解耦的分布式存储时延无法和生产存储媲美。单独采购的分布式存储软件无法和第三方服务器的SSD盘紧密配合，从而无法像业界先进的全闪存存储一样实现全局垃圾回收，控制数量众多的SSD盘各自的垃圾回收导致的生产应用时延波动。软硬件一体的分布式存储有机会克服如上两大缺陷。我们看到业界先进的分布式存储产品，采用了类似于全闪存存储的电池保护（BBU）、系统级全局垃圾回收，达到了媲美传统生产存储的高并发压力下的1ms稳定时延，从而为分布式存储进入企业生产应用提供了性能的SLA保障。 对于保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。宿迁大规模分布式存储
分布式存储能够实现内容感知，配合前端应用对海量数据进行大数据分析和价值挖掘。南通分布式存储数据库
分布式存储采用分布式的系统结构，将数据以切片式或粉碎式分散在多个du立存储服务器。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到比较低。优点如下：1、高性能。2、支持分级存储。3、多副本的一致性。4、容灾与备份。5、弹性扩展。6、存储系统标准化。随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口进行存储接入。在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程，从而降低了存储采购和管理成本。 南通分布式存储数据库
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