① 哈希表、哈希算法、一致性哈希表
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数（哈希函数），存放记录的数组叫做散列表。
优点：
哈希表可以提供快速的操作。
缺点：
哈希表通常是基于数组的，数组创建后难于扩展。
也没有一种简便的方法可以以任何一种顺序〔例如从小到大）遍历表中的数据项 。
综上， 如果不需要有序遍历数据，井且可以提前预测数据量的大小。那么哈希表在速度和易用性方面是无与伦比的。
1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。
2. 处理哈希碰撞冲突。
若关键字为 k ，则其值存放在 f(k) 的存储位置上。由此，不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系 f 为散列函数，按这个思想建立的表为散列表。
若对于关键字集合中的任一个关键字，经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的，则称此类散列函数为 均匀散列函数 (Uniform Hash function)，这就是使关键字经过散列函数得到一个"随机的地址"，从而减少碰撞。
散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，数据元素将被更快地定位。
一个好的散列函数一般应该考虑下列因素 ：
1.计算简单，以便提高转换速度。
2.关键词对应的地址空间分布均匀，以尽量减少冲突。
1. 直接寻址法
取关键字或者关键字的某个线性函数值作为哈希地址,即H(Key)=Key或者H(Key)=a*Key+b(a,b为整数),这种散列函数也叫做自身函数.如果H(Key)的哈希地址上已经有值了,那么就往下一个位置找,直到找到H(Key)的位置没有值了就把元素放进去。
2. 数字分析法
数字分析法就是找出数字的规律，尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。
3. 平方取中法
取关键字平方后的中间几位作为散列地址。这种方法的原理是通过取平方扩大差别，平方值的中间几位和这个数的每一位都相关，则对不同的关键字得到的哈希函数值不易产生冲突，由此产生的哈希地址也较为均匀。该方法适用于关键字中的每一位都有某些数字重复出现频度很高的现象。
4. 折叠法
折叠法是将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(注意:叠加和时去除进位)作为散列地址。
数位叠加可以有移位叠加和间界叠加两种方法。移位叠加是将分割后的每一部分的最低位对齐,然后相加;间界叠加是从一端向另一端沿分割界来回折叠,然后对齐相加。
该方法适用于关键字特别多的情况。
5. 随机数法
选择一个随机数,作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。
6. 除留余数法
取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址.即H(Key)=Key MOD p,p<=m.不仅可以对关键字直接取模,也可在折叠、平方取中等运算之后取模。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选得不好，则很容易产生冲突。
对不同的关键字可能得到同一散列地址，即 k1≠k2 ，而 f(k1)=f(k2) ，这种现象称为碰撞(英语:Collision)。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。
通过构造性能良好的散列函数，可以减少冲突，但一般不可能完全避免冲突，因此解决冲突是哈希法的另一个关键问题。 创建哈希表和查找哈希表都会遇到冲突，两种情况下解决冲突的方法应该一致。
下面以创建哈希表为例，说明解决冲突的方法。
1.开放寻址法
这种方法也称再散列法，其基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式：Hi=(H(key)+di)%m i=1，2，…，m-1,其中H（key）为哈希函数，m 为表长，di称为增量序列，i为碰撞次数。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。增量序列主要有以下几种：
(1) 线性探测再散列
di=1，2，3，…，m-1
这种方法的特点是：冲突发生时，顺序查看表中下一单元，直到找出一个空单元或查遍全表。
(2)二次探测再散列
di=12，-12，22，-22，…，k2，-k2( k<=m/2 )
这种方法的特点是：冲突发生时，在表的左右进行跳跃式探测，比较灵活。
(3)伪随机探测再散列
di=伪随机数序列。
线性探测再散列的 优点 是：只要哈希表不满，就一定能找到一个不冲突的哈希地址，而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。线性探测再散列容易产生“二次聚集”，即在处理同义词的冲突时又导致非同义词的冲突。
其实除了上面的几种方法，开放寻址法还有很多变种，不过都是对di有不同的表示方法。（如双散列探测法：di=i*h2(k)）
2.再哈希法
这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：Hi=RHi（key），i=1，2,3，…,n。
当哈希地址H1=RH1（key）发生冲突时，再计算H2=RH2（key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。
3.链地址法(拉链法)
这种方法的基本思想是将所有哈希地址相同的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表（数组）中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。若选定的散列表长度为m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数组T[0..m-1]。凡是散列地址为i的结点，均插入到以T[i]为头指针的单链表中。T中各分量的初值均应为空指针。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。
