Ⅰ 分布式存儲目前已經應用到哪個階段了呢
目前新基建，5G等多個場景都開始應用了，已經在開始慢慢落地了
Ⅱ 浪潮信息分布式存儲銷量怎麼樣
浪潮信息分布式存儲市場表現一直非常給力，前幾天IDC報告還說，今年一季度浪潮信息分布式存儲出貨量和裝機容量均位居中國前二，而且在市場相對低迷的情況下，浪潮信息還實現了逆勢增長⌄就沖這一點也能看出浪潮信息分布式存儲在市場上的受歡迎程度。
Ⅲ 分布式存儲產業鏈發展概況
作者 | 焦仕可
來源|《2020分布式存儲產業鏈研究報告》
數字化世界不可逆，分布式存儲產業鏈，是承載數據洪流的數據水庫。
分布式存儲產業鏈概況摘要:
1、市場需求旺盛，定製化伺服器迎來高光時刻。 從需求角度看：存儲行業的發展是技術與需求相互促進的過程。人工智慧、物聯網、區塊鏈、5G等技術的快速發展和應用，數據呈指數級增長趨勢，成為創新的基礎。流量、帶寬、數據的計算、存儲、檢索需求長期穩定向上；從技術角度，演算法、算力、算量的增長，分布式存儲在雲計算、虛擬化、IPFS等技術支持下，硬體或將在軟體及演算法的迭代和融合中突破硬體物理限制，下遊客戶將參與晶元及伺服器標准制定，定製化伺服器成為未來新趨勢。
2、產業鏈上游技術及製造卡脖子，多維競爭局面展開，行業格局或重新洗牌。 從產業鏈供應鏈角度看：分布式存儲重要的基礎設施是數據中心，伺服器是數據中心的心臟，晶元是伺服器的核心組成部分。伺服器硬體升級的核心是數據處理，即對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸，國產化能力長期偏弱，供應鏈集中在歐美日韓台地區。受中美摩擦及疫情影響，上游原材料供應受阻，整體市場成本或將增加。但中國巨大的市場需求及技術迭代，國產的技術、產品、及組織形式上的創新，將有可能帶領硬體端突破重圍，創新帶來行業格局變化。
3、未來十年，國產替代將成主流。 從行業周期看：伺服器軟硬體持續升級周期僅為 2-3 年，當前已處於升級換代階段。過去，伺服器已經實現了從OEM（代工生產）向ODM（設計製造）再到JDM（由互聯網/雲計算企業，與伺服器生產商一起研發伺服器）模式演化，國內浪潮就是典型聯合設計製造商。中美摩擦，反向加速了國內數字領域的發展，加速推進數據基礎設施建設，在IPFS新技術的支持下，行業參與門檻降低，多方競爭下及政策支持下，國產替代趨勢明顯，未來十年或成主流。
4、新一輪行業機遇誕生，新的財富格局或在web3.0中被刷新。 從市場空間來看：中國無論是數據中心規模還是伺服器等上游佔有率，與歐美相比相差巨大，加之公有雲、私有雲的爆發，行業未來增長空間巨大。在政策支持、技術迭代、資本角逐三重利好驅動下，存儲市場迎來新機遇，新一輪的財富大分配已經展開！
Ⅳ 分布式存儲是什麼
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
分布式和集中式存儲
集中存儲的優缺點是，物理介質集中布放;視頻流上傳到中心對機房環境要求高，要求機房空間大，承重、空調等都是需要考慮的問題。
分布存儲，集中管理的優缺點是，物理介質分布到不同的地理位置;視頻流就近上傳，對骨幹網帶寬沒有什麼要求;可採用多套低端的小容量的存儲設備分布部署，設備價格和維護成本較低;小容量設備分布部署，對機房環境要求低。
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Ⅳ 分布式存儲系統研發有前途嗎
現在市場前景比較好的，可以向這個方向發展的！
Ⅵ 國內外的Hadoop應用現狀
文 | 翟周偉
本文節選自《Hadoop核心技術》一書。
Hadoop是一個開源的高效雲計算基礎架構平台，其不僅僅在雲計算領域用途廣泛，還可以支撐搜索引擎服務，作為搜索引擎底層的基礎架構系統，同時在海量數據處理、數據挖掘、機器學習、科學計算等領域都越來越受到青睞。本文將講述國內外的hadoop應用現狀。
