A. 分布式存儲是什麼東西
關於分布式存儲實際上並沒有一個明確的定義，甚至名稱上也沒有一個統一的說法，大多數情況下稱作 Distributed Data Store 或者 Distributed Storage System。
其中維基網路中給 Distributed data store 的定義是：分布式存儲是一種計算機網路，它通常以數據復制的方式將信息存儲在多個節點中。
在網路中給出的定義是：分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。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。
盡管各方對分布式存儲的定義並不完全相同，但有一點是統一的，就是分布式存儲將數據分散放置在多個節點中，節點通過網路互連提供存儲服務。這一點與傳統集中式存儲將數據集中放置的方式有著明顯的區分。
B. 生活中的人工智慧之航天應用
姓名：陳心語 學號：21009102266 書院：海棠1號書院
轉自： 人工智慧在中國航天的應用與展望_數據 (sohu.com)
【嵌牛導讀】
隨著物聯網、大規模並行計算、大數據和深度學習演算法等技術的突破，人工智慧近年來取得了突飛猛進的發展，在圖像識別、語音識別、自然語言處理、無人駕駛、智能機器人等眾多領域展現出令人期待的發展前景，並得到了國內外各政府的關注和支持;該文將人工智慧技術與運載火箭、深空探測器、武器裝備等航天應用相結合，論述其在自主規劃航天任務、高效智能地面測試、全面快速設計保障等方面的應用模式，並從產品規劃、頂層設計、產品打造、具體實施幾個方面對中國航天後續發展人工智慧技術提出了相關的對策建議。
【嵌牛鼻子】人工智慧運用於航天。
【嵌牛提問】人工智慧在航空航天中有什麼運用呢？
【嵌牛正文】
岳夢雲, 王 偉, 張羲格
(北京宇航系統工程研究所，北京 100076)
摘要： 隨著物聯網、大規模並行計算、大數據和深度學習演算法等技術的突破，人工智慧近年來取得了突飛猛進的發展，在圖像識別、語音識別、自然語言處理、無人駕駛、智能機器人等眾多領域展現出令人期待的發展前景，並得到了國內外各政府的關注和支持;該文將人工智慧技術與運載火箭、深空探測器、武器裝備等航天應用相結合，論述其在自主規劃航天任務、高效智能地面測試、全面快速設計保障等方面的應用模式，並從產品規劃、頂層設計、產品打造、具體實施幾個方面對中國航天後續發展人工智慧技術提出了相關的對策建議。
關鍵詞： 人工智慧； 大數據； 航天應用
0 引言
在十二屆全國人大五次會議上，國務院總理李克強在作政府工作報告時表示，要「全面實施戰略性新興產業發展規劃，加快新材料、人工智慧、集成電路、生物制葯、第五代移動通信等技術研發和轉化」，這也是「人工智慧」這一表述首次出現在政府工作報告中。
近年來，物聯網、大規模並行計算、大數襪悄據和深度學習演算法這四大催化劑的發展，以及計算成本的降低，使得人工智慧技術突飛猛進。2016年12月，升級版「AlphaGo」化名「master」在60場互聯網棋局車輪大戰中連勝柯潔九段、陳耀燁九段、朴廷桓九段、羋昱廷九段、唐韋星九段等高手，取得全勝戰績，引起各界對人工智慧的廣泛關注與討論。
1 人工智慧的四大先決條件
1.1 物聯網
隨著攝像頭、麥克風、各種類型感測器的發展，基於物聯網技術的智能設備得到了飛速提升，而大量智能設備的出現則進一步加速了感測器領域的繁榮。這些感測器負責尺搜採集數據、記憶、分析、傳送數據，將外部世界數字化，為智能系統提供了多維度的數據輸入，成為數字世界與物理世界交互、反饋的介面和手段。
1.2 大規模並行計算
並行計算(Parallel Computing)指同時使用多種計算資源解決一個計算問題的過程，能夠有效的提高計算速度和處理能力的一種有效手段。海量的分布式計算資告困渣源和超高速計算能力，令快速處理大量數據、訓練復雜模型、用知識體系代替人類常識成為可能。這些知識和模型為人類和機器人提供智能的輔助決策，讓人工智慧成為現實。
1.3 大數據
大數據具備Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)的5V特點。在過去，要盡可能全面地認識某項事物，必須合理設計抽樣調查的策略，使樣本能夠盡量覆蓋全集特徵。隨著計算能力的提升，可以不再採用隨機分析法這樣的權衡之策，而採用所有數據進行分析處理。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。海量的數據為人工智慧的學習和發展提供了資源。通過知識挖掘，可以從大量有雜訊的隨機實際應用數據中，提取人們事先不了解但是隱藏在數據中的有價值的信息和知識。這種對隱性信息的挖掘是大數據價值的核心，也是實現人工智慧的關鍵。
