Ⅰ 什么是分布式存储系统
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。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。
(1)分布式存储与分布矩阵扩展阅读：
分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：
1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。
2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。
3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。
Ⅱ 分布式存储是什么东西
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。
Ⅲ 什么是分布式数据存储
什么是分布式存储
这个词汇是源于国外，简称是DSS，简单来说，就是存储设备分布在不同的地理位置，数据就近存储，将数据分散在多个存储节点上，各个节点通过网络相连，对这些节点的资源进行统一的管理，从而大大缓解带宽压力，同时也解决了传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。
为什么分布式存储这么重要
分布式存储的诞生有着很强的优越性，主要体现在灵活性、速度、成本等方面。
灵活性方面：分布式存储系统使用强大的标准服务器（在CPU，RAM以及网络连接/接口中），它不再需要专门的盒子来处理存储功能。而且允许标准服务器运行存储，这是一项重大突破，这意味着简化IT堆栈并为数据中心创建单个构建块。通过添加更多服务器进行扩展，从而线性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一个专门的存储阵列，你会发现它本质上是一个服务器，但是他只能用于存储，为了拥有快速存储系统，你要花费的成本非常高。即使在今天大多数系统中，当你为存储系统进行扩展时，也不会提高整个系统的性能，因为所有流量都必须通过“头节点”或主服务器（充当管理节点）。但是在分布式存储系统中，任何服务器都有CPU，RAM，驱动器和网络接口，它们都表现为一个组。因此，每次添加服务器时，都会增加总资源池，从而提高整个系统的速度。
成本方面：分布式存储组织将最大限度地降低基础设施成本高达90％！没错，是90%，因为驱动器和网络所花费的成本非常低，极大的提高了服务器的使用效率，同时，数据中心所花费的电力、空调费、所占空间等费用也减少了，管理起来更加方面，所需要的人也更少。这也是为什么如今各大公司都在部署分布式存储。
Ⅳ 什么是分布式存储系统
分布式存储系统
定义
分布式存储系统是大量普通PC服务器通过Internet互联，对外作为一个整体提供存储服务
特性
可扩展
低成本
高性能
易用
挑战
分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。分布式存储涉及的技术主要来自两个领域：分布式系统以及数据库。
数据分布
一致性
容错
负载均衡
事务与并发控制
易用性
压缩/解压缩
分类
非结构化数据，一般的文档
结构化数据， 存储在关系数据库中
半结构化数据，HTML文档
不同的分布式存储系统适合处理不同类型的数据：
分布式文件系统
非结构化数据，这类数据以对象的形式组织，不同对象之间没有关联，这样的数据一般称为Blob（二进制大对象）数据
典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System
另外，分布式文件系统也常作为分布式表格系统以及分布式数据库的底层存储，如谷歌的GFS可以作为分布式表格系统Google Bigtable 的底层存储，Amazon的EBS（弹性存储块）系统可以作为分布式数据库（Amazon RDS）的底层存储
总体上看，分布式文件系统存储三种类型的数据：Blob对象、定长块以及大文件
分布式键值系统
较简单的半结构化数据，只提供主键的CRUD（创建、读取、更新、删除）
典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair
分布式表格系统
较复杂的半结构化数据，不仅支持CRUD，而且支持扫描某个主键范围
以表格为单位组织数据，每个表格包括很多行，通过主键标识一行，支持根据主键的CRUD功能以及范围查找功能
典型的有Google Bigtable 以及 Megastore，Microsoft Azure Table Storage，Amazon DynamoDB等
分布式数据库
存储结构化数据，一般是由单机关系数据库扩展而来
典型的包括MySQL数据库分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure
Ⅳ 集中式存储和分布式存储有什么区别
区别：
1、物理介质分布不同。
集中存储：物理介质集中布放。
分布存储：物理介质分布到不同的地理位置。
2、视频流上传不同：
集中存储：视频流上传到中心。
分布存储：视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。
3、对机房有要求不同：
集中存储：对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。
分布存储：对骨干网带宽没有什么要求，可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;。小容量设备分布部署，对机房环境要求低。
(5)分布式存储与分布矩阵扩展阅读：
集中存储：
指建立一个庞大的数据库，把各种信息存入其中，各种功能模块围绕信息库的周围并对信息库进行录入、修改、查询、删除等操作的组织方式。
分布式存储系统：
是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。
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。
网络-集中存储
网络-分布式存储系统
Ⅵ 分布式存储是什么
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。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。
分布式和集中式存储
集中存储的优缺点是，物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。
