㈠ 分布式文件存儲系統通過什麼方式提高可用性和安全性
分布式存儲的六大優點
1. 高性能
一個具有高性能的分布式存戶通常能夠高效地管理讀緩存和寫緩存，並且支持自動的分級存儲。分布式存儲通過將熱點區域內數據映射到高速存儲中，來提高系統響應速度;一旦這些區域不再是熱點，那麼存儲系統會將它們移出高速存儲。而寫緩存技術則可使配合高速存儲來明顯改變整體存儲的性能，按照一定的策略，先將數據寫入高速存儲，再在適當的時間進行同步落盤。
2. 支持分級存儲
由於通過網路進行松耦合鏈接，分布式存儲允許高速存儲和低速存儲分開部署，或者任意比例混布。在不可預測的業務環境或者敏捷應用情況下，分層存儲的優勢可以發揮到最佳。解決了目前緩存分層存儲最大的問題是當性能池讀不命中後，從冷池提取數據的粒度太大，導致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動的問題。
3. 多副本的一致性
與傳統的存儲架構使用RAID模式來保證數據的可靠性不同，分布式存儲採用了多副本備份機制。在存儲數據之前，分布式存儲對數據進行了分片，分片後的數據按照一定的規則保存在集群節點上。為了保證多個數據副本之間的一致性，分布式存儲通常採用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，使用鏡像、條帶、分布式校驗等方式滿足租戶對於可靠性不同的需求。在讀取數據失敗的時候，系統可以通過從其他副本讀取數據，重新寫入該副本進行恢復，從而保證副本的總數固定;當數據長時間處於不一致狀態時，系統會自動數據重建恢復，同時租戶可設定數據恢復的帶寬規則，最小化對業務的影響。
4. 容災與備份
在分布式存儲的容災中，一個重要的手段就是多時間點快照技術，使得用戶生產系統能夠實現一定時間間隔下的各版本數據的保存。特別值得一提的是，多時間點快照技術支持同時提取多個時間點樣本同時恢復，這對於很多邏輯錯誤的災難定位十分有用，如果用戶有多台伺服器或虛擬機可以用作系統恢復，通過比照和分析，可以快速找到哪個時間點才是需要回復的時間點，降低了故障定位的難度，縮短了定位時間。這個功能還非常有利於進行故障重現，從而進行分析和研究，避免災難在未來再次發生。多副本技術，數據條帶化放置，多時間點快照和周期增量復制等技術為分布式存儲的高可靠性提供了保障。
5. 彈性擴展
得益於合理的分布式架構，分布式存儲可預估並且彈性擴展計算、存儲容量和性能。分布式存儲的水平擴展有以下幾個特性：
1) 節點擴展後，舊數據會自動遷移到新節點，實現負載均衡，避免單點過熱的情況出現;
2) 水平擴展只需要將新節點和原有集群連接到同一網路，整個過程不會對業務造成影響;
3) 當節點被添加到集群，集群系統的整體容量和性能也隨之線性擴展，此後新節點的資源就會被管理平台接管，被用於分配或者回收。
6. 存儲系統標准化
隨著分布式存儲的發展，存儲行業的標准化進程也不斷推進，分布式存儲優先採用行業標准介面(SMI-S或OpenStack Cinder)進行存儲接入。在平台層面，通過將異構存儲資源進行抽象化，將傳統的存儲設備級的操作封裝成面向存儲資源的操作，從而簡化異構存儲基礎架構的操作，以實現存儲資源的集中管理，並能夠自動執行創建、變更、回收等整個存儲生命周期流程。基於異構存儲整合的功能，用戶可以實現跨不同品牌、介質地實現容災，如用中低端陣列為高端陣列容災，用不同磁碟陣列為快閃記憶體陣列容災等等，從側面降低了存儲采購和管理成本。
㈡ 大數據的分布式資料庫的發展趨勢如何(分布式資料庫的優點)
現在大數據是一個十分火熱的技術，這也使得很多人都開始關注大數據的任何動態，因為大數據在某種程度上來說能夠影響我們的生活。在這篇文章中我們就給大家介紹一下大數據的分布式資料庫的發展趨勢，希望這篇文章能夠幫助大家更好理解大數據的分布式資料庫的發展趨勢。