國外Hadoop的應用現狀
1.Yahoo
Yahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop機器總節點數目超過42?000個，有超過10萬的核心CPU在運行Hadoop。最大的一個單Master節點集群有4500個節點(每個節點雙路4核心CPUboxesw，4×1TB磁碟，16GBRAM)。總的集群存儲容量大於350PB，每月提交的作業數目超過1000萬個，在Pig中超過60%的Hadoop作業是使用Pig編寫提交的。
Yahoo的Hadoop應用主要包括以下幾個方面：
支持廣告系統
用戶行為分析
支持Web搜索
反垃圾郵件系統
會員反濫用
內容敏捷
個性化推薦
同時Pig研究並測試支持超大規模節點集群的Hadoop系統。
2.Facebook
Facebook使用Hadoop存儲內部日誌與多維數據，並以此作為報告、分析和機器學習的數據源。目前Hadoop集群的機器節點超過1400台，共計11?200個核心CPU，超過15PB原始存儲容量，每個商用機器節點配置了8核CPU，12TB數據存儲，主要使用StreamingAPI和JavaAPI編程介面。Facebook同時在Hadoop基礎上建立了一個名為Hive的高級數據倉庫框架，Hive已經正式成為基於Hadoop的Apache一級項目。此外，還開發了HDFS上的FUSE實現。
3.A9.com
A9.com為Amazon使用Hadoop構建了商品搜索索引，主要使用StreamingAPI以及C++、Perl和Python工具，同時使用Java和StreamingAPI分析處理每日數以百萬計的會話。A9.com為Amazon構建的索引服務運行在100節點左右的Hadoop集群上。
4.Adobe
Adobe主要使用Hadoop及HBase，同於支撐社會服務計算，以及結構化的數據存儲和處理。大約有超過30個節點的Hadoop-HBase生產集群。Adobe將數據直接持續地存儲在HBase中，並以HBase作為數據源運行MapRece作業處理，然後將其運行結果直接存到HBase或外部系統。Adobe在2008年10月就已經將Hadoop和HBase應用於生產集群。
5.CbIR
自2008年4月以來，日本的CbIR(Content-basedInformationRetrieval)公司在AmazonEC2上使用Hadoop來構建圖像處理環境，用於圖像產品推薦系統。使用Hadoop環境生成源資料庫，便於Web應用對其快速訪問，同時使用Hadoop分析用戶行為的相似性。
6.Datagraph
Datagraph主要使用Hadoop批量處理大量的RDF數據集，尤其是利用Hadoop對RDF數據建立索引。Datagraph也使用Hadoop為客戶執行長時間運行的離線SPARQL查詢。Datagraph是使用AmazonS3和Cassandra存儲RDF數據輸入和輸出文件的，並已經開發了一個基於MapRece處理RDF數據的Ruby框架——RDFgrid。
Datagraph主要使用Ruby、RDF.rb以及自己開發的RDFgrid框架來處理RDF數據，主要使用HadoopStreaming介面。
7.EBay
單集群超過532節點集群，單節點8核心CPU，容量超過5.3PB存儲。大量使用的MapRece的Java介面、Pig、Hive來處理大規模的數據，還使用HBase進行搜索優化和研究。
8.IBM
IBM藍雲也利用Hadoop來構建雲基礎設施。IBM藍雲使用的技術包括：Xen和PowerVM虛擬化的Linux操作系統映像及Hadoop並行工作量調度，並發布了自己的Hadoop發行版及大數據解決方案。
9.Last.Fm