拉链法的优点
与开放寻址法相比，拉链法有如下几个优点：
(1)拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；
(2)由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；
(3)开放寻址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中理论上可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；（散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度）
注：HashMap默认装填因子是0.75。
(4)在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。而对开放寻址法构造的散列表，删除结点不能简单地将被删结点的空间置为空，否则将截断在它之后填入散列表的同义词结点的查找路径。这是因为各种开放寻址法中，空地址单元都被理解没有查找到元素。 因此在用开放寻址法处理冲突的散列表上执行删除操作，只能在被删结点上做删除标记，而不能真正删除结点。
拉链法的缺点
拉链法的缺点是：指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放寻址法较为节省空间，此时将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放寻址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
4、建立公共溢出区
这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表(在这个方法里面是把元素分开两个表来存储)。
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。
查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。
影响产生冲突多少有以下三个因素:
1. 散列函数是否均匀;
2. 处理冲突的方法;
3. 散列表的装填因子。
散列表的装填因子
定义为:α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与"填入表中的元素个数"成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大;α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
这个HASH算法不是大学里数据结构课里那个HASH表的算法。这里的HASH算法是密码学的基础，了解了hash基本定义，就不能不提到一些着名的hash算法，MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。
Hash算法在信息安全方面的应用主要体现在以下的3个方面:
⑴ 文件校验
我们比较熟悉的校验算法有奇偶校验和CRC校验，这2种校验并没有抗 数据篡改 的能力，它们一定程度上能检测出数据传输中的信道误码，但却不能防止对数据的恶意破坏。
MD5 Hash算法的"数字指纹"特性，使它成为目前应用最广泛的一种文件完整性 校验和 (Checksum)算法，不少Unix系统有提供计算md5 checksum的命令。
⑵ 数字签名
Hash 算法也是现代密码体系中的一个重要组成部分。由于非对称算法的运算速度较慢，所以在 数字签名 协议中，单向散列函数扮演了一个重要的角色。对 Hash 值，又称"数字摘要"进行数字签名，在统计上可以认为与对文件本身进行数字签名是等效的。而且这样的协议还有其他的优点。
⑶ 鉴权协议
如下的鉴权协议又被称作挑战--认证模式:在传输信道是可被侦听，但不可被篡改的情况下，这是一种简单而安全的方法。
一致性哈希表简称DHT，主要应用于分布式缓存中，可以用来解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N（key是数据的key，N是机器节点数），如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则要做数据迁移，如果是分布式缓存，则其他缓存就失效了。
判定哈希算法好坏的四个定义 ：
1、平衡性(Balance)：平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。
2、单调性(Monotonicity)：单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。
3、分散性(Spread)：在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。 分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
4、负载(Load)：负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的， 因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。
在分布式集群中，对机器的添加删除，或者机器故障后自动脱离集群这些操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash取模算法，那么在有机器添加或者删除后，很多原有的数据就无法找到了，这样严重的违反了单调性原则。接下来主要说明一下一致性哈希算法是如何设计的。
以SpyMemcached的ketama算法来说，思路是这样的：
把数据用hash函数，映射到一个很大的空间里，如图所示。数据的存储时，先得到一个hash值，对应到这个环中的每个位置，如k1对应到了图中所示的位置，然后沿顺时针找到一个机器节点B，将k1存储到B这个节点中。
如果B节点宕机了，则B上的数据就会落到C节点上，如下图所示：