其實不論是Hadoop還是分布式資料庫，技術體繫上兩者都已經向著計算存儲層分離的方式演進。對於Hadoop來說這一趨勢非常明顯，HDFS存儲與YARN調度計算的分離，使得計算與存儲均可以按需橫向擴展。而分布式資料庫近年來也在遵循類似的趨勢，很多資料庫已經將底層存儲與上層的SQL引擎進粗芹行剝離。傳統的XML資料庫、OO資料庫、與pre-RDBMS正在消亡；新興領域文檔類資料庫、圖資料庫、Table-Style資料庫與Multi-Model資料庫正在擴大自身影響；傳統關系型資料庫、列存儲資料庫、內存分析型資料庫正在考慮轉型。可以看到，從技術完整性與成熟度來看，Hadoop確實還處於相對早期的形態。直到今天，很多技術在很多企業應用中需要大量的手工調優才能夠勉強運行。同時，Hadoop的主要應用場景一直以來面向批處理分析型業務，傳統資料庫在線聯機處理部分不是其主要的發展方向。同時Hadoop技術由於開源生態體系過於龐大，同時參與改造的廠商太多，使得用戶很難完全熟悉整個體系，這一方面大大增加了開發的復雜度，提升了用戶使用的難度，另一方面則是各個廠商之間維護不同版本，使得產品的發展方向可能與開源版本差別逐漸加大。
而分布式資料庫領域經歷了幾十年的磨練，傳統RDBMS的MPP技術早已經爐火純青，在分類眾多的分布式資料庫中，其主要發展方向基本可以分為「分布式聯機資料庫」與「分布式分析型資料庫」兩種。對比Hadoop與分布式資料庫可以看出，Hadoop的產品發展方向定位，與分布式資料庫中列存儲數據戚棗庫相當重疊而在高並發聯機交易場景，在Hadoop中除了HBase能夠勉強沾邊以外，分布式資料庫則占據絕對的優勢。目前，從Hadoop行業的發展來看，很多廠商而是將其定位改變為數據科學與機器學習服務商。因此，從商業模式上看以Hadoop分銷的商業模式基本已經宣告結束，用戶已經體驗到維護整個Hadoop平台的困難而不願被強迫購買整個平台。大量用戶更願意把原來Hadoop的部件拆開靈活使用，為使用場景岩仔畢和結果買單，而非平台本身買單。另外一個細分市場——非結構化小文件存儲，一直以來都是對象存儲、塊存儲，與分布式文件系統的主戰場。如今，一些新一代資料庫也開始進入該領域，可以預見在未來的幾年中，小型非結構化文件存儲也可能成為具備多模數據處理能力的分布式資料庫的戰場之一。
我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關大數據分布資料庫的發展前景，通過這篇文章我們不難發現資料庫的發展是一個極其重要的內容，只有搭建分布式資料庫，大數據才能夠更好地為我們服務。
㈢ 分布式存儲極簡藝術Minio解析
MinIO 對象存儲系統是為海量數據存儲、人工智慧、大數據分析而設計，基於
Apache License v2.0 開源協議的對象存儲系統，它完全兼容 Amazon S3 介面，單個對象的最大可達 5TB，適合存儲海量圖片、視頻、日誌文件、備份數據和容器/虛擬機鏡像等。作為一個開源服務，MinIO 在設計上汲取了Glusterfs的相關經驗不教訓，系統復雜度上作了大量簡化，目前大小隻有40+M，部署只需要一個命令即可完成！另外，minio舍棄了傳統分布式存儲擴容所需要的遷移流程，採用聯盟模式添加集群的方式，極大簡化了擴容流程；除此之外，minio還具有糾刪編碼、比特位保護、單寫多讀（worm)、下面來依次簡要解析一下Mioio的特點及具體實現：
元數據和數據一起存放在磁碟上。元數據以明文形式存放在元數據文件里（xl.json）。假定對象名字為key_name, 它所在桶的名字是bucket_name, disk路徑就是/disk，那麼存儲路徑就是：/disk/bucket_name/key_name，windows下C盤存放桶名為test，對象名為minio.exe示例如圖：