分布存储，集中管理的优缺点是，物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。
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Ⅶ 分布式存储是什么
中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。
在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。
作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。
虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。
Ⅷ MinIO 快速入门之一 —— MinIO 简介
MinIO 官网
MinIO 官方GitHub
MinIO 官方文档
关于对象存储，我们可以看下 阿里云OSS 的解释。
对象存储最大的优势就在于它可以存储大容量的非结构化数据，例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。对于大多数的企业来说，这可以说是最为理想的存储媒介了。
对于业务已在公有云上的企业来说，使用公有云提供的 OSS 服务，可以很好的节省存储的成本，且一般都提供易接入的 SDK，以阿里云的OSS 服务为例，在存储介质的上层封装可标注的 RESTful API 接口，使用起来十分方便。
但是对于一些没有选择业务上云或者想要下云的企业来说，要使用公有云的 OSS，在公网带宽方面就需要有一定的投入，毕竟需要通过公网传输，带宽太小，传输速度就会慢，且在传输过程中数据的安全性和完整性也有损失的风险，走专线的费用又十分昂贵，不实在。
这种情况下，MinIO 就是一个不错的选择，麻雀虽小，五脏俱全，企业可以以此快速构建自己内部的对象存储服务。
Minio 是个基于 Golang 编写的开源对象存储套件，基于Apache License v2.0开源协议，虽然轻量，却拥有着不错的性能。它兼容亚马逊S3云存储服务接口。可以很简单的和其他应用结合使用，例如 NodeJS、Redis、MySQL等。
如下图，MinIO 的应用场景除了可以作为私有云的对象存储服务来使用，也可以作为云对象存储的网关层，无缝对接 Amazon S3 或者 MicroSoft Azure 。
Minio 使用纠删码 erasure code 和校验和 checksum 。 即便丢失一半数量（N/2）的硬盘，仍然可以恢复数据。
保护数据免受硬件故障和无声数据损坏
纠删码是一种恢复丢失和损坏数据的数学算法，目前，纠删码技术在分布式存储系统中的应用主要有三类，阵列纠删码（Array Code: RAID5、RAID6等）、RS(Reed-Solomon)里德-所罗门类纠删码和LDPC(LowDensity Parity Check Code)低密度奇偶校验纠删码。Erasure Code是一种编码技术，它可以将n份原始数据，增加m份数据，并能通过n+m份中的任意n份数据，还原为原始数据。即如果有任意小于等于m份的数据失效，仍然能通过剩下的数据还原出来。
Minio采用Reed-Solomon code将对象拆分成N/2数据和N/2 奇偶校验块。 这就意味着如果是12块盘，一个对象会被分成6个数据块、6个奇偶校验块，可以丢失任意6块盘（不管其是存放的数据块还是奇偶校验块），仍可以从剩下的盘中的数据进行恢复。
RS编码以word为编码和解码单位，大的数据块拆分到字长为w（取值一般为8或者16位）的word，然后对word进行编解码。 数据块的编码原理与word编码原理相同，后文中以word为例说明，变量Di, Ci将代表一个word。
把输入数据视为向量D=(D1，D2，..., Dn）, 编码后数据视为向量（D1, D2,..., Dn, C1, C2,.., Cm)，RS编码可视为如下（图1）所示矩阵运算。
图1最左边是编码矩阵（或称为生成矩阵、分布矩阵，Distribution Matrix），编码矩阵需要满足任意n*n子矩阵可逆。为方便数据存储，编码矩阵上部是单位阵（n行n列），下部是m行n列矩阵。下部矩阵可以选择范德蒙德矩阵或柯西矩阵。
RS最多能容忍m个数据块被删除。 数据恢复的过程如下：
（1）假设D1、D4、C2丢失，从编码矩阵中删掉丢失的数据块/编码块对应的行。（图2、3）
（2）由于B' 是可逆的，记B'的逆矩阵为 (B'^-1)，则B' * (B'^-1) = I 单位矩阵。两边左乘B' 逆矩阵。 （图4、5）
（3）得到如下原始数据D的计算公式 。
（4）对D重新编码，可得到丢失的编码
https://www.jianshu.com/p/c2b43ff67df0
Ⅸ 如何在分布式系统里实现大矩阵的存储
在一个视频监控系统中，选择什么样的存储解决方案直接决定了整个系统的系统架构以及系统的性能和稳定程度。
一种是在摄像监控前端采用有一定存储容量（如1.2T）的DVR设备，所有需要的数据均保存在前端DVR的存储设备中，比较好的方案中，后台软件可以管理和维护多台的DVR设备，包括这些DVR设备的存储数据，如录像的转存、删除和回放等功能。这种方案中所有数据主要保存在DVR中，后台主要负责维护和必要的存储。
另一种是在摄像监控前端采用DVR或者网络视频服务器，而存储主要在远端通过后台的PC或者服务器软件来将数据保存在后台的存储设备上。
上述两种存储方案均有很多弊端，尤其当监控点很多，需要的存储量又很大的情况下，这些可能的弊端包括：由于存储分散导致难以维护；由于存储的专业程度不高导致存储的可靠性不高，进而导致整个系统的可靠性不高；存储的利用率不高；存储的扩展性不好。
为了克服这些弊端，并推荐使用基于分布式存储、集中管理思路的、以及基于iSCSI技术的IPSAN来作为视频监控的存储解决方案，这个方案的主要特点包括：
1、分布式存储，集中管理；
2、基于iSCSI技术的IPSAN（STorageAreaNetwork）；
3、流媒体网关可以作为存储解决方案的核心设备。
Ⅹ 请问分布式存储和磁盘阵列（RAID）之间有什么关系吗
磁盘阵列只是一种多个磁盘组合成一个大磁盘，并通过编码、冗余等使它具有纠错功能，从而提高了存储可靠性，但是这些磁盘是分布在同一个物理位置的；--而分布式存储是将数据分布在不同物理位置，并通过网络把它连接起来；磁盘阵列可以应用于分布式存储系统中，也可以用于集中式存储系统中。
磁盘阵列就是一个厂库,当容量不够需要扩展时就扩建厂库,但还是一个总的物品存放据点;--而分布式就好比物流系统,不用地区厂库的货物可通过物流系统发放转运.当一个厂库容量要满了,再来向这个厂库发货的请求就可以派送到附近的厂库.