这样，只会影响C节点，对其他的节点A，D的数据不会造成影响。然而，这又会造成一个“雪崩”的情况，即C节点由于承担了B节点的数据，所以C节点的负载会变高，C节点很容易也宕机，这样依次下去，这样造成整个集群都挂了。
为此，引入了“虚拟节点”的概念：即把想象在这个环上有很多“虚拟节点”，数据的存储是沿着环的顺时针方向找一个虚拟节点，每个虚拟节点都会关联到一个真实节点，如下图所使用：
图中的A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2都是虚拟节点，机器A负载存储A1、A2的数据，机器B负载存储B1、B2的数据，机器C负载存储C1、C2的数据。由于这些虚拟节点数量很多，均匀分布，因此不会造成“雪崩”现象。
② 操作系统负载最小的存储管理方式
分页存储管理方式。操作系统负载最小的存储管理方式是分页存储管理方式，主存均匀分成一系列的块，页块为最小的物理存储单位。
③ 灵动云存储是怎样做应用和负载的存储优化技术
都云存储的该用户负载的存储优化技术还是非常不错的
④ 负载均衡时linux下都采用哪些方法做存储
1、bond
bond是Linux内核自带的多网卡聚合功能。这个功能可以把多个网卡整合成一个虚拟网卡从而同时利用多块网卡传输数据。bond有多种不同的模式用以适应不同的情况。bond主要是从L2链路层考虑的，因此可以bond的网卡通常要连到同一个交换机上。
2、iproute2（ip命令）中的多路由
可以使用ip命令中的nexthop选项非常简单的实现负载均衡。nexthop可以为同一个目的地址指定多条路由，并可以指定每条路由的权重。之后系统会根据权重为数据选择某条路由。
例如：ip route add default nexthop via $P1 dev $IF1 weight 1 nexthop via $P2 dev $IF2 weight 1
这条命令定义默认路由有ip1：if1和ip2：if2两条路径，且这两条路径的权重相同。
利用ip命令实现上边这样简单的负载均衡是非常方便的，但是ip命令毕竟是一个网络层命令，因此它是无法根据运输层（端口号）进行负载均衡的。
3、iptables+iproute2
提起iptables大多数人都只用过其中的filter表和nat表，而对于mangle表则很少有人使用。然后使用mangle表是可以非常方便地实现灵活负载均衡的。
iptables的mangle表用来修改数据包的一些标识，可以修改的标识有：dscp（区分服务类型）、ToS（服务类型）、mark（标记）。前两者是ip头的QoS相关标志位，主要用于ip层的qos实现，但是目前这两个标志位极少被用到，通常都会被忽略。而第三个（mark）则是由linux内核实现的对数据包的标记。因为是由linux内核实现的，因此这个标记只能在本机使用，并非数据包的一部分，出了本机这个标记就不存在了。
iptables实现负载均衡主要是通过修改mark标记来实现。iproute2可以针对数据包的不同mark定义专门的策略路由表，因此我们可以把去往不同接口的路由写入适用不同mark的策略路由表中，之后linux就可以根据数据包的mark来决定数据包要走的路由了。
例如：
首先，为所有进入本机的目的端口号为25的tcp包打上“1”标记：
iptables -A PREROUTING -t mangle -p tcp --dport 25 -j MARK --set-mark 1
添加路由规则规定标记为1的数据包使用路由表200
ip rule add fwmark 1 table 200
在200路由表中添加路由
ip route add default via 192.168.1.1 dev ppp0 table 200
同理，为所有进入本机的目的端口号为80的tcp包打上“2”标记
iptables -A PREROUTING -t mangle -p tcp --dport 80 -j MARK --set-mark 2
添加相关路由，方法同上：
ip rule add fwmark 2 table 200
ip route add default via 192.168.2.1 dev wlan0 table 200
这样子一来以后所有的端口号为25的包都会走192.168.1.1 dev ppp0路由，而所有端口号为80的数据包则会走192.168.2.1
dev
wlan0路由，从而实现了针对端口号的负载均衡。同理，也可以利用iptables实现针对源（目的）地址、协议、接口的负载均衡，真的非常的方便。
4、tc
流量控制器TC（Traffic
Control）用于Linux内核的流量控制，它利用队列规定建立处理数据包的队列，并定义队列中的数据包被发送的方式，
从而实现对流量的控制。TC命令通过建立筛选器（filter）、分类器（class）、队列（qdisc）这三个对象来实现对流量的控制。具体的讲就是，通过筛选器决定哪些数据包进入到哪些分类的队列中，之后再按照一定的规则将数据包从各个分类的队列中发送出去。尽管tc的主要功能在于流量控制，但是我们可以通过把一个队列建立在多个网卡上来实现流量的负载均衡。
例如：
在eth1上建立一个队列：
tc qdisc add dev eth1 root teql0
在eth2上建立同样的队列
tc qdisc add dev eth2 root teql0
启动设备teql0
ip link set dev teql0 up
通过这三条命令，所有发往teql0的流量都会在eth1和eth2之间进行负载均衡发送。
应该说，tc是一个相当强大复杂的工具，但是tc的主要功能还是在于流量控制。
5、LVS
LVS（Linux virtual
machine）是一套集成在Linux内核中的负载均衡服务。LVS通过部署负载均衡服务器在网络层截获并修改报文并依据一定规则分发给服务器集群中服务器来实现负载均衡。LVS主要用于web服务器的负载均衡，通过LVS，用户的请求可以被调度到服务器集群的多个服务器上去，并且用户认为自己始终在跟唯一一台服务器进行通信。LVS与前边几种负载均衡技术最大的差别在于，LVS有非常具体的应用场景，即web服务器集群。
⑤ SQL SERVER 如何应用存储过程呢操作方法有什么呢
SQL SERVER 如何应用存储过程呢?