1.4 深度學習演算法
深度學習演算法作為機器學習的一個分支，由Hinton等人於2006年提出，是人工智慧迎來新一輪飛速發展最重要的核心技術[1]。深度學習演算法用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效演算法來替代手工獲取特徵，其中最廣為使用的演算法包括卷積神經網路(convolutional neural networks，CNN)、循環神經網路(recurrent neural network，RNN)長短期記憶網路(long short-term memory，LSTM)等，需要根據具體應用場景和數據特徵加以選擇。深度學習是對人類思維方式的建模，讓機器能夠理解人的行為，並將知識運用到與用戶的交互中，達到機器「人性化」的終極目標，實現人工智慧技術在商業中的落地。
2 人工智慧的細分領域
2.1 圖像識別
通過結合大數據的訓練，人工智慧可以對圖像進行預處理、圖像分割、特徵提取和判斷匹配。在圖像識別的技術框架中，人臉識別應用非常廣泛。人臉識別是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。目前國內領先企業曠視科技的人臉識別准確率已高達99.999%。此外，在產品生產質量檢驗上，圖像識別技術應用也非常廣泛，例如：機械類產品的裂紋自動識別檢測。
2.2 語音/語義識別
利用特徵提取技術、模式匹配准則及模型訓練技術，語音識別能夠讓機器對採集到的語音信息進行識別和理解，轉化為文本或命令。例如在軍事上，可通過語音識別確認說話人的身份、偵聽情報內容、或下發操作指令，具有非常重要的價值。目前，針對中小詞彙量非特定人的語音識別系統識別精度已超過98%，針對特定人的識別精度甚至更高。
2.3 自然語言處理
語言是人類區別其他動物的本質特性，因此理解語言也是人工智慧的一個核心方向。綜合語言學、計算機科學、數學等多種科學，自然語言處理研究能實現人與計算機之間有效通信的各種理論和方法，以一種智能高效的方式，對文本數據進行系統化分析、理解與信息提取。通過使用自然語言處理技術，可以管理大塊的文本數據，或執行大量的自動化任務，並且解決如自動摘要，機器翻譯，命名實體識別，關系提取等語言相關任務[2]。
2.4 無人駕駛
無人駕駛的核心技術是即時空間建模和人工智慧技術。低成本高效率的感知解決方案是無人駕駛的基礎，高精度底圖的建立是無人駕駛的關鍵，具有深度學習的演算法晶元是無人駕駛的核心。在過去六年內，谷歌無人駕駛汽車在公路上安全行駛220多萬公里，僅發生17起交通以外，而且均是由人類失誤引發的。
2.5 智能機器人
智能機器人融合了幾乎所有人工智慧分支技術，它至少需要具備感覺要素、反應要素和思考要素。它能夠理解人類語言，感知、分析周圍環境信息並調整自己的動作。目前已發展出多樣化的機器人種類，從智能水平較低的工業機器人，到智能陪護機器人再到高級智能機器人。
3 人工智慧在中國航天上的應用前景
3.1 更自主的任務規劃
航天飛行任務規劃是一個典型的知識處理過程，其中涉及較為復雜的邏輯推理和眾多的約束條件，這種問題適合採用人工智慧的方式加以解決，實現「人工智慧+」。
3.1.1 「人工智慧+運載火箭」——高容錯飛行
運載火箭的飛行入軌面臨的是一個地面難以復制和模擬等效的全新環境，飛行階段程序轉彎、發動機關機、級間分離、再次點火、姿態修正、載荷分離諸多環節中數百個零部件任一失效偏差都可能給火箭帶來不可挽回的損失，是運載火箭成敗與否的核心一環。高機動性、短飛行周期、惡劣環境都意味著人無法有效干預，因此，發動機推力下降、姿控極性接反均直接造成了任務失敗，飛行風險居高不下。
目前的箭載計算機大多不具備重新規劃飛行任務的能力，或需要地面人工計算制導諸元後，通過測量系統進行了上行注入，一定程度上實現彈道的重規劃，將衛星送入軌道[3]。
未來，將運載火箭設計階段梳理的飛行過程故障模式與感測器參數相結合，研究基於人工智慧的運載火箭飛行階段故障自診斷以及深度學習訓練方法，在分秒必爭的運載火箭飛行段完成故障預測、故障定位與故障隔離工作，並通過軌跡彈道重規劃、制導姿控模型重生成，有效隔離局部故障，規避失敗風險，最優化飛行軌跡與姿態控制，有效挖掘潛在運力資源[4]。
