㈠ 超融合和经常提到的分布式存储有什么关联
首先你必须了解什么是超融合？
超融合基础架构（Hyper-ConvergedInfrastructure，或简称“HCI”）也被称为超融合架构，是指在同一套单元设备（x86服务器）中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素，而多节点可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展（scale-out），形成统一的资源池。
其次你必须了解什么是分布式存储
关于分布式存储实际上并没有一个明确的定义，甚至名称上也没有一个统一的说法，大多数情况下称作 Distributed Data Store 或者 Distributed Storage System。
其中维基网络中给 Distributed data store 的定义是：分布式存储是一种计算机网络，它通常以数据复制的方式将信息存储在多个节点中。
在网络中给出的定义是：分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
尽管各方对分布式存储的定义并不完全相同，但有一点是统一的，就是分布式存储将数据分散放置在多个节点中，节点通过网络互连提供存储服务。这一点与传统集中式存储将数据集中放置的方式有着明显的区分。
区别与联系
超融合基础架构从定义中明确提出包含软件定义存储(SDS)，具备硬件解耦的能力，可运行在通用服务器之上。超融合基础架构与 Server SAN 提倡的理念类似，计算与存储融合，通过全分布式的架构，有效提升系统可靠性与可用性，并具备易于扩展的特性。
由于很多读者对超融合构成还比较混淆，以下以 SmartX 的超融合软件 SMTX OS 为例说明分布式存储和其他模块的关系。
㈡ 国内一流的分布式存储厂商有哪些
杉岩数据是其中之一。
作为一款国产分布式存储软件产品，技术架构上采用业内领先的全分布式高可用设计，全平台无单点故障，并且可以提供文件存储、块存储和对象存储三种不同类型的存储模块。
这些存储模块可以灵活的组合搭配，提供快速简便的访问方式，满足新一代应用的敏捷开发需求，能够根据应用的发展进行灵活的弹性扩展。
提供了全语义、跨协议数据访问，帮助企业打通数据孤岛、实现传统应用间的数据共享，一体化极简架构与分钟级扩容、秒级数据检索，加速企业上云转型。在数据安全和价值发掘领域，采用全国密算法，确保数据绝对的安全。
(2)泰州分布式存储联系方式扩展阅读：
杉岩数据优势
1、多种数据冗余模式
杉岩数据提供多副本和纠删码两种数据冗余策略，多副本策略以数据镜像的方式提供数据冗余，确保冗余数据的完整性，同时也缩短了数据读取路径。
2、完善的容灾体系
存储系统支持多站点容灾机制、数据跨地域存放、延展集群、异步灾备，保证数据的安全性和最高空间利用率，极大的降低RPO和RTO。
3、数据脱敏
USP采用数据脱敏技术，帮助企业提高安全性和保密等级，防止数据被滥用。同时帮助企业符合安全性规范要求，以及由管理/审计机关所要求的隐私标准。
㈢ 目前国内有哪些有名的分布式存储服务商
杉岩数据，专注软件定义存储，在金融、电力、能源、医疗等行业应用比较广泛!
㈣ 大规模分布式存储系统的作品目录
前言第1章概述1.1分布式存储概念1.2分布式存储分类第一篇基础篇第2章单机存储系统2.1硬件基础2.1.1CPU架构2.1.2IO总线2.1.3网络拓扑2.1.4性能参数2.1.5存储层次架构2.2单机存储引擎2.2.1哈希存储引擎2.2.2B树存储引擎2.2.3LSM树存储引擎2.3数据模型2.3.1文件模型2.3.2关系模型2.3.3键值模型2.3.4SQL与NoSQL2.4事务与并发控制2.4.1事务2.4.2并发控制2.5故障恢复2.5.1操作日志2.5.2重做日志2.5.3优化手段2.6数据压缩2.6.1压缩算法2.6.2列式存储第3章分布式系统3.1基本概念3.1.1异常3.1.2一致性3.1.3衡量指标3.2性能分析3.3数据分布3.3.1哈希分布3.3.2顺序分布3.3.3负载均衡3.4复制3.4.1复制的概述3.4.2一致性与可用性3.5容错3.5.1常见故障3.5.2故障检测3.5.3故障恢复3.6可扩展性3.6.1总控节点3.6.2数据库扩容3.6.3异构系统3.7分布式协议3.7.1两阶段提交协议3.7.2Paxos协议3.7.3Paxos与2PC3.8跨机房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系统4.1Google文件系统4.1.1系统架构4.1.2关键问题4.1.3Master设计4.1.4ChunkServer设计4.1.5讨论4.2Taobao File System4.2.1系统架构4.2.2讨论4.3Facebook Haystack4.3.1系统架构4.3.2讨论4.4内容分发网络4.4.1CDN架构4.4.2讨论第5章分布式键值系统5.1Amazon Dynamo5.1.1数据分布5.1.2一致性与复制5.1.3容错5.1.4负载均衡5.1.5读写流程5.1.6单机实现5.1.7讨论5.2淘宝Tair5.2.1系统架构5.2.2关键问题5.2.3讨论第6章分布式表格系统6.1Google Bigtable6.1.1架构6.1.2数据分布6.1.3复制与一致性6.1.4容错6.1.5负载均衡6.1.6分裂与合并6.1.7单机存储6.1.8垃圾回收6.1.9讨论6.2Google Megastore6.2.1系统架构6.2.2实体组6.2.3并发控制6.2.4复制6.2.5索引6.2.6协调者6.2.7读取流程6.2.8写入流程6.2.9讨论6.3Windows Azure Storage6.3.1整体架构6.3.2文件流层6.3.3分区层6.3.4讨论第7章分布式数据库7.1数据库中间层7.1.1架构7.1.2扩容7.1.3讨论7.2Microsoft