首先最好在SQL SERVER的管理工具中通过create procere写一条语句来创建存储过程，创建语句后，点击工具栏中的执行命令，消息栏中显示命令已成功完成的消息，证明存储过程已创建。然后就可以在存储过程子文件夹下看到自己创建的存储过程了，执行存储过程，可以使用exec命令，后跟存储过程的名称，另外，还可以在创建存储过程的时候传入参数，如下图，需要使用@符号传入参数，如果你的存储过程加了参数，那么如果你调用的时候没有传入参数，SQL SERVER会提示错误。
3、存储过程减少网络流量对于数据库对象的相同操作，如果将此次操作所涉及的T-SQL语句组织成一个存储过程，在客户端调用该存储过程时，只在网络上传递调用语句，否则会是多条 SQL 语句。从而减轻了网络流量，降低了网络负载存储过程可以用作安全机制，系统管理员可以对要执行的存储过程的权限进行限制，从而限制对某些数据的访问，避免未经授权的用户访问数据，保证数据安全。
⑥ 2021年值得关注的存储和磁盘阵列
【51CTO.com快译】 众所周知，存储阵列需要巨大的存储容量和高速的网络连接，并在数据中心中扮演着重要的角色。尽管云存储越来越受欢迎，但存储阵列(尤其是全闪存阵列)是许多企业存储基础设施的重要组成部分。而顶级的存储阵列可以提供广泛的数据存储，并允许用户将关键业务工作负载存储到更能支持他们开展业务的位置。
存储阵列可以在两个或多个存储设备上保存块存储、文件存储或对象存储数据。这些设备还可以连接到网络，而存储阵列由控制器管理。
存储区域网络(SAN)连接数据中心或其他本地区域中的多个存储设备，其中包括存储阵列。存储区域网络(SAN)阵列在存储行业中的地位仍在上升，尤其是那些具有高速连接(例如光纤通道)并支持NVMe的阵列。存储区域网络(SAN)可以满足低延迟连接数据中心的需求，并在互联网中连接数据存储。
独立磁盘冗余阵列(RAID)是一种用于HDD磁盘和SSD磁盘的冗余和备份技术。RAID使用几种不同的方法来复制或保留数据，其中包括镜像(将数据准确复制到存储阵列中的下一个磁盘驱动器)和奇偶校验(重新计算丢失数据的一种数学方法)。
最常见的RAID级别是：
一些存储专业人士不再将RAID视为一种可靠的备份或保护技术，因为它容错率低，尤其是在具有更多磁盘的阵列中。RAID 5和RAID 6是具有最佳保护的级别，无法满足当前数据中心环境中理想的备份需求。
NVMe(非易失性存储器快速)是一种SSD技术，它创建与计算机中央处理单元的直接连接。通过绕过SATA使用的控制器并连接到PCIe总线，可以更快、更高效地处理数据。NVMe的速度远远超过其他SSD技术(例如SATA)。
用于数据中心的NVMe-oF使存储的数据可以应用在网络，而不是只在一台计算机或服务器上可用。这对于需要在数据中心内部提供存储数据而不是只是某个硬件上使用的企业来说特别有用。提供NVMe-oF技术的存储阵列仍然很少见;NVMe-oF技术更大程度地利用了NVMe更高的数据处理速率。
数据存储阵列在大小、硬盘驱动器支持以及专业化方面各不相同。有一些支持HDD磁盘，而另一些只支持闪存。以下的大多数存储阵列都将采用闪存存储，这突出了闪存在未来关键工作负载的数据存储中的重要性。
在企业选择存储阵列时，需要考虑以下问题：
以下一些存储阵列是来自五个供应商的存储解决方案。这些包括NAS、全闪存和非结构化数据的首选方案。这个列表中的某些条目涵盖来自同一供应商的多个类似解决方案。
FlashArray适用于需要最佳速度和最高质量的企业。
FlashArray包括用于关键企业工作负载的FlashArray//X和用于非密集型工作负载的FlashArray//C，它提供了令人难以置信的性能，并与其他主要的供应商竞争(该产品2011年推出)。用户可以通过托管目录监控闪存阵列性能，可以选择单个文件系统根目录、每个用户的目录或每个业务部门的目录。
FlashArray为数据库提供快速备份和操作，为具有大量SQL和Oracle数据库需求的企业提供支持。其升级通常不会导致停机，更新也不需要Pure Storage用户进行大量IT管理。而用户也对Pure Storage团队的支持感到满意。虽然FlashArray并不是Hyper-V环境的一个完美解决方案，但很多用户发现在他们的虚拟机上表现良好。
Pure Storage公司在存储行业意识到全闪存系统的重要性之前就推出了全闪存系统，现在他们从中受益匪浅。FlashArray是存储市场上的顶级阵列之一，在存储速度和用户支持方面领先于其他供应商的产品。
