『壹』 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。
『貳』 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術,它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間,這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備,數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統,可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。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,無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構,使用多個存儲伺服器共享存儲負載,利用位置伺服器定位存儲信息,不僅提高了系統的可靠性,可用性和訪問效率,而且易於擴展。
『叄』 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。
『肆』 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)
『伍』 雲存儲架構分哪些層次,各自實現了什麼功能_雲存儲架構包含哪些內容
(1)存儲層
雲存儲系統對外提供多種不同的存儲服務,各種服務的數據統一存放在雲存儲系統中,形成一個海量數據池。從大多數網路服務後台數據組織方式來看,傳統基於單伺服器的數據組織難以滿足廣域網多用戶條件下的吞吐性能和存儲容量需求;基於P2P架構的數據組織需要龐大的節點數量和復雜編碼演算法保證數據可靠性。相比而言,基於多存儲伺服器的數據組織方法能夠更好滿足在線存儲服務的應用需求,在用戶規模較大時,構建分布式數據中心能夠為不同地理區域的用戶提供更好的服務質量。
雲存儲的存儲層將不同類型的存儲設備互連起來,實現海量數據的統一管理,同時實現對存儲設備的集中管理、狀態監控以及容量的動態擴展,實質是一種面向服務的分布式存儲系統。
(2)基礎管理層
雲存儲系統架構中的基礎管理層為上層提供不同服務間公共管理的統一視圖。通過設計統一的用戶管理、安全管理、副本管理及策略管理等公共數據管理功能,將底層存儲與上層應用無縫銜接起來,實現多存儲設備之間的協悔早同工作,以更好的性能對外提供多種服務。
(3)應用介面層
應用介面層是雲存儲平台中可以靈活擴展的、直接面向用戶的部分。根據用戶需求,可以開發出不同的應用介面,提供相應的服務。比如數據存儲服務、空間租賃服務、公共資源服務、多用戶數據共享服務、數據備份服務等。
(4)訪問層
通過訪問層,任何一個授權用戶都可以在任何地方,使用一台聯網的終端設備,按照標準的公用應用介面來登錄雲存儲平台,享受雲存儲服務。
2雲存儲技術的優勢
作為新興的存儲技術,與傳統的購買存儲設備和部署存儲軟體相比,雲存儲方式存在以下優點:
(1)成本低、見效快
傳統的購買存儲設備或軟體定製方式下,企業根據信息化管理的需求,一次性投入大量資金購置硬體設備首飢、搭建平台。軟體開發則經過漫長的可行性分析、需求調研、軟體設計、編碼、測試這一過程。往往在軟體開發完成以後,業務需求發生變化,不得不對軟體進行返工,不僅影響質量,提高成本,更是延誤了企業信息化進程,同時造成了企業之間的低水平重復投資以及企業內部周期性、高成本的技術升級。在雲存儲方式下,企業除了配置必要的終端設備接收存儲服務外,不需要投入額外的資金來搭建平台。企業只需按用戶數分期租用服務,規避了一次性投資的風險,降低了使用成本,而且對於選定的服務,可以立即投入使用,既方便又快捷。
(2)易者前返於管理
傳統方式下,企業需要配備專業的IT人員進行系統的維護,由此帶來技術和資金成本。雲存儲模式下,維護工作以及系統的更新升級都由雲存儲服務提供商完成,企業能夠以最低的成本享受到最新最專業的服務。
(3)方式靈活
傳統的購買和定製模式下,一旦完成資金的一次性投入,系統無法在後續使用中動態調整。隨著設備的更新換代,落後的硬體平台難以處置;隨著業務需求的不斷變化,軟體需要不斷地更新升級甚至重構來與之相適應,導致維護成本高昂,很容易發展到不可控的程度。而雲存儲方式一般按照客戶數、使用時間、服務項目進行收費。企業可以根據業務需求變化、人員增減、資金承受能力,隨時調整其租用服務方式,真正做到「按需使用」。
3雲存儲技術趨勢
隨著寬頻網路的發展,集群技術、網格技術和分布式文件系統的拓展,CDN內容分發、P2P、數據壓縮技術的廣泛運用,以及存儲虛擬化技術的完善,雲存儲在技術上已經趨於成熟,以「用戶創造內容」和「分享」為精神的Web2.0推動了全網域用戶對在線服務的認知