Ⅰ 什麼是分布式存儲系統
分布式存儲系統
定義
分布式存儲系統是大量普通PC伺服器通過Internet互聯，對外作為一個整體提供存儲服務
特性
可擴展
低成本
高性能
易用
挑戰
分布式存儲系統的挑戰主要在於數據、狀態信息的持久化，要求在自動遷移、自動容錯、並發讀寫的過程中保證數據的一致性。分布式存儲涉及的技術主要來自兩個領域：分布式系統以及資料庫。
數據分布
一致性
容錯
負載均衡
事務與並發控制
易用性
壓縮/解壓縮
分類
非結構化數據，一般的文檔
結構化數據， 存儲在關系資料庫中
半結構化數據，HTML文檔
不同的分布式存儲系統適合處理不同類型的數據：
分布式文件系統
非結構化數據，這類數據以對象的形式組織，不同對象之間沒有關聯，這樣的數據一般稱為Blob（二進制大對象）數據
典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System
另外，分布式文件系統也常作為分布式表格系統以及分布式資料庫的底層存儲，如谷歌的GFS可以作為分布式表格系統Google Bigtable 的底層存儲，Amazon的EBS（彈性存儲塊）系統可以作為分布式資料庫（Amazon RDS）的底層存儲
總體上看，分布式文件系統存儲三種類型的數據：Blob對象、定長塊以及大文件
分布式鍵值系統
較簡單的半結構化數據，只提供主鍵的CRUD（創建、讀取、更新、刪除）
典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair
分布式表格系統
較復雜的半結構化數據，不僅支持CRUD，而且支持掃描某個主鍵范圍
以表格為單位組織數據，每個表格包括很多行，通過主鍵標識一行，支持根據主鍵的CRUD功能以及范圍查找功能
典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等
分布式資料庫
存儲結構化數據，一般是由單機關系資料庫擴展而來
典型的包括MySQL資料庫分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure
Ⅱ 分布式存儲和傳統存儲比較在哪些應用場景比較有優勢
1、分布式存儲優勢
分布式存儲可以使生產系統在線運行的情況下進行縱向擴展（Scale-Up）或橫向擴展（Scale-Out），且存儲系統在擴展後可以達到容量與性能均線性擴展的效果。其具有以下特性：
高性能
分布式存儲系統能夠將所有存儲節點的處理器資源、硬碟資源、網路資源進行整合，將任務切分給多台存儲節點，進行並發數據處理，避免了單個硬碟或設備造成的瓶頸，提升整個集群的處理能力。分布式存儲系統具有良好的性能擴展能力，可以滿足應用程序對存儲性能不斷增長的要求。
高擴展性
分布式存儲系統通過擴展集群存儲節點規模從而提高系統存儲容量、計算和性能的能力，通過增加和升級伺服器硬體，或者指通過增加存儲節點數量來提升服務能力。分布式存儲系統支持在線增加存儲節點，對前端業務透明，系統整體性能與存儲節點數量呈線性關系。
高可用性
分布式存儲系統同時基於硬體及軟體設計了高可用機制，在面對多種異常時（如存儲節點宕機、網路中斷、硬碟故障、數據損壞等）仍可提供正常服務，提高分布式存儲系統硬體的可用性可以通過增加存儲節點數量或者採用多種硬體冗餘機制保證。分布式存儲系統多採用副本機制或糾刪碼機制保證數據的高可用性，副本機制可以提供較高的數據冗餘度，但會降低存儲系統有效空間的利用率，糾刪碼機制可以在保證一定數據冗餘度的情況下，大幅提高存儲系統的有效空間利用率。
高安全性
分布式存儲系統支持可靠的許可權控制及互信確認機制，同時採用私有的數據切片及數據編碼機制，可以從多重角度保證集群系統不受惡意訪問和攻擊，保護存儲數據不被竊取。
2、分布式存儲應用場景
分布式的「四高」特性，使得其在高性能計算、大數據視頻雲及大數據分析等應用場景中有著廣泛的應用。
高性能計算場景