除此之外，在運載火箭發動機關機、級間分離後，分離的艙部段通過自主感知和自主控制技術，與衛星定位信息、地形布局信息動態匹配，通過發動機再次點火，實現艙部段自主飛行、平穩下落、精準落地以及主動防護，通過艙部段及各級發動機的回收再利用，顯著壓縮運載火箭任務周期，降低運載火箭製造成本。
3.1.2 「人工智慧+深空探測器」——自主規劃
現有行星探測器的主要前進方式為：拍攝前方照片通過遙測發回地面站，操作人員根據圖像確定前進路線，再通過上行通道上注行動指令，實現探測車的行駛操作。這種模式過於依賴地面測試人員，效率較低，很多時候由於行星表面環境較為惡劣，或者由於距離的確過於遙遠，遙測控制信號也比較微弱，或者由於地球自轉引起相對位置改變，無法實現遙測遙控，更難以實現探測器的實時控制。基於人工智慧、視覺計算、監控裝置的自動駕駛將大幅提高探測、地形勘測的效率。根據視頻攝像頭、雷達感測器以及激光測距器來了解周圍的地形狀況，利用圖像識別等智能感知技術、智能決策和智能控制技術可以實現行星探測車的自主行動，選取最優探測路線，智能避開障礙物體，以最小的代價、最高的效率採集有用信息，大大輔助深空探測應用。
深空探測應用中，復雜航天器是由大量元器件和軟體組成，長期的在軌運行，元器件的故障和軟體的不完善在所難免，由於太空環境的特殊性，當某部分損壞時，難以通過人員進入太空進行判別和修復，利用人工智慧技術結合空間高精度、高靈敏度機械臂，通過智能分析航天器數據，實現故障的自主定位、自動識別和在軌自主修復，在軌操作、組裝、拆卸、管理。
3.1.3 「人工智慧+武器裝備」——智能作戰
通過多維度偵查探測系統，智能感知、發現、定位、跟蹤敵方動態、電磁頻譜信息、作戰行動等戰場態勢信息，以最少的人員、更少的代價、最大化地獲取戰場情報數據，輔助智能判別與智能決策應用。如利用覆蓋紅外、可見光、微波雷達等多種技術手段，實現一體化、集成化的多模融合探測裝置，智能感知多維度、多層次、多類型數據，然後應用數據配准、智能去噪等預處理手段獲取高質量多源數據，再利用深度學習、模糊推理、專家系統等智能技術，建立目標識別和威脅判別模型，實現武器裝備作戰環境中目標智能探測感知和識別。
通過給武器裝備各類感測器、探測器，智能探測感知飛行空間信息、攔截彈信息等，數據傳輸給彈載智能「大腦」，設定相應的優化准則、目標等，通過數據分析，智能自主決策，規劃調整飛行彈道，通過動力學氣動調整，改變飛行軌跡，增強突防性能[5]。
人工智慧使無人機個體具備較高的智能水平，協同作戰能力顯著提高，從而形成低成本的無人機蜂群戰術。目前，以美國國防高級研究計劃局(DARPA)為首的眾多機構，都投入了大量經費就無人機集群在空中的協同作戰理論和技術展開研究，包括無人機的快速編隊、多機間通信協同，自主戰術決策與下達作戰命令等，構建多無人飛行器的任務自組織系統分布式體系結構。
3.2 更高效的地面測試
運載火箭的測試發射同樣是一個多學科交叉，多專業耦合的復雜系統工程，是運載火箭成敗與否的關鍵一環。狀態准備、測試操作、預案決策、數據判讀，每一環都是技術能力的保障，都是知識經驗的考驗，同樣每一步都離不開人的參與，成敗維系在每一名人員身上，高水平人員的稀缺造成測試發射無法多任務並舉，以及連續疲勞帶來的風險造成測試發射周期無法進一步壓縮，通過應用人工智慧技術，可顯著提升測試效率，降低發射成本[6]。
3.2.1 採集層
通過多樣化的手段代替傳統的感測器採集或人工直接觀測，基於視頻語音識別技術的應用可以大大減少火箭本身測點的布置。例如：發動機工作狀態，可以通過對其工作時的聲音進行頻譜分析；一些機構的動作，可以通過非接觸的攝像機直接觀察；儀器儀表的指示燈狀態監控，可以通過攝像頭攝錄信息，之後在後台用圖像識別的方式的進行自動判斷。
3.2.2 處理層
人工智慧技術極大的提升了設備的數據處理與故障診斷的能力。對地面測試數據進行統一管理和應用，除了完成流程自閉環的反饋判斷，還能夠對數據的趨勢、關聯進行綜合分析，設備不但可以掌握自身的運行狀態，實現故障檢測與隔離，啟用合適的故障預案，還能夠想設計操作人員提供輔助決策和任務規劃建議。
3.2.3 執行層
前端無人值守是未來火箭發展的必然趨勢。電測過程中的脫查脫拔等人為操作、異常故障時的搶險操作，可以採用帶視覺定位系統的機械臂來完成。此外，後端的人機交互也可以加入語音識別、手勢感知等新型指揮手段，提高測試效率。