Last.Fm主要用於圖表計算、專利申報、日誌分析、A/B測試、數據集合並等，也使用Hadoop對超過百萬的曲目進行大規模的音頻特徵分析。
節點超過100台機器，集群節點配置雙四核[email protected]@2.13GHz，24GB內存，8TB(4×2TB)存儲。
10.LinkedIn
LinkedIn有多種硬體配置的Hadoop集群，主要集群配置如下：
800節點集群，基於Westmere的惠普SL170X與2×4的核心，24GB內存，6×2TBSATA。
1900節點集群，基於Westmere的超微-HX8DTT，與2×6的核心，24GB內存，6×2TBSATA。
1400節點集群，基於SandyBridge超微與2×6的核心，32GB內存，6×2TBSATA。
使用的軟體如下：
操作系統使用RHEL6.3。
JDK使用SUNJDK1.6.0_32。
Apache的Hadoop0.20.2的補丁和ApacheHadoop的1.0.4補丁。
Azkaban和Azkaban用於作業調度。
Hive、Avro、Kafka等。
11.MobileAnalytic.TV
主要使用Hadoop應用在並行化演算法領域，涉及的MapRece應用演算法如下。
信息檢索和分析。
機器生成的內容——文檔、文本、音頻、視頻。
自然語言處理。
項目組合包括：
移動社交網路。
網路爬蟲。
文本到語音轉化。
音頻和視頻自動生成。
12.Openstat
主要利用Hadoop定製一個網路日誌分析並生成報告，其生產環境下超過50個節點集群(雙路四核Xeon處理器，16GB的RAM，4～6硬碟驅動器)，還有兩個相對小的集群用於個性化分析，每天處理約500萬的事件，每月15億美元的交易數據，集群每天產生大約25GB的報告。
使用的技術主要包括：CDH、Cascading、Janino。
13.Quantcast
3000個CPU核心，3500TB存儲，每日處理1PB以上的數據，使用完全自定義的數據路徑和排序器的Hadoop調度器，對KFS文件系統有突出貢獻。
14.Rapleaf
超過80個節點的集群(每個節點有2個雙核CPU，2TB×8存儲，16GBRAM內存);主要使用Hadoop、Hive處理Web上關聯到個人的數據，並引入Cascading簡化數據流穿過各種處理階段。
15.WorldLingo
硬體上超過44台伺服器(每台有2個雙核CPU，2TB存儲，8GB內存)，每台伺服器均運行Xen，啟動一個虛擬機實例運行Hadoop/HBase，再啟動一個虛擬機實例運行Web或應用程序伺服器，即有88台可用的虛擬機;運行兩套獨立的Hadoop/HBase機群，它們各自擁有22個節點。Hadoop主要用於運行HBase和MapRece作業，掃描HBase的數據表，執行特定的任務。HBase作為一種可擴展的、快速的存儲後端，用於保存數以百萬的文檔。目前存儲了1200萬篇文檔，近期的目標是存儲4.5億篇文檔。
16.格拉斯哥大學的TerrierTeam
超過30個節點的實驗集群(每節點配置XeonQuadCore2.4GHz，4GB內存，1TB存儲)。使用Hadoop促進信息檢索研究和試驗，特別是用於TREC，用於TerrierIR平台。Terrier的開源發行版中包含了基於HadoopMapRece的大規模分布式索引。
17.內布拉斯加大學的HollandComputingCenter
運行一個中等規模的Hadoop機群(共計1.6PB存儲)用於存儲和提供物理數據，以支持緊湊型μ子螺旋型磁譜儀(CompactMuonSolenoid，CMS)實驗的計算。這需要一類能夠以幾Gbps的速度下載數據，並以更高的速度處理數據的文件系統的支持。
18.VisibleMeasures