在如氣象氣候、地質勘探、航空航天、工程計算、材料工程等領域，基於集群的高性能計算，已成為必需的輔助工具。集群系統有極強的伸縮性，可通過在集群中增加或刪減節點的方式，在不影響原有應用與計算任務的情況下，隨時增加和降低系統的處理能力。根據不同的計算模式與規模，構成集群系統的節點數可以從幾個到成千上萬個。這些業務對後端的存儲系統提出了新的需求，包括統一的存儲空間、高效率的文件檢索、高帶寬的吞吐性能，高可靠的數據安全保障等。
大數據視頻雲應用場景
隨著視頻高清技術及超高清技術的普及，視頻大數據應用場景，如雪亮工程、平安城市、廣電媒資、影視製作、視頻網站等領域，對存儲設備提出了大容量、高讀寫性能、高可靠性、低延時及可擴展性等需求。針對這樣大規模視頻數據應用場景，就需要一個技術先進、性能優越的存儲系統作為後端數據存儲的支撐者。
大數據分析應用場景
伴隨著互聯網技術及人工智慧的發展，各種基於海量用戶/數據/終端的大數據分析及人工智慧業務模式不斷涌現，同樣需要充分考慮存儲功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
在數據爆發增長的「數字時代」，軟體定義的分布式存儲是存儲技術高速發展的結晶，並具有著很大的成長空間，必將應用於更廣泛的大數據業務場景。
Ⅲ 現在使用較廣泛的分布式存儲產品有哪些
分布式存儲應用十分廣泛，在雲計算領域十分常見。因為業務特點和自身實力和資源等綜合原因，很多大型的雲計算廠商都會選擇自主開發或二次開發分布式存儲系統，這些廠商本身的產品性能也會比較穩定，在此我列舉一下這些廠商。
1. 公有雲方面：阿里雲的盤古和騰訊的PaxosStore，這兩個存儲系統分別支撐了大多數阿里雲和騰訊系產品的存儲和計算。
2. 私有雲方面：國外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；國內的有新華三的ONEStor、華為的FusionStorage、雲宏的WinStore等。
在這里特別提一下雲宏的WinStore存儲，他們的產品在金融領域應用非常廣泛，除了自主研發的虛擬化平台，他們也特別提到這個存儲技術，WinStore是他們自主研發的分布式存儲系統，使得他們的產品在數據存儲安全性和容災性能上有優勢。
Ⅳ 分布式存儲排名前十名有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源於Sage就讀博士期間的工作、成果於2004年發表，並隨後貢獻給開源社區。經過多年的發展之後，已得到眾多雲計算和存儲廠商的支持，成為應用最廣泛的開源分布式存儲平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存儲系統，是專為存儲海量搜索數據而設計的，2003年提出，是閉源的分布式文件系統。適用於大量的順序讀取和順序追加，如大文件的讀寫。注重大文件的持續穩定帶寬，而不是單次讀寫的延遲。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一個適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統，是Hadoop的核心子項目，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的。該系統仿效了谷歌文件系統(GFS)，是GFS的一個簡化和開源版本。
Ⅳ 目前有哪些主流存儲技術
1、直接附加存儲（DAS）
特點是：硬體的堆疊，存儲操作依賴於伺服器，不帶有存儲操作系統。應用環境特殊。數據處理和傳輸能力較低；伺服器出現宕機時，波及到存儲數據，使其無法使用。
2、網路附加存儲（NAS）
通過網路介面與網路直接相連，訪問。存儲設備類似於專用的文件伺服器，提供文件系統功能，降低設備的成本。優化了系統硬軟體體系結構。以數據為中心，存儲設備與伺服器分離，其存儲設備在功能上完全獨立。支持多種TCPIP網路協議。
3、存儲區域網路SAN
通過專用交換機將磁碟陣列與伺服器連接。採用塊（block）級別存儲最大特點是將存儲設備從做乙太網中分離了出來，成為獨立的存儲區域網路SAN的系統結構。
(5)泰州聯想分布式存儲技術有哪些擴展閱讀：