其中part.1是實際存儲數據（單機模式為原生數據，分布式為糾刪碼分塊），xl.json是如下所示的json字元串：
在同一集群內，MinIO 自己會自勱生成若干糾刪組，用於分布存放桶數據。一個糾刪組中的一定數量的磁碟發生的故障（故障磁碟的數量小於等於校驗盤的數量），通過糾刪碼校驗演算法可以恢復出正確的數據。MinIO 集成了 Reed-Solomon 糾刪碼庫，MinIO 存儲對象數據時，首先把它分成若乾等長的片段（對於大對象，默認按 5MB 切片)，然後每一個片段會糾刪演算法分成若干分片，包括數據分片不校驗分片，每個分片放置在一個糾刪組的某個節點上。對象的每一個數據分片、校驗分片都被「防比特位衰減」演算法所保護。
MinIO 會根據對象名（類似於文件系統的全路徑名)，使用 crc32 哈希演算法計算出一個整數。然後使用這個整數除以糾刪組的個數，得到一個余數。這個余數，可以作為糾刪組的序號，這樣就確定了這個對象所在的糾刪組。MinIO 採用 CRC32 哈希演算法，不 glusterfs 的Davies Meyer哈希演算法（性能、沖突概率不md4, md5相近）不一樣的是，CRC32演算法的哈希值分布較不均勻，但運算速度極快，高出 md4 數倍。相對於容量均衡，MinIO 更看重數據的寫入速度。
糾刪組如何配置？
官方文檔說明如下：
也就是說糾刪組的總大小隻能從這7中情況中根據你提供的盤的個數（或者說路徑個數）來自動選取最大值的，我們 不能靈活地配置m+k糾刪存儲格式。但這樣說又不是很准確 ，因為雖然不能配置任意的m+k，但是在系統已經選取好擦除編碼集的的個數後（也就是m+k），可以使用storage class存儲類來自定義m和k的數量，默認是1:1的。
存儲類：
MinIO支持配置兩種存儲類別，精簡冗餘類別和標准類別，默認是標准類別（1：1），可以在啟動MinIO伺服器之前使用設置的環境變數來定義這些類。使用環境變數定義每個存儲類別的數據和奇偶校驗磁碟後，您可以 在上傳對象時通過請求元數據欄位設置對象的存儲類別x-amz-storage-class 。然後，MinIO伺服器通過將對象保存在特定數量的數據和奇偶校驗磁碟中來兌現存儲類。具體配置和使用可以參考官方文檔 https://github.com/minio/minio/tree/master/docs/erasure/storage-class
傳統的擴展方式的劣勢
通過增加節點來擴展單集群，一般需要進行數據均衡，否則群集內各存儲節點會因負載不均而出現新的瓶頸。除了數據均衡操作的時機這個問題以外，在均衡過程中一般需要仍存儲使用率高的節點吐使用率低的節點遷移數據。當集群擴容後，大量已經寫入的文件落點會出現改變，文件需要遷移到真實的落點。當存儲系統容量比較大時，則會發生大量的文件/對象進行遷移,遷移過程可能由於佔用大量資源而導致上層應用性能下降。而且當文件/對象遷移過程中，機器故障可能會導致一些意想不到的情冴,尤其是有大量業務的時候。當然針對此類問題，Gluterfs之類的文件系統有一些比較復雜的處理辦法。
不支持擴展優勢
㈣ 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。
㈤ 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
這個詞彙是源於國外，簡稱是DSS，簡單來說，就是存儲設備分布在不同的地理位置，數據就近存儲，將數據分散在多個存儲節點上，各個節點通過網路相連，對這些節點的資源進行統一的管理，從而大大緩解帶寬壓力，同時也解決了傳統的本地文件系統在文件大小、文件數量等方面的限制。