將Hadoop作為可擴展數據流水線的一個組件，最終用於VisibleSuite等產品。使用Hadoop匯總、存儲和分析與網路視頻觀眾收看行為相關的數據流。目前的網格包括超過128個CPU核心，超過100TB的存儲，並計劃大幅擴容。
國內Hadoop的應用現狀
Hadoop在國內的應用主要以互聯網公司為主，下面主要介紹大規模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。
1.網路
網路在2006年就開始關注Hadoop並開始調研和使用，在2012年其總的集群規模達到近十個，單集群超過2800台機器節點，Hadoop機器總數有上萬台機器，總的存儲容量超過100PB，已經使用的超過74PB，每天提交的作業數目有數千個之多，每天的輸入數據量已經超過7500TB，輸出超過1700TB。
網路的Hadoop集群為整個公司的數據團隊、大搜索團隊、社區產品團隊、廣告團隊，以及LBS團體提供統一的計算和存儲服務，主要應用包括：
數據挖掘與分析。
日誌分析平台。
數據倉庫系統。
推薦引擎系統。
用戶行為分析系統。
同時網路在Hadoop的基礎上還開發了自己的日誌分析平台、數據倉庫系統，以及統一的C++編程介面，並對Hadoop進行深度改造，開發了HadoopC++擴展HCE系統。
2.阿里巴巴
阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大約有3200台伺服器，大約30?000物理CPU核心，總內存100TB，總的存儲容量超過60PB，每天的作業數目超過150?000個，每天hivequery查詢大於6000個，每天掃描數據量約為7.5PB，每天掃描文件數約為4億，存儲利用率大約為80%，CPU利用率平均為65%，峰值可以達到80%。阿里巴巴的Hadoop集群擁有150個用戶組、4500個集群用戶，為淘寶、天貓、一淘、聚劃算、CBU、支付寶提供底層的基礎計算和存儲服務，主要應用包括：
數據平台系統。
搜索支撐。
廣告系統。
數據魔方。
量子統計。
淘數據。
推薦引擎系統。
搜索排行榜。
為了便於開發，其還開發了WebIDE繼承開發環境，使用的相關系統包括：Hive、Pig、Mahout、Hbase等。
3.騰訊
騰訊也是使用Hadoop最早的中國互聯網公司之一，截至2012年年底，騰訊的Hadoop集群機器總量超過5000台，最大單集群約為2000個節點，並利用Hadoop-Hive構建了自己的數據倉庫系統TDW，同時還開發了自己的TDW-IDE基礎開發環境。騰訊的Hadoop為騰訊各個產品線提供基礎雲計算和雲存儲服務，其支持以下產品：
騰訊社交廣告平台。
搜搜(SOSO)。
拍拍網。
騰訊微博。
騰訊羅盤。
QQ會員。
騰訊游戲支撐。
QQ空間。
朋友網。
騰訊開放平台。
財付通。
手機QQ。
QQ音樂。
4.奇虎360
奇虎360主要使用Hadoop-HBase作為其搜索引擎so.com的底層網頁存儲架構系統，360搜索的網頁可到千億記錄，數據量在PB級別。截至2012年年底，其HBase集群規模超過300節點，region個數大於10萬個，使用的平台版本如下。
HBase版本：facebook0.89-fb。
HDFS版本：facebookHadoop-20。
奇虎360在Hadoop-HBase方面的工作主要為了優化減少HBase集群的啟停時間，並優化減少RS異常退出後的恢復時間。
5.華為
華為公司也是Hadoop主要做出貢獻的公司之一，排在Google和Cisco的前面，華為對Hadoop的HA方案，以及HBase領域有深入研究，並已經向業界推出了自己的基於Hadoop的大數據解決方案。
6.中國移動