3.3 更全面的設計保障
3.3.1 智能設計
引入人工智慧技術，可以將目前的半智能化計算機輔助設計系統升級為智能化計算機輔助設計系統，整合現有的海量資料及資源，模擬人腦思考的過程，徹底解決上述三類問題。採用人工智慧技術的「航天大腦」可以根據型號需求提供總體文件的初稿，總體設計師進行決策修改後，「航天大腦」將系統需要的文件自動下發至系統級，並形成系統級文件的初稿，系統設計師進行決策修改後，「航天大腦」再將單機需要的文件下發至單機。在進行具體設計時，設計師僅需將設計輸入文件提交至「航天大腦」，系統則會根據需求以及所學習的設計文件完成設計工作。如設計電纜網圖時，設計師僅需將電纜的幾何尺寸、點位定義等提交至「航天大腦」，「航天大腦」會自動繪制出電纜網圖的模板，並自動給出諸如線纜型號推薦、連接器型號推薦等輔助決策信息，設計師將不需逐個翻閱廠家的手冊即可完成設計，設計效率將大大提高。此外，由於「航天大腦」能夠在很短的時間內完成大量文件的學習工作，並從中找出最優方案，設計的標准化和設計水平也能夠得到保證。
3.3.2 智能製造
智能製造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智研製造系統，通過人與智能機器的合作共事，擴大、延伸和部分地取代人類專家在製造過程中的腦力勞動。它把製造自動化的概念更新，擴展到柔性化、智能化和高度集成化。
利用大數據技術，對於運載火箭製造裝配需要的物資、工具、生產線、場地、工裝、人員、運輸車輛都統一進行編碼採集與實時定位管理，將散布在全國各地的運載火箭製造裝配資源條件，進行投籌管理，真正做到全國一盤棋。並與運載火箭發射任務計劃有機對接，通過態勢分析與智能預測，實現生產規模進度的最優化預測管理，成本進度最優化，並能夠實現突發風險的動態應變處置，實現成本最優化管理。
在生產過程中，也完成了對火箭全生命周期信息的收集與保障。建立火箭的綜合檔案履歷資料庫，收集製造、裝配、測試各個過程的數據與知識，構建大數據分析中心，作為智慧火箭的數據支撐與健康診斷的依據，降低設計和研製成本、提升測發效率、提升火箭的可靠性[7]。
3.3.3 遠程支持
隨著在運載火箭高密度發射、零窗口點火變得常態化，靠大量人力在靶場保障發射任務的模式已難以適應未來的發展需求。發射中心將從逐步從靶場向遠程後方遷移，以日本epsilon火箭為例，科研人員遠程使用兩台筆記本就可實現火箭發射控制。
遠程支持中心能夠統一接收、存儲各靶場各型號發回的測試數據並存儲，並通過智能搜索引擎隨時搜索查看關心的數據及相關文檔；針對當發測試數據，結合歷史數據進行大數據分析，提前識別出可能有質量隱患的關鍵節點；當靶場出現故障時，遠程支持中心通過多媒體、虛擬現實等手段開展協同排故工作。
4 中國航天發展人工智慧的對策建議
4.1 聚焦航天 「大腦」技術體系，做好戰略規劃和頂層設計
基於對大數據與人工智慧的探索和積累，提出以技術-產品-服務為核心的航天「大腦」，其技術體系設想如圖1所示。
圖1航天「大腦」技術體系
4.1.1 技術層
智能感知是為機器裝上觸覺、視覺、聽覺、神經和運動機構等智能硬體，使其具備感知世界的能力。通過集群和虛擬化技術實現對海量數據的快速預處理、分布式存儲、並行計算等，為智慧大腦提供強大的記憶」和「計算」能力。
4.1.2 產品層
智慧產品包括智慧院所、智慧火箭、智慧裝備和智慧民用產業。其中，智慧院所是所有智慧產品研製的基礎，其可以充分激發員工創新創業熱情，並為員工提供高效便捷的管理方式；智慧火箭指的是為火箭裝上「觸覺」和「大腦」，降低測發控對人的依賴，提升火箭可靠性；智慧裝備指的是通過全壽命周期的健康管理，實現裝備自主保障；智慧民用產業指的是通過軍民融合方式，將軍用技術轉向民用領域，如智能健康監測、智慧家電遠程測控、智慧照明、智慧安防等領域。
4.1.3 服務層
未來應全力推動大數據人工智慧等技術與航天裝備的結合，實現裝備信息智能採集、遠程保障、智能決策的完美集成，發展模式也將由提供產品向提供全方位解決方案的服務轉變。
4.2 打造航天「大腦」系列產品，快速形成專業的能力和隊伍
4.2.1 智慧院所
以創新為驅動、以信息化為基礎、以知識為載體，利用智能科學理論、技術、方法和信息及自動化技術工具，充分有效地整合和優化利用各類內外部資源，保證能夠持續創新，不斷開發新產品、新服務，為航天單位的發展提供智能決策。
