Ⅰ 分布式存储目前已经应用到哪个阶段了呢
目前新基建，5G等多个场景都开始应用了，已经在开始慢慢落地了
Ⅱ 浪潮信息分布式存储销量怎么样
浪潮信息分布式存储市场表现一直非常给力，前几天IDC报告还说，今年一季度浪潮信息分布式存储出货量和装机容量均位居中国前二，而且在市场相对低迷的情况下，浪潮信息还实现了逆势增长⌄就冲这一点也能看出浪潮信息分布式存储在市场上的受欢迎程度。
Ⅲ 分布式存储产业链发展概况
作者 | 焦仕可
来源|《2020分布式存储产业链研究报告》
数字化世界不可逆，分布式存储产业链，是承载数据洪流的数据水库。
分布式存储产业链概况摘要:
1、市场需求旺盛，定制化服务器迎来高光时刻。 从需求角度看：存储行业的发展是技术与需求相互促进的过程。人工智能、物联网、区块链、5G等技术的快速发展和应用，数据呈指数级增长趋势，成为创新的基础。流量、带宽、数据的计算、存储、检索需求长期稳定向上；从技术角度，算法、算力、算量的增长，分布式存储在云计算、虚拟化、IPFS等技术支持下，硬件或将在软件及算法的迭代和融合中突破硬件物理限制，下游客户将参与芯片及服务器标准制定，定制化服务器成为未来新趋势。
2、产业链上游技术及制造卡脖子，多维竞争局面展开，行业格局或重新洗牌。 从产业链供应链角度看：分布式存储重要的基础设施是数据中心，服务器是数据中心的心脏，芯片是服务器的核心组成部分。服务器硬件升级的核心是数据处理，即对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，国产化能力长期偏弱，供应链集中在欧美日韩台地区。受中美摩擦及疫情影响，上游原材料供应受阻，整体市场成本或将增加。但中国巨大的市场需求及技术迭代，国产的技术、产品、及组织形式上的创新，将有可能带领硬件端突破重围，创新带来行业格局变化。
3、未来十年，国产替代将成主流。 从行业周期看：服务器软硬件持续升级周期仅为 2-3 年，当前已处于升级换代阶段。过去，服务器已经实现了从OEM（代工生产）向ODM（设计制造）再到JDM（由互联网/云计算企业，与服务器生产商一起研发服务器）模式演化，国内浪潮就是典型联合设计制造商。中美摩擦，反向加速了国内数字领域的发展，加速推进数据基础设施建设，在IPFS新技术的支持下，行业参与门槛降低，多方竞争下及政策支持下，国产替代趋势明显，未来十年或成主流。
4、新一轮行业机遇诞生，新的财富格局或在web3.0中被刷新。 从市场空间来看：中国无论是数据中心规模还是服务器等上游占有率，与欧美相比相差巨大，加之公有云、私有云的爆发，行业未来增长空间巨大。在政策支持、技术迭代、资本角逐三重利好驱动下，存储市场迎来新机遇，新一轮的财富大分配已经展开！
Ⅳ 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。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。
Ⅳ 分布式存储系统研发有前途吗
现在市场前景比较好的，可以向这个方向发展的！
Ⅵ 国内外的Hadoop应用现状
文 | 翟周伟
本文节选自《Hadoop核心技术》一书。
Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国内外的hadoop应用现状。
国外Hadoop的应用现状
1.Yahoo
Yahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop机器总节点数目超过42?000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个，在Pig中超过60%的Hadoop作业是使用Pig编写提交的。
Yahoo的Hadoop应用主要包括以下几个方面：
支持广告系统
用户行为分析
支持Web搜索
反垃圾邮件系统
会员反滥用
内容敏捷
个性化推荐
同时Pig研究并测试支持超大规模节点集群的Hadoop系统。
2.Facebook
Facebook使用Hadoop存储内部日志与多维数据，并以此作为报告、分析和机器学习的数据源。目前Hadoop集群的机器节点超过1400台，共计11?200个核心CPU，超过15PB原始存储容量，每个商用机器节点配置了8核CPU，12TB数据存储，主要使用StreamingAPI和JavaAPI编程接口。Facebook同时在Hadoop基础上建立了一个名为Hive的高级数据仓库框架，Hive已经正式成为基于Hadoop的Apache一级项目。此外，还开发了HDFS上的FUSE实现。
3.A9.com
A9.com为Amazon使用Hadoop构建了商品搜索索引，主要使用StreamingAPI以及C++、Perl和Python工具，同时使用Java和StreamingAPI分析处理每日数以百万计的会话。A9.com为Amazon构建的索引服务运行在100节点左右的Hadoop集群上。
4.Adobe
Adobe主要使用Hadoop及HBase，同于支撑社会服务计算，以及结构化的数据存储和处理。大约有超过30个节点的Hadoop-HBase生产集群。Adobe将数据直接持续地存储在HBase中，并以HBase作为数据源运行MapRece作业处理，然后将其运行结果直接存到HBase或外部系统。Adobe在2008年10月就已经将Hadoop和HBase应用于生产集群。
5.CbIR
自2008年4月以来，日本的CbIR(Content-basedInformationRetrieval)公司在AmazonEC2上使用Hadoop来构建图像处理环境，用于图像产品推荐系统。使用Hadoop环境生成源数据库，便于Web应用对其快速访问，同时使用Hadoop分析用户行为的相似性。
6.Datagraph