為什麼分布式存儲這么重要
分布式存儲的誕生有著很強的優越性，主要體現在靈活性、速度、成本等方面。
靈活性方面：分布式存儲系統使用強大的標准伺服器（在CPU，RAM以及網路連接/介面中），它不再需要專門的盒子來處理存儲功能。而且允許標准伺服器運行存儲，這是一項重大突破，這意味著簡化IT堆棧並為數據中心創建單個構建塊。通過添加更多伺服器進行擴展，從而線性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一個專門的存儲陣列，你會發現它本質上是一個伺服器，但是他只能用於存儲，為了擁有快速存儲系統，你要花費的成本非常高。即使在今天大多數系統中，當你為存儲系統進行擴展時，也不會提高整個系統的性能，因為所有流量都必須通過「頭節點」或主伺服器（充當管理節點）。但是在分布式存儲系統中，任何伺服器都有CPU，RAM，驅動器和網路介面，它們都表現為一個組。因此，每次添加伺服器時，都會增加總資源池，從而提高整個系統的速度。
成本方面：分布式存儲組織將最大限度地降低基礎設施成本高達90％！沒錯，是90%，因為驅動器和網路所花費的成本非常低，極大的提高了伺服器的使用效率，同時，數據中心所花費的電力、空調費、所佔空間等費用也減少了，管理起來更加方面，所需要的人也更少。這也是為什麼如今各大公司都在部署分布式存儲。
㈥ 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。
㈦ 華為突破分布式資料庫和存儲技術，打通數字化轉型「雄關漫道」
2019年，我們將進入數字化轉型的攻關期。所謂「攻關期」即數字化轉型2.0階段，需要攻堅企業關鍵業務上雲和數字化轉型改造的課題。在一份市場調查公司IDC的報告中指出：IDC自2014年提出數字化轉型以來，看到企業在數字化轉型層面已經投入了大量人力物力，但是效果並不理想，有一些企業已經成功屹立在潮頭，有一些企業在向上游進發，還有一些企業只能在浪潮的挾裹中被動前行。
對於企業來說，數字化轉型是「雄關漫道」。IDC認為，目前階段來看，企業亟待解決的是數字化能力提升，包括：與業務的深入結合能力；數據處理和挖掘能力；以及IT技術運營和管理能力。特別是數據處理和挖掘能力，因為數字化轉型推進企業從以流程為核心向以數據為核心轉型，對海量、異構、多類型的數據處理和挖掘能力是釋放數據價值的前提，對數據全生命周期的管控治理是釋放數據價值的保障。而隨著數字化轉型引入大量新技術而導致IT復雜度變高，企業IT技術運營和管理能力是提升企業「IT生產力」的關鍵。
攻關數字化轉型的「雄關漫道」，需要一個具備融合、智能、可傳承三大特性的數字平台。這是2019年3月華為與IDC聯合推出的《擁抱變化，智勝未來—數字平台破局企業數字化轉型》白皮書所提出的觀點。融合主要指把傳統技術和創新技術相結合；智能主要指平台智能化和智能化能力輸出；可傳承主要指解耦、功能復用、可配置等理念打造的架構。而承載這三大觀點的，就是新一代分布式企業級技術。
2019年5月15日，華為發布了業界首款支持ARM架構的新一代智能分布式資料庫GaussDB以及分布式存儲FusionStorage 8.0，作為新一代數據基礎設施，詮釋了具備融合、智能、可傳承三大特性的數字平台。華為常務董事、ICT戰略與Marketing總裁汪濤在發布會上表示，千行百業正在加速智能化進程，越來越多的企業已經意識到數據基礎設施是智能化成功的關鍵。華為圍繞計算、存儲和數據處理三個領域重定義數據基礎設施，加速邁向智能時代。
今天所討論雲和工業互聯網等概念的背後是一個新時代的到來，這就是體系架構大遷徙。傳統企業級技術是在單體應用和單機環境中，保證數據存儲、調用等操作的高可靠、高可用、高穩定，特別是滿足金融級事物處理的ACID（原子性、一致性、隔離性和耐久性）要求，為企業關鍵業務提供數據管理支撐。隨著企業技術向雲架構遷移，資料庫技術也面臨轉型。