4.2.2 數據銀行
建立航天大數據中心，成立「航天數據銀行」，對產品研製、生產等多環節的數據進行統一管控、統一挖掘，實現數據挖掘效果的最大化，創造服務價值。智慧管理通過實現產品全壽命周期的統一管控，建立基於數據信息驅動的智能化研製模式，提升工作效率。智慧決策基於大數據技術，將先進管理理念、業務流程和管理模式等融合，實現管理信息化和智能化，達到「降本增效」的目的。
4.2.3 智能裝備
通過大數據與互聯網等高新技術，實現火箭的高度信息化與智能化。包括智慧的遠程發射支持平台，智慧的測發指控平台，智慧的全壽命周期綜合保障平台。智慧的遠程發射支持平台通過大數據技術，訓練後方的智能機器大腦，提升異地協同保障能力，減免專家到一線協助排故，解決問題。智慧的測發指控平台依託於語音識別、圖像識別、大數據等技術，實現自主的測發指控過程。智慧的全壽命周期綜合保障平台利用大數據技術保障數據統一化規范，完成自主健康評估、精準的壽命預測和數據驅動的視情維修[8]。
4.2.4 智慧產業
依託剩餘載荷和末級監控，實現對地觀測等服務，依託遠程測控、健康監測、大數據、新一代信息應用技術，通過融合智慧城市中的多源數據，在智慧城市和智慧產業中，提升城市的精細化管理水平，同時為航天單位軍民融合開拓增收，鍛煉隊伍。
4.3 分布落地執行，拓展航天「大腦」的服務
未來，應全力推動大數據人工智慧等技術與航天裝備的結合，實現裝備信息智能採集、遠程保障、智能決策的完美集成，航天企業的發展模式也將由提供產品向提供全方位解決方案的服務轉變，如智慧的發射服務、全面的體系作戰服務和智慧的軍民融合服務。智慧發射最終要實現輸入一個指定的位置坐標，為其精準、快速、智能、高效、低廉地發射到指定地點。全面的體系作戰服務基於大數據和人工智慧技術，能夠實現裝備的自主保障、戰時智能決策和一體化的體系作戰。智慧的軍民融合服務結合現有的技術和民用產業，開展更多的智慧產業服務，通過信息和通信技術的應用，提升城市的管理水平，提高市民的生活質量，令城市運行和市民生活更加智能。
參考文獻:
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Application and Prospect of Artificial Intelligence in China Aerospace
Yue MengYun, Wang Wei, Zhang Xige
(Beijing Institute of Aerospace SystemEngineering, Beijing 100076,China)
Abstract : With the breakthrough of technology such asnetworking, massively parallel computing, big data and deep learningalgorithms, Artificial Intelligence has achieved rapid development in recentyears, exciting prospects for development in image identification, voicerecognition, Natural Language Processing(NLP), self-driving, thus got theattention and support from governments of the world. This paper combinesartificial intelligence technology with space applications such as rockets,deep-space detector and weapon equipment, then describes its applicationprospect in space Mission Planning, Ground Testing, Integrated Support, etc.And puts forward relevant countermeasures and suggestions on the subsequentdevelopment of AI technology in China Aerospace.