SQL Azure7.2.1数据模型7.2.2架构7.2.3复制与一致性7.2.4容错7.2.5负载均衡7.2.6多租户7.2.7讨论7.3Google Spanner7.3.1数据模型7.3.2架构7.3.3复制与一致性7.3.4TrueTime7.3.5并发控制7.3.6数据迁移7.3.7讨论第三篇实践篇第8章OceanBase架构初探8.1背景简介8.2设计思路8.3系统架构8.3.1整体架构图8.3.2客户端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合并&数据分发8.4架构剖析8.4.1一致性选择8.4.2数据结构8.4.3可靠性与可用性8.4.4读写事务8.4.5单点性能8.4.6SSD支持8.4.7数据正确性8.4.8分层结构第9章分布式存储引擎9.1公共模块9.1.1内存管理9.1.2基础数据结构9.1.3锁9.1.4任务队列9.1.5网络框架9.1.6压缩与解压缩9.2RootServer实现机制9.2.1数据结构9.2.2子表复制与负载均衡9.2.3子表分裂与合并9.2.4UpdateServer选主9.2.5RootServer主备9.3UpdateServer实现机制9.3.1存储引擎9.3.2任务模型9.3.3主备同步9.4ChunkServer实现机制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3缓存实现9.4.4IO实现9.4.5定期合并&数据分发9.4.6定期合并限速9.5消除更新瓶颈9.5.1读写优化回顾9.5.2数据旁路导入9.5.3数据分区第10章数据库功能10.1整体结构10.2只读事务10.2.1物理操作符接口10.2.2单表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL执行本地化10.3写事务10.3.1写事务执行流程10.3.2多版本并发控制10.4OLAP业务支持10.4.1并发查询10.4.2列式存储10.5特色功能10.5.1大表左连接10.5.2数据过期与批量删除第11章质量保证、运维及实践11.1质量保证11.1.1RD开发11.1.2QA测试11.1.3试运行11.2使用与运维11.2.1使用11.2.2运维11.3应用11.3.1收藏夹11.3.2天猫评价11.3.3直通车报表11.4最佳实践11.4.1系统发展路径11.4.2人员成长11.4.3系统设计11.4.4系统实现11.4.5使用与运维11.4.6工程现象11.4.7经验法则第四篇专题篇第12章云存储12.1云存储的概念12.2云存储的产品形态12.3云存储技术12.4云存储的核心优势12.5云平台整体架构12.5.1Amazon云平台12.5.2Google云平台12.5.3Microsoft云平台12.5.4云平台架构12.6云存储技术体系12.7云存储安全第13章大数据13.1大数据的概念13.2MapRece13.3MapRece扩展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式计算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5实时分析13.5.1MPP架构13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel参考资料
㈤ 国内做分布式存储研发的公司有哪些
做过一些集成项目，国内集群NAS（分布式文件系统）这块了解一些，随便说说，仅限于通用集群NAS。宣传自研集群NAS的公司不少，OEM居多，做研发的不多，完全自研就更少了。列一些接触过，完全自研，产品化程度相对高一些的吧。大一点的，华为 （oceanstor 9000），曙光（parastor）。市场上见的比较多了。小一点的，龙存，这个算是老牌子了。聚存，这个知道的人不多。基于ceph的公司这几年不少，用过其中一家的东西，块这块还行，文件这块还需要时间。分布式存储其实是一个比较大的领域。有分布式数据库、分布式文件系统、分布式块（ServerSAN）、分布式对象存储之类。做的公司挺多，不过真正都自己的代码的挺少，很多都是开源改的。分布式数据来说一般互联网公司用的多，像阿里，腾讯、网络都有自己分布式数据库。国内做分布式文件系统来说，数中科院的一帮人做的最早。从中科院出来人基本的分为三家，曙光，龙存，达沃。这三家基本都属于自研并且应用时间都在国内来说时间最久了。也有像华为、淘宝、网络、腾讯的文件系统。
㈥ 分布式存储的数据安全吗
之前专业做分布式存储的元核云公司来我们公司做过技术交流，从描述来看分布式存储数据安全性是远大于传统存储的，支持多副本、纠删等多种存储策略，数据存在不同机柜不同主机不同硬盘上，不像传统存储数据可靠性就在一个盘柜里靠raid算法保障，如果出问题整个盘柜数据就全丢了。
㈦ 国内的分布式存储公司有哪些
杉岩数据，专注软件定义存储，目前，杉岩数据软件定义存储系列产品主要为统一存储平台（SandStoneUSP）、海量对象存储（SandStoneMOS）、超融合一体机（SandStoneHyperCube），已经在政府、企业、医疗、教育、金融和运营商等多个行业近百家用户中成功部署。杉岩数据与Intel、Mellanox和三星等基础架构技术领导厂商均有紧密的研发合作关系，在产品创新、用户体验、性能及可靠性等方面将不断提升和优化，力争成为中国领先的软件定义存储领导厂商。
㈧ 目前国内哪些厂商的分布式存储比较靠谱
华为、杉岩、元核云、xsky、赞华等
㈨ 分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理
神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。