2018年，基於雲計算技術的分布式資料庫成為了業界的熱點。簡單理解，雲計算技術就是把「單機」環境替換為由X86伺服器機群所組成的分布式計算環境。原先由幾台小型機完成的計算任務，要分散到上百甚至上千台X86伺服器上，而且還可能跨數據中心操作，挑戰可想而之。特別是在線支付等金融級業務，不能在斷網或網路連接有問題時出錯，也不能因響應速度慢而影響用戶體驗。
2018年8月，中國支付清算協會與中國信息通信研究院聯合舉辦了「金融分布式事務資料庫研討會」，與業界廠商和用戶共商核心資料庫分布式轉型之路，同時發布了《金融分布式事務資料庫》白皮書。金融分布式事務資料庫的工作推進，為分布式資料庫進入企業關鍵業務系統，提供了產業化支撐。而華為作為企業ICT解決方案供應商，早在2012年就開始研發面向大數據分析的數據倉庫，在基於傳統關系型資料庫SQL引擎和事務強一致性等基礎上，進行了分布式、並行計算的改造，歷時6年打造了面向PB級海量數據分析的分布式資料庫。
在OLAP數據倉庫之外，華為與行業用戶合作了面向OLTP的分布式事務型資料庫研發。2017年，華為與招商銀行合作成立了分布式資料庫聯合創新實驗室，研發具有高性能企業級內核、完整支持分布式事物、滿足金融行業對數據強一致要求、單機事物處理能力要達到每分鍾百萬級別等的OLTP分布式資料庫。
本次發布的GaussDB資料庫新品包括：聯機事務處理OLTP資料庫、聯機分析處理OLAP資料庫、事務和分析混合處理HTAP資料庫。而華為GaussDB資料庫將AI技術融入資料庫設計、開發、驗證、調優、運維等環節，可實現基於AI的自調優、自診斷自愈、自運維，讓資料庫更高效、更智能，引領資料庫架構的發展。
更進一步，本次發布的GaussDB系列資料庫是業界首款支持ARM晶元的分布式資料庫。華為推動計算架構從以X86+GPU為主的單一計算架構到以X86+GPU+ARM64+NPU為主的異構計算架構快速發展。基於X86架構，華為引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能伺服器FusionServer Pro；基於ARM64打造了業界性能最強的TaiShan伺服器；基於Ascend晶元的Atlas智能計算，實現了業界首個端邊雲協同的人工智慧平台。而GaussDB可充分利用並融合ARM、X86、GPU、NPU等多種異構算力組合，大幅提升資料庫性能。
汪濤強調，作為全球首款AI-Native資料庫，GaussDB有兩大革命性突破：第一，首次將人工智慧技術引入資料庫的全生命周期流程，實現自運維、自管理、自調優和故障自診斷。在交易、分析和混合負載場景下，基於最優化理論，首創深度強化學習自調優演算法，把業界平均性能提升60%。第二，支持異構計算，充分發揮X86/ARM/GPU/NPU多樣性算力優勢，最大化資料庫性能，在權威標准測試集TPC-DS上，華為GaussDB排名第一。GaussDB還支持本地部署、私有雲、公有雲等多種場景。
在以雲計算為代表的分布式計算環境中，數據管理解決方案除了需要分布式資料庫外，為了更好的擴縮容以及滿足多樣化數據存儲需求，計算與存儲分離已經成為分布式資料庫設計的主要架構。分布式雲化架構，就是要支持計算、存儲分離和多租戶等架構設計要求。
GaussDB已經從資料庫層面實現了高可用、高可靠、高穩定的分布式資料庫，本次發布的FusionStorage 8.0則是分布式存儲架構，創新地實現一套系統同時支持塊、文件、對象、HDFS協議，1套存儲支持4類存儲能力，適用於全業務場景混合負載，最終讓「一個數據中心一套存儲」成為可能。