有效利用網路存儲技術是任何數據存儲管理策略的重要組成部分，僅僅依靠硬碟、JBOD和其它類型的本地存儲是不足以保護關鍵業務數據的完整性的，網路存儲在這個時候真正顯示出巨大的威力，它不僅可以容納由伺服器產生的業務數據，還可以容納由PC端產生的數據，並為數據提供良好的保護。
許多網路存儲廠商都提供了合作夥伴計劃，包括惠普、EMC、戴爾、IBM和NetApp等公司，但最重要的是要了解組成存儲網路的每一種技術，如NAS網關，光纖通道SAN，RAID陣列等。
Ⅵ 分布式存儲有哪幾種類型
分布式存儲，分為文件存儲，塊存儲和對象存儲，是存儲設備提供的不同類型的服務，適配不同的使用場景。
分布式是存儲設備的部署方式，是部署在一台機器上，還是一個多台設備組成的集群中。軟體定義這個概念比較寬泛，是指通過軟體功能來實現曾經通過專用硬體完成的工作，也就是說，對於存儲硬體已經沒有要求了，用通用硬體+存儲軟體來實現將一台伺服器，變成存儲設備。其實無論是不是軟體定義存儲，其內部都運行著存儲系統軟體，把這個詞單拿出來，就是更加強調其對於硬體的無要求。
Ⅶ 分布式儲能技術是什麼
隨著智能電網，可再生能源發電，分布式發電與微電網以及電動汽車的蓬勃發展，大量分布式電源接入配電網。而分布式系統帶來的隨機性和高負荷等問題需要相應的存儲技術提供解決方案，因此，誕生了分布式儲能技術。
該系統主要應用場景包含用戶側，分布式電源側和配電側等三個方面，多以分布式電源，用戶側或者微電網為背景引入，電動汽車也是其中一種重要組成。相較於集中式儲能，分布式儲能減少了集中儲能電站的線路損耗和投資壓力，但也具有分散布局，可控性差等特點。合理規劃的分布式儲能，不但可以通過「削峰填谷」起到降低配電網容量的作用，還可以彌補分布式的隨機性對電網安全和經濟運行的負面影響。
Ⅷ 分布式存儲有什麼好
分布式存儲，它的最大特點是多節點部署， 數據通過網路分散放置。分布式存儲的特點是擴展性強，通過多節點平衡負載，提高存儲系統的可靠性與可用性。
Ⅸ 分布式常用技術有哪些
這個太多了，大數據方面常用的分布式存儲技術為HDFS、HBase，分布式計算技術有MapRece、Spark等等。
Ⅹ 大數據存儲技術都有哪些
1. 數據採集：在大數據的生命周期中，數據採集是第一個環節。按照MapRece應用系統的分類，大數據採集主要來自四個來源：管理信息系統、web信息系統、物理信息系統和科學實驗系統。
2. 數據訪問：大數據的存儲和刪除採用不同的技術路線，大致可分為三類。第一類主要面向大規模結構化數據。第二類主要面向半結構化和非結構化數據。第三類是面對結構化和非結構化的混合大數據，
3。基礎設施：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：對於收集到的不同數據集，可能會有不同的結構和模式，如文件、XML樹、關系表等，表現出數據的異構性。對於多個異構數據集，需要進行進一步的集成或集成處理。在對不同數據集的數據進行收集、排序、清理和轉換後，生成一個新的數據集，為後續的查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5. 統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測、殘差分析，嶺回歸、logistic回歸、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析等方法介紹了聚類分析、因子分析、快速聚類與聚類、判別分析、對應分析等方法，多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等。
6. 數據挖掘：目前需要改進現有的數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破面向領域的大數據挖掘技術如用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等挖掘技術。
7. 模型預測：預測模型、機器學習、建模與模擬。
8. 結果：雲計算、標簽雲、關系圖等。
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