由于其极快的速度，FlashArray并不是冷数据或存档数据的理想选择，而是需要极低延迟的工作负载的理想选择。快速访问存储通常比归档存储的成本要昂贵得多，而FlashArray作为冷存储解决方案将会浪费企业的预算。
NetApp AFF适用于需要同时存储冷热数据的用户。
NetApp All-Flash FAS是用于关键工作负载的全闪存存储区域网络(AFF)。AFF相对容易实现，可以处理多个大型工作负载，尤其是数据库、高性能应用程序和虚拟机，同时保持高速存储。
NetApp AFF支持iSCSI和光纤通道网络以及通过光纤通道连接的NVMe。AFF可以为数据备份创建快照。Snap Mirror是一种数据复制和灾难恢复技术，可在灾难破坏初始副本的时候创建数据的异地复制。
AFF的主要优势之一是其使用Fabric Pool技术，NetApp阵列会自动将非活动数据发送到成本较低的对象存储。分层取决于数据的状态(冷数据或热数据)。如果不需要定期的低延迟访问，Fabric Pool可以通过将数据传输到成本更低的存储平台来节省成本。Fabric Pool支持Microsoft Azure Blob、阿里云和IBMCloud等对象存储平台。
HPE Nimble适用于需要内置智能的企业。
HPE公司的全闪存阵列是在2017年HPE公司收购存储提供商Nimble公司时收购的，可以提供可扩展的混合云存储。Nimble公司使用HPE公司的dHCI(分解的超融合基础设施)。dHCI并不是一种完全融合或超融合的基础设施，它允许用户在需要时扩展他们想要的资源(例如存储、计算或网络)。
用户还可以利用智能预测平台HPE InfoSight，该平台会在出现问题、应用程序出现故障或阵列需要扩展以满足需求时通知用户。HPE InfoSight直接连接到dHCI堆栈。
Nimble提供灾难恢复复制快照，包括针对Hyper-V虚拟机的快照。而复制快照可以扩展到其他物理位置的存储阵列。
尽管与Nimble公司相比，一些用户对HPE公司的支持可用性有所不满，但表示HPE公司可以为新用户提供培训和支持。
FlashSystem是IBM公司的全闪存阵列，通过Red Hat和Kubernetes容器存储接口支持容器环境。如果初始硬件出现故障，FlashSystem用户可以使用IBM HyperSwap进行故障转移。
FlashSystem 5200是最新的存储阵列之一，提供NVMe全闪存和超过PB的可用存储容量。FlashSystem还包括IBM公司的新CloudSatellite，它允许用户灵活地管理和部署云计算环境以用于他们的存储。CloudSatellite还兼容各种供应商提供的云平台，以便用户可以选择他们需要的公有云、私有云、内部部署或混合部署环境。
IBM公司提供了有关性能和容量的Storage Insights，用户可以通过管理平台进行管理。Storage Insights还提供智能分析，可以确定问题和优化领域。
FlashSystem最有前途的一个功能可能是其利用NVMe over Fabrics的能力。虽然是一项新的数据中心技术，但NVMe-oF非常具有前途：它将NVMe闪存速度(当今可用的最高持久内存速度)扩展到整个数据中心。这些存储不仅限于一台计算机或设备使用，还可以通过光纤通道或InfiniBand等技术跨整个网络访问。包括NVMe-oF功能是主要存储阵列供应商的一个具有先见之明的决定，它是FlashSystem的突出元素之一。
Synology DiskStation和FlashStation适用于大量使用NAS的企业。
Synology公司是网络附加存储领域的佼佼者。对于小型企业来说，DiskStation系列NAS设备提供可靠性、容量和DiskStation Manager软件，该软件为所有SynologyDS设备提供一种操作系统。许多DiskStation设备还具有NVMe端口，但并非所有企业级NAS硬件都有这样的端口。RX、RS和DX系列也面向中小型企业。
Synology FlashStation(FS)专供企业使用，拥有全闪存的24托盘阵列。Synology还提供扩展单元，例如24托盘Fx2421可以用于通过FlashStation扩展存储。
FlashStation FS6400是Synology公司推出的最新阵列之一，其备份和数据保护功能尤其引人注目。DiskStation Manager提供了对虚拟化的支持，提供用于运行虚拟机和创建备份快照的虚拟机管理器。