Keywords : Artificial Intelligence; Big Data; China Aerospace
收稿日期：2019-02-18；修回日期：2019-02-26。
作者簡介：岳夢雲(1988-)，女，安徽合肥人，碩士，工程師，主要從事運載火箭與導彈的地面測發控系統設計方向的研究。
文章編號：1671-4598 ( 2019 ) 06-0001-04
DOI ： 10.16526 / j.cnki.11-4762 / tp.2019.06.001
中圖分類號：TP18
文獻標識碼：A
C. 深信服安徽哪家代理啊浪潮伺服器哪家代理啊安徽省的。
安徽英信做深信服和浪潮伺服器
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D. 分布式存儲有哪些
問題一：當前主流分布式文件系統有哪些?各有什麼優缺點 目前幾個主流的分布式文件系統除GPFS外，還有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)項目是Clemson大學為了運行Linux集群而創建的一個開源項目,目前PVFS還存在以下不足：
1）單一管理節點:只有一個管理節點來管理元數據，當集群系統達到一定的規模之後，管理節點將可能出現過度繁忙的情況，這時管理節點將成為系統瓶頸;
2）對數據的存儲缺乏容錯機制:當某一I/O節點無法工作時，數據將出現不可用的情況;
3）靜態配置:對PVFS的配置只能在啟動前進行，一旦系統運行則不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系統是一個基於對象存儲的分布式文件系統，此項目於1999年在Carnegie Mellon University啟動，Lustre也是一個開源項目。它只有兩個元數據管理節點,同PVFS類似,當系統達到一定的規模之後，管理節點會成為Lustre系統中的瓶頸。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用於管理自己的集群存儲系統的分布式文件系統。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司為了滿足公司內部的數據處理需要而設計的一套分布式文件系統。
5.相對其它的文件系統，GPFS的主要優點有以下三點：
1)使用分布式鎖管理和大數據塊策略支持更大規模的集群系統,文件系統的令牌管理器為塊、inode、屬性和目錄項建立細粒度的鎖，第一個獲得鎖的客戶將負責維護相應共享對象的一致性管理，這減少了元數據伺服器的負擔;
2)擁有多個元數據伺服器,元數據也是分布式,使得元數據的管理不再是系統瓶頸;
3)令牌管理以位元組作為鎖的最小單位,也就是說除非兩個請求訪問的是同一文件的同一位元組數據,對於數據的訪問請求永遠不會沖突.