中國移動於2010年5月正式推出大雲BigCloud1.0，集群節點達到了1024。中國移動的大雲基於Hadoop的MapRece實現了分布式計算，並利用了HDFS來實現分布式存儲，並開發了基於Hadoop的數據倉庫系統HugeTable，並行數據挖掘工具集BC-PDM，以及並行數據抽取轉化BC-ETL，對象存儲系統BC-ONestd等系統，並開源了自己的BC-Hadoop版本。
中國移動主要在電信領域應用Hadoop，其規劃的應用領域包括：
經分KPI集中運算。
經分系統ETL/DM。
結算系統。
信令系統。
雲計算資源池系統。
物聯網應用系統。
E-mail。
IDC服務等。
7.盤古搜索
盤古搜索(目前已和即刻搜索合並為中國搜索)主要使用Hadoop集群作為搜索引擎的基礎架構支撐系統，截至2013年年初，集群中機器數量總計超過380台，存儲總量總計3.66PB，主要包括的應用如下。
網頁存儲。
網頁解析。
建索引。
Pagerank計算。
日誌統計分析。
推薦引擎等。
即刻搜索(人民搜索)
即刻搜索(目前已與盤古搜索合並為中國搜索)也使用Hadoop作為其搜索引擎的支撐系統，截至2013年，其Hadoop集群規模總計超過500台節點，配置為雙路6核心CPU，48G內存，11×2T存儲，集群總容量超過10PB，使用率在78%左右，每天處理讀取的數據量約為500TB，峰值大於1P，平均約為300TB。
即刻搜索在搜索引擎中使用sstable格式存儲網頁並直接將sstable文件存儲在HDFS上面，主要使用HadoopPipes編程介面進行後續處理，也使用Streaming介面處理數據，主要的應用包括：
網頁存儲。
解析。
建索引。
推薦引擎。
end
Ⅶ 為什麼現在做軟體定義分布式存儲的廠商越來越多了
數據量激增
隨著個性化、物聯網、萬聯網的發展，數據以前所未有的速度迅猛增長，數據的存放、管理、優化、利用成為難題，用戶面臨著如下挑戰：存儲利用率低，數據僵化在某些硬體組件里，難以提供隨需動態變化的服務等級，缺乏精確的控制，部署和調整存儲資源需要經過復雜的流程（例如需要應用管理員與存儲管理員等進行協調），自動化程度低，對請求的響應慢，……。
存儲相關軟硬體技術快速發展
軟體技術方面：虛擬化、分布式存儲與雲計算技術的發展。
硬體方面：SSD，CPU 多核技術，高速網路技術，大容量伺服器和磁碟等
軟體定義存儲優勢明顯，以超融合為例
成本優勢
Ⅷ Web3.0中國峰會暨分布式存儲行業大會隆重舉行
11月11日-15日，Web3.0中國峰會暨分布式存儲行業大會（以下簡稱「峰會」）在深圳福田會展中心隆重舉行。峰會作為2020中國國際高新技術成果交易會（以下簡稱「高交會」）的重要組成部分，匯聚了眾多領軍人物、企業代表、專家學者、權威媒體人等，同時共享高交會來自智能 科技 、互聯網、物聯網、人工智慧、大數據、新基建等行業超40萬名專業觀眾。
深圳麥客存儲 科技 有限公司（以下簡稱「麥客存儲」）作為分布式存儲十強企業及區塊鏈二十強，榮幸受邀參會。麥客存儲首席商務官朱頌先生出席峰會，發表「鑄就存儲產業新生態，加速新動能崛起」主題演講，並參與「區塊鏈分布式存儲之生態路在何方」圓桌論壇。
鑄就存儲產業新生態
朱頌表示，數據時代即將到來。以後的人類 社會 ，數據是如同當今石油等一般的重要戰略資源之一，勢必會被各利益集團所爭奪。在未來， 算力是能源，演算法是法則，而存儲就是土壤 。
區塊鏈被公認為是對生產關系的變革，可以大幅拓展人類協作的廣度和深度，從而推動「信息互聯網」向「價值互聯網」變遷。它也被認為是未來發展數字經濟、構建新型信任體系不可或缺的技術之一，而區塊鏈分布式存儲是其中極為重要的一部分。
未來區塊鏈分布式存儲將在數據管理、保護等方面發揮更加積極的作用，成為大國重器和數字產業生態的系統構建與新基建的重要引擎。
麥客存儲牢記使命，堅守擔當，在推動傳統存儲產業革新的同時，積極與不同領域企業攜手創新，加快落實區塊鏈分布式存儲在產業鏈中的實際應用、融合應用，發揮新技術先進優勢，形成產業新生態。