FS6400运行iSCSI协议，还支持虚拟环境，如VMWareVSphere和MicrosoftHyper-V。虽然它不提供用于速度更快SSD连接的NVME端口，但它确实有两个千兆以太网端口。对于仍然依赖网络附加存储和SATASSD(仍然是一种低成本、低延迟的选择)的中型企业和企业来说，Synology FlashStation是一种理想的选择。
Dell EMC PowerScale适用于希望将非结构化数据存储在网络附加存储(NAS)中的企业。
PowerScale是戴尔公司最新推出的网络附加存储(NAS)解决方案之一。该阵列将数据存储在一个巨大的数据湖中，旨在通过将所有数据分组到一个地方来减少或消除企业的数据孤岛。
非结构化数据(尤其是对象存储数据)的数量和流行度都在飙升，PowerScale为正在成为大多数业务数据的数据提供存储。用户可以通过简单地添加更多节点来扩展，这样不会降低速度或性能。PowerScale适用于云平台和内部部署设施运行的工作负载。
PowerScale的成本很高昂，就像这一列表中的许多其他解决方案一样，并不是块存储的理想选择。然而，在需要时轻松扩展的能力使其成为需要灵活NAS和增长空间的企业的解决方案。
由于可以容纳大量的非结构化数据，PowerScale是存储大型媒体文件的合适选择。
Pure Storage FlashBlade 适用于具有最高速度和勒索软件保护的本地存储。
Pure Storage公司再次出现的理由很充分：其相对较早的全闪存数据中心存储方法产生了多种出色的产品。FlashBlade与FlashArray的方法不同，它是一种存储解决方案，旨在将公共云级别的功能引入本地存储。FlashBlade可创建易于扩展的存储(如果想要增加存储容量，用户只需添加更多FlashBlade即可)。
FlashBlade旨在存储文件和对象数据，这是数据中心优先考虑对象存储数据的重要一步。对象存储为构成企业数据的很大一部分的非结构化数据提供了无限的存储空间。通过提供对象存储阵列解决方案，Pure Storage公司改进了其产品。
FlashBlade提供文件和对象复制以及快速恢复，这是一个与数据保护供应商集成的程序。用户可以在FlashBlade中获取数据快照，并使用快照执行备份，这是一种旨在防止勒索软件攻击的策略(网络攻击者不能使用快照来索要赎金)。
原文标题：Best Storage and Disk Arrays 2021，作者：Jenna Phipps
【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】
⑦ 负载均衡下 无文件服务器 怎么存储文件
存储的方法很多，只是举个例说明一下，常见的大数据存储方法：
1） 首先负载均衡设备会检测下联的若干存储服务器的负载情况
2） 将你的数据存储请求提交给某个比较空闲的服务器或虚拟服务器
3） 存储服务器后接SAN交换机（区别于LAN交换机）
SAN交换机通过高速FC光纤通道（4G/8G/16G/32G）连接磁盘阵列
将数据写入有独立CPU的磁盘阵列库
4）每个磁盘阵列库一般挂有数十至数百个硬盘，做成RAID5或其它方式
磁盘阵列库有内部智能逻辑，外部可以将其看成一个巨大的单个硬盘，
支持热插拔，更新坏硬盘后，好硬盘的数据会自动备份到新硬盘上。
⑧ 数据的存储方法有哪些
什么是分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。
分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。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，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。
分布式存储的优势
可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。
低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。
高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。
易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。
杉岩分布式统一存储USP
利用分布式技术将标准x86服务器的HDD、SSD等存储介质抽象成资源池，对上层应用提供标准的块、文件、对象访问接口，
同时提供清晰直观的统一管理界面，减少部署和运维成本，满足高性能、高可靠、高可扩展性的大规模存储资源池的建设需求。