問題二：分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？ 分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 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。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
問題三：什麼是分布式存儲系統？ 就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
問題四：什麼是分布式數據存儲 定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
問題五：分布式文件系統有哪些主要的類別？ 分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。
4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。
問題六：分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同 分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
問題七：分布式存儲有哪些 華為的fusionstorage屬於分布式 您好，很高興能幫助您，首先，FusionDrive其實是一塊1TB或3TB機械硬碟跟一塊128GB三星830固態硬碟的組合。我們都知道，很多超極本同樣採用了混合型硬碟，但是固態硬碟部分的容量大都只有8GB到32GB之間，這個區間無法作為系統盤來使用，只能作
問題八：linux下常用的分布式文件系統有哪些 這他媽不是騰訊今年的筆試題么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
網路文件系統是FreeBSD支持的文件系統中的一種，也被稱為NFS。
NFS允許一個系統在網路上與它人共享目錄和文件。通過使用NFS， 用戶和程序可以象訪問本地文件一樣訪問遠端系統上的文件。它的好處是：
1、本地工作站使用更少的磁碟空間，因為通常的數據可以存放在一台機器上而且可以通過網路訪問到。
2、用戶不必在每個網路上機器裡面都有一個home目錄。home目錄可以被放在NFS伺服器上並且在網路上處處可用。
3、諸如軟碟機、CDROM、和ZIP之類的存儲設備可以在網路上面被別的機器使用。可以減少整個網路上的可移動介質設備的數量。
開發語言c/c++,可跨平台運行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套開放源代碼的分布式文件系統，允許系統之間通過區域網和廣域網來分享檔案和資源。OpenAFS是圍繞一組叫做cell的文件伺服器組織的，每個伺服器的標識通常是隱藏在文件系統中，從AFS客戶機登陸的用戶將分辨不出他們在那個伺服器上運行，因為從用戶的角度上看，他們想在有識別的Unix文件系統語義的單個系統上運行。
文件系統內容通常都是跨cell復制，一便一個硬碟的失效不會損害OpenAFS客戶機上的運行。OpenAFS需要高達1GB的大容量客戶機緩存，以允許訪問經常使用的文件。它是一個十分安全的基於kerbero的系統，它使用訪問控制列表(ACL）以便可以進行細粒度的訪問，這不是基於通常的Linux和Unix安全模型。開發協議IBM Public，運行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一個具備容錯功能的網路分布式文件統，它將數據分布在網路中的不同伺服器上，MooseFs通過FUSE使之看起來就 是一個Unix的文件系統。但有一點問題，它還是不能解決單點故障的問題。開發語言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
網路文件系統(Network FileSystem,NFS)是大多數區域網(LAN）的重要的組成部分。但NFS不適用於高性能計算中苛刻的輸入書櫥密集型程序，至少以前是這樣。NFS標準的罪行修改納入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的並行實現，將傳輸速率提高了幾個數量級。
開發語言c/c++,運行在linu下。
googleFs
據說是一個比較不錯的一個可擴展分布式文件系統，用於大型的，分布式的，對大量數據進行訪問的應用。它運行於廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能，它可以給大量的用戶提供性能較高的服務。google自己開發的。
問題九：分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理 神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
問題十：linux 分布式系統都有哪些？ 常見的分布式文件系統有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自適用於不同的領域。它們都不是系統級的分布式文件系統，而是應用級的分布式文件存儲服務。
GFS（Google File System）
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Google公司為了滿足本公司需求而開發的基於Linux的專有分布式文件系統。。盡管Google公布了該系統的一些技術細節，但Google並沒有將該系統的軟體部分作為開源軟體發布。
下面分布式文件系統都是類 GFS的產品。
HDFS
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Hadoop 實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。 Hadoop是Apache Lucene創始人Doug Cutting開發的使用廣泛的文本搜索庫。它起源於Apache Nutch，後者是一個開源的網路搜索引擎，本身也是Luene項目的一部分。Aapche Hadoop架構是MapRece演算法的一種開源應用，是Google開創其帝國的重要基石。
Ceph
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是加州大學聖克魯茲分校的Sage weil攻讀博士時開發的分布式文件系統。並使用Ceph完成了他的論文。
說 ceph 性能最高，C++編寫的代碼，支持Fuse，並且沒有單點故障依賴， 於是下載安裝， 由於 ceph 使用 btrfs 文件系統， 而btrfs 文件系統需要 Linux 2.6.34 以上的內核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基於的btrfs本身就不成熟，它的官方網站上也明確指出不要把ceph用在生產環境中。
Lustre
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Lustre是一個大規模的、安全可靠的，具備高可用性的集群文件系統，它是由SUN公司開發和維護的。
該項目主要的目的就是開發下一代的集群文件系統，可以支持超過10000個節點，數以PB的數據量存儲系統。
目前Lustre已經運用在一些領域，例如HP SFS產品等。