主題演講完畢，朱頌接受多家行業權威媒體采訪，以下為問答實錄：
問
區塊鏈分布式存儲相較於其它存儲技術有何創新之處？都有哪些優勢？行業現狀如何？
區塊鏈分布式存儲結合了區塊鏈技術的優勢，相較於傳統中心化存儲技術，有下載速度快、數據安全性高、存儲成本低廉、數據留存時間長、可溯源、消除冗餘文件等眾多優勢，被廣泛認可為構築Web3.0的基石。
答
新基建和「十四五」對於區塊鏈分布式存儲行業發展都是利好政策，國家也多次頒發相關政策引導盡快培育數據市場。現在的行業正在快速發展期，整體欣欣向榮，麥客存儲積極推動應用落地與生態建設，為行業做出實際的貢獻。
問
麥客存儲廣東分布式存儲數據中心部署情況如何？麥客存儲推出「麥客星際中國」計劃，並在推動「2+1」上市規劃，現在進展如何？
麥客存儲將斥資2.5億元人民幣收購廣東分布式存儲數據中心，目前部署順利，已啟用。
答
截至11月13日，麥客存儲已成立多家銀河系公司、太陽系公司、地月系公司。九月以來，「麥客星際中國」全國巡迴峰會成功召開了36站。11月7日，麥客存儲正式啟動新加坡上市工作。
問
麥客存儲在行業內處於什麼地位？核心優勢有哪些？
麥客存儲持續處於業內領先地位。
答
麥客存儲在區塊鏈分布式存儲行業最大的優勢是集合全產業鏈於一體，深度融合供應鏈上下游，擁有多個數據中心、自建存儲伺服器生產工廠，且非常注重自主技術的研發，並在行業內深耕多年。無論是在存儲伺服器的硬體質量控制、性價比、數據中心運維、降低經營成本、合作渠道等方面都有著不小的優勢，也是麥客存儲核心競爭力所在。
構築Web3.0
「互聯網+」的魅力毋庸置疑，電子商務與各種雲平台、雲服務大行其道，精彩紛呈的網路世界無疑已成為人類 社會 的重要部分。但是，現行網路已經愈發難堪當今 社會 的實際需求， 數據確權、隱私保護、權益保護如同三座大山一般橫亘在互聯網上 。
站在千禧年後第一個二十年末，我們發現互聯網亟需進化，刻不容緩。首先，要改造一樣事物，了解它的發展歷程非常有必要，現在的專家學者們普遍認同將互聯網分為三個時代，我們或將進入Web3.0時代。
Web1.0
以靜態、單向閱讀為主，網站內信息可以直接和其他網站信息進行交互，能通過第三方信息平台同時對多家網站信息進行整合使用。代表為新浪，搜狐，網易三大門戶。
Web2.0
以分享為特徵的實時網路，用戶在互聯網上擁有自己的數據，並能在不同的網站上使用。（即現行網路）
Web3.0
將以網路化和個性化為特徵，提供更多人工智慧服務，完全基於Web，用瀏覽器即可實現復雜的系統程序才具有的功能。
Web3.0尚未正式誕生，現處於初級階段，難以完全准確定義，但公認可以實現萬物互聯的美好暢想，代表著下一個時代的需求。 在Web3.0中，信息自由交互，價值自由流通。數據和價值都屬於用戶，而不是提供服務的公司。
分布式存儲成剛需
無論是Web 1.0還是Web 2.0，因為運營服務的中心化總是或多或少地帶來透明度和信任的問題，但是這一問題可以通過數據權益通證化、數據確權與授權的區塊鏈技術應用來得到解決，這個過程完成之後，Web3.0時代也將來臨。在這個實現的過程中，區塊鏈分布式存儲將發揮舉足輕重的作用。
分布式相對於中心化來說，更穩定、抗風險能力更強、消耗更低、更公平、更透明、更簡單。
事實上，分布式思想已經在我們的工業、科學等眾多方面應用非常廣闊。
去中心化的准確描述應該是多中心，或者說是沒有唯一的中心控制的弱中心，去中心不代表著沒有中心，而是把機會拉平，每個尋常的節點都有可能成為中心，如同每個普通美國人，都有可能成為美國總統。
加速新動能崛起
因5G、雲計算、人工智慧等為代表的一批高新技術蓬勃發展，數據存儲需求爆炸式上升，區塊鏈結合分布式存儲帶來的是一種全新的技術想像，一種突破傳統的海量數據存儲模型，是一次革命性的顛覆浪潮。