IDC發布的《中國軟體定義存儲（SDS）及超融合存儲（HCI）系統市場季度跟蹤報告，2018年第四季度》顯示，2018年，軟體定義存儲市場達到了54.9%的同比增長。軟體定義存儲在中國整體存儲市場的佔有率穩步上升，分別達到了22.1%的市場佔有率。華為憑借文件解決方案在政府、廣電和電信等行業得到認可，在2018年中國軟體定義存儲市場排名第一。
FusionStorage 8.0採用華為ARM-based處理器鯤鵬920加速，使IOPS提升 20%，結合華為AI Fabric無損網路，時延進一步降低15%。基於華為在計算、網路和存儲領域多年的晶元和演算法積累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能測試中，單節點性能達到了16.8萬IOPS以及1ms以內時延，成為承載企業關鍵應用的新選擇。
此外，通過華為雲的雲上訓練及本地AI晶元，FusionStorage 8.0將智能管理貫穿業務使用的全生命周期，如業務上線前對存儲資源的規劃，使用過程中的風險預判及故障定位，大幅提升存儲效率，幫助行業客戶應對智能時代的數據新挑戰。
汪濤在發布會上強調，新一代智能分布式存儲FusionStorage 8.0通過重定義存儲架構，從「Storage for AI」和「AI in Storage」兩個維度實現效率大幅提升，引領存儲智能化。首先，「Storage for AI」通過融合共享，讓AI分析更高效。其次，「AI in Storage」率先將AI融入存儲全生命周期管理，從資源規劃、業務發放、系統調優、風險預測、故障定位等方面實現智能運維。
遼寧移動就採用了華為FusionStorage。作為遼寧省內最大的移動通信運營商，遼寧移動一直在 探索 先進的存儲方案在自身IT系統的應用。由於5G的快速發展，遼寧移動關鍵資料庫的應用也向雲化方向發展，分布式存儲也要滿足其可靠性和高性能要求。華為在深入分析遼寧移動需求後，首先在邊緣開發測試業務小規模試點分布式存儲，進行了大量的實驗和測試後性能和可靠性都達到了預期，最終決定將全部業務遷移至FusionStorage。該方案通過採用雙活、可寫快照、端到端DIF等特性，順利完成Billing、經營分析、B2B等系統從老舊存儲至FusionStorage的搬遷工作，助力遼寧移動的存儲架構邁入新的 歷史 階段。
值得一提的是，華為分布式資料庫與華為分布式存儲深度結合，把資料庫的操作下沉到存儲節點，極大提升了分布式資料庫的性能。利用新的網路技術和人工智慧技術，華為幫助用戶提升數據中心的吞吐量，提升網路應用的可伸縮性，並且能自動調優。
除了推出新一代突破性的分布式資料庫和存儲技術外，華為也積極與客戶、夥伴在資料庫與存儲領域，從行業應用、平台工具、標准組織和社區等多個層面共建開放、合作、共贏的產業生態。在行業應用層面，華為與軟通智慧、神州信息、東華軟體、易華錄、用友政務、亞信國際等獨立軟體開發商長期合作；在平台和工具層面，華為與Tableau、帆軟、ARM、Veritas等合作夥伴聯合創新；在標准組織和社區層面，華為深度參與OpenSDS、中國人工智慧產業聯盟、OCP、OpenStack、CNCF基金會等組織和社區的建設。
總結來說，華為全線分布式資料庫和分布式存儲產品的發布，是華為具備融合、智能、可傳承三大特性數字平台的最新成果。華為分布式資料庫與分布式存儲結合，能消除企業各業務系統數據孤島，構建面向行業場景的數據建模、分析和價值挖掘能力，對多源異構的數據進行匯聚、整合和分析，形成統一的全量數據和數據底座，實現數據價值挖掘和共享。而基於AI的智能化，可對基礎設施進行高效的管理，為行業應用開發和迭代賦能，全面幫助企業突破關鍵應用上雲的「雄關漫道」。（文/寧川）