E. 什麼是分布式存儲系統
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。
(5)安徽大規模分布式存儲擴展閱讀：
分布式存儲，集中管理，在這個方案中，共有三級：
1、上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等。
2、本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念。
3、監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。
F. 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。
鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。
G. 中國分布式存儲十大排行榜
時空雲，星際無限，天茹，先河等在分布式存儲行業內都屬於老牌公司了，在業內也相對擁有一定的名氣與粉絲，IPFS星際無限是國內頂尖的區塊鏈科技公司，致力於IPFS的生態建設讓每一個分布式存儲的愛好者都能了解IPFS！目前已經為30+家大型礦商提供獨家技術，同時也做到了在IPFS前20排名里占據了8個節點的好成績！
H. 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。
I. 誰有《大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰-楊傳輝》電子書百度網盤資源下載
大規模分布式存儲系統：原理解析與架構實戰-楊傳輝鏈接：
J. 分布式存儲是什麼
什麼是分布式存儲系統？
就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 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。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
什麼是分布式數據存儲
定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
分布式塊存儲和 分布式文件存儲有是什麼區別
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
統一存儲和融合存儲以及分布式存儲的區別
統一存儲具體概念：
統一存儲，實質上是一個可以支持基於文件的網路附加存儲（NAS）以及基於數據塊的SAN的網路化的存儲架構。由於其支持不同的存儲協議為主機系統提供數據存儲，因此也被稱為多協議存儲。
基本簡介：
統一存儲（有時也稱網路統一存儲或者NUS）是一個能在單一設備上運行和管理文件和應用程序的存儲系統。為此，統一存儲系統在一個單一存儲平台上整合基於文件和基於塊的訪問，支持基於光纖通道的SAN、基於IP的SAN（iSCSI）和NAS（網路附加存儲）。
工作方式：
既然是一個集中化的磁碟陣列，那麼就支持主機系統通過IP網路進行文件級別的數據訪問，或通過光纖協議在SAN網路進行塊級別的數據訪問。同樣，iSCSI亦是一種非常通用的IP協議，只是其提供塊級別的數據訪問。這種磁碟陣列配置多埠的存儲控制器和一個管理介面，允許存儲管理員按需創建存儲池或空間，並將其提供給不同訪問類型的主機系統。最通常的協議一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。當然，也可以同時支持上述三種協議的，不過一般的存儲管理員都會選FC或iSCSI中的一種，它們都提供塊級別的訪問方式，和文件級別的訪問方式（NAS方式）組成統一存儲。
分布式存儲支持多節點，節點是什麼，一個磁碟還是一個主控？
一個節點是存儲節點的簡稱，存儲節點一般是一個存儲伺服器（必然帶控制器），伺服器之間通過高速網路互連。
現在越來越多的存儲伺服器使用arm CPU+磁碟陣列節省能耗，提高「容量能耗比」。
分布式文件系統有哪些主要的類別？
分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。
4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。
分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理
神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
什麼是Hadoop分布式文件系統 10分
分布式文件系統（Distributed File System）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通浮計算機網路與節點相連。
Hadoop是Apache軟體基金會所研發的開放源碼並行運算編程工具和分散式檔案系統，與MapRece和Google檔案系統的概念類似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系統）是其中的一部分。
分布式文件存儲系統採用什麼方式
一。分布式Session的幾種實現方式1.基於資料庫的Session共享2.基於NFS共享文件系統3.基於memcached 的session，如何保證 memcached 本身的高可用性？4. 基於resin/tomcat web容器本身的session復制機制5. 基於TT/Redis 或 jbosscache 進行 session 共享。6. 基於cookie 進行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session復制) 簡介：將一台機器上的Session數據廣播復制到集群中其餘機器上 使用場景：機器較少，網路流量較小 優點：實現簡單、配置較少、當網路中有機器Down掉時不影響用戶訪問 缺點：廣播式復制到其餘機器有一定廷時，帶來一定網路開銷二、Session Sticky 方式管理 簡介：即粘性Session、當用戶訪問集群中某台機器後，強制指定後續所有請求均落到此機器上 使用場景：機器數適中、對穩定性要求不是非常苛刻 優點：實現簡單、配置方便、沒有額外網路開銷 缺點：網路中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障三、緩存集中式管理 簡介：將Session存入分布式緩存集群中的某台機器上，當用戶訪問不同節點時先從緩存中拿Session信息 使用場景：集群中機器數多、網路環境復雜優點：可靠性好 缺點：實現復雜、穩定性依賴於緩存的穩定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入二。Session和Cookie的區別和聯系以及Session的實現原理1、session保存在伺服器，客戶端不知道其中的信息；cookie保存在客戶端，伺服器能夠知道其中的信息。 2、session中保存的是對象，cookie中保存的是字元串。 3、session不能區分路徑，同一個用戶在訪問一個網站期間，所有的session在任何一個地方都可以訪問到。而cookie中如果設置了路徑參數，那麼同一個網站中不同路徑下的cookie互相是訪問不到的。 4、session需要藉助cookie才能正常 工作 。如果客戶端完全禁止cookie，session將失效。是無狀態的協議，客戶每次讀取web頁面時，伺服器都打開新的會話......