近日，國家廣播電視總局辦公廳印發《國家廣播電視總局辦公廳關於印發區塊鏈技術應用系列白皮書的通知》。白皮書中多次提及IPFS、區塊鏈分布式存儲，肯定了IPFS的應用價值與技術優勢，並就如何利用IPFS等新技術打造融媒體中心等做出詳細介紹。區塊鏈分布式存儲的重大價值顯露無疑。
麥客存儲作為區塊鏈分布式存儲領域先驅引領者，重視技術協同、生態融合，推動多項技術的構建，致力於區塊鏈分布式存儲與5G、大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等產業深度融合協同發展，助力傳統企業轉型升級，加速新舊動能轉換，為數字化時代的發展做出貢獻。
Ⅸ 分布式存儲是什麼
中央存儲技術現已發展非常成熟。但是同時，新的問題也出現了，中心化的網路很容易擁擠，數據很容易被濫用。傳統的數據傳輸方式是由客戶端向雲伺服器傳輸，由伺服器向客戶端下載。而分布式存儲系統QKFile是從客戶端傳送到 N個節點，然後從這些節點就近下載到客戶端內部，因此傳輸速度非常快。對比中心協議的特點是上傳、下載速度快，能夠有效地聚集空閑存儲資源，並能大大降低存儲成本。
在節點數量不斷增加的情況下，QKFile市場趨勢開始突出，未來用戶數量將呈指數增長。分布式存儲在未來會有很多應用場景，如數據存儲，文件傳輸，網路視頻，社會媒體和去中心化交易等。網際網路的控制權越來越集中在少數幾個大型技術公司的手中，它的網路被去中心化，就像分布式存儲一樣，總是以社區為中心，面向用戶，而分布式存儲就是實現信息技術和未來網際網路功能的遠景。有了分布式存儲，我們可以創造出更加自由、創新和民主的網路體驗。是時候把網際網路推向新階段了。
作為今年非常受歡迎的明星項目，關於QKFile的未來發展會推動互聯網的進步，給整個市場帶來巨大好處。分布式存儲是基於網際網路的基礎結構產生的，區塊鏈分布式存儲與人工智慧、大數據等有疊加作用。對今天的中心存儲是一個巨大的補充，分布式時代的到來並不是要取代現在的中心互聯網，而是要使未來的數據存儲發展得更好，給整個市場生態帶來不可想像的活力。先看共識，後看應用，QKFile創建了一個基礎設施平台，就像阿里雲，阿里雲上面是做游戲的做電商的視頻網站，這就叫應用層，現階段，在性能上，坦白說，與傳統的雲存儲相比，沒有什麼競爭力。不過另一方面來說，一個新型的去中心化存儲的信任環境式非常重要的，在此環境下，自然可以衍生出許多相關應用，市場潛力非常大。
雖然QKFile離真正的商用還有很大的距離，首先QKFile的經濟模型還沒有定論，其次QKFile需要集中精力發展分布式存儲、商業邏輯和 web3.0，只有打通分布式存儲賽道，才有實力引領整個行業發展，人們認識到了中心化存儲的弊端，還有許多企業開始接受分布式存儲模式，即分布式存儲 DAPP應用觸達用戶。所以QKFile將來肯定會有更多的商業應用。創建超本地高效存儲方式的能力。當用戶希望將數據存儲在QKFile網路上時，他們就可以擺脫巨大的集中存儲和地理位置的限制，用戶可以看到在線存儲的礦工及其市場價格，礦工之間相互競爭以贏得存儲合約。使用者挑選有競爭力的礦工，交易完成，用戶發送數據，然後礦工存儲數據，礦工必須證明數據的正確存儲才能得到QKFile獎勵。在網路中，通過密碼證明來驗證數據的存儲安全性。采礦者通過新區塊鏈向網路提交其儲存證明。通過網路發布的新區塊鏈驗證，只有正確的區塊鏈才能被接受，經過一段時間，礦工們就可以獲得交易存儲費用，並有機會得到區塊鏈獎勵。數據就在更需要它的地方傳播了，旋轉數據就在地球范圍內流動了，數據的獲取就不斷優化了，從小的礦機到大的數據中心，所有人都可以通過共同努力，為人類信息社會的建設奠定新的基礎，並從中獲益。
Ⅹ 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。