Datagraph主要使用Hadoop批量处理大量的RDF数据集，尤其是利用Hadoop对RDF数据建立索引。Datagraph也使用Hadoop为客户执行长时间运行的离线SPARQL查询。Datagraph是使用AmazonS3和Cassandra存储RDF数据输入和输出文件的，并已经开发了一个基于MapRece处理RDF数据的Ruby框架——RDFgrid。
Datagraph主要使用Ruby、RDF.rb以及自己开发的RDFgrid框架来处理RDF数据，主要使用HadoopStreaming接口。
7.EBay
单集群超过532节点集群，单节点8核心CPU，容量超过5.3PB存储。大量使用的MapRece的Java接口、Pig、Hive来处理大规模的数据，还使用HBase进行搜索优化和研究。
8.IBM
IBM蓝云也利用Hadoop来构建云基础设施。IBM蓝云使用的技术包括：Xen和PowerVM虚拟化的Linux操作系统映像及Hadoop并行工作量调度，并发布了自己的Hadoop发行版及大数据解决方案。
9.Last.Fm
Last.Fm主要用于图表计算、专利申报、日志分析、A/B测试、数据集合并等，也使用Hadoop对超过百万的曲目进行大规模的音频特征分析。
节点超过100台机器，集群节点配置双四核[email protected]@2.13GHz，24GB内存，8TB(4×2TB)存储。
10.LinkedIn
LinkedIn有多种硬件配置的Hadoop集群，主要集群配置如下：
800节点集群，基于Westmere的惠普SL170X与2×4的核心，24GB内存，6×2TBSATA。
1900节点集群，基于Westmere的超微-HX8DTT，与2×6的核心，24GB内存，6×2TBSATA。
1400节点集群，基于SandyBridge超微与2×6的核心，32GB内存，6×2TBSATA。
使用的软件如下：
操作系统使用RHEL6.3。
JDK使用SUNJDK1.6.0_32。
Apache的Hadoop0.20.2的补丁和ApacheHadoop的1.0.4补丁。
Azkaban和Azkaban用于作业调度。
Hive、Avro、Kafka等。
11.MobileAnalytic.TV
主要使用Hadoop应用在并行化算法领域，涉及的MapRece应用算法如下。
信息检索和分析。
机器生成的内容——文档、文本、音频、视频。
自然语言处理。
项目组合包括：
移动社交网络。
网络爬虫。
文本到语音转化。
音频和视频自动生成。
12.Openstat
主要利用Hadoop定制一个网络日志分析并生成报告，其生产环境下超过50个节点集群(双路四核Xeon处理器，16GB的RAM，4～6硬盘驱动器)，还有两个相对小的集群用于个性化分析，每天处理约500万的事件，每月15亿美元的交易数据，集群每天产生大约25GB的报告。
使用的技术主要包括：CDH、Cascading、Janino。
13.Quantcast
3000个CPU核心，3500TB存储，每日处理1PB以上的数据，使用完全自定义的数据路径和排序器的Hadoop调度器，对KFS文件系统有突出贡献。
14.Rapleaf
超过80个节点的集群(每个节点有2个双核CPU，2TB×8存储，16GBRAM内存);主要使用Hadoop、Hive处理Web上关联到个人的数据，并引入Cascading简化数据流穿过各种处理阶段。
15.WorldLingo
硬件上超过44台服务器(每台有2个双核CPU，2TB存储，8GB内存)，每台服务器均运行Xen，启动一个虚拟机实例运行Hadoop/HBase，再启动一个虚拟机实例运行Web或应用程序服务器，即有88台可用的虚拟机;运行两套独立的Hadoop/HBase机群，它们各自拥有22个节点。Hadoop主要用于运行HBase和MapRece作业，扫描HBase的数据表，执行特定的任务。HBase作为一种可扩展的、快速的存储后端，用于保存数以百万的文档。目前存储了1200万篇文档，近期的目标是存储4.5亿篇文档。
16.格拉斯哥大学的TerrierTeam
超过30个节点的实验集群(每节点配置XeonQuadCore2.4GHz，4GB内存，1TB存储)。使用Hadoop促进信息检索研究和试验，特别是用于TREC，用于TerrierIR平台。Terrier的开源发行版中包含了基于HadoopMapRece的大规模分布式索引。
17.内布拉斯加大学的HollandComputingCenter
运行一个中等规模的Hadoop机群(共计1.6PB存储)用于存储和提供物理数据，以支持紧凑型μ子螺旋型磁谱仪(CompactMuonSolenoid，CMS)实验的计算。这需要一类能够以几Gbps的速度下载数据，并以更高的速度处理数据的文件系统的支持。
18.VisibleMeasures
将Hadoop作为可扩展数据流水线的一个组件，最终用于VisibleSuite等产品。使用Hadoop汇总、存储和分析与网络视频观众收看行为相关的数据流。目前的网格包括超过128个CPU核心，超过100TB的存储，并计划大幅扩容。
国内Hadoop的应用现状
Hadoop在国内的应用主要以互联网公司为主，下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。
1.网络
网络在2006年就开始关注Hadoop并开始调研和使用，在2012年其总的集群规模达到近十个，单集群超过2800台机器节点，Hadoop机器总数有上万台机器，总的存储容量超过100PB，已经使用的超过74PB，每天提交的作业数目有数千个之多，每天的输入数据量已经超过7500TB，输出超过1700TB。
网络的Hadoop集群为整个公司的数据团队、大搜索团队、社区产品团队、广告团队，以及LBS团体提供统一的计算和存储服务，主要应用包括：
数据挖掘与分析。
日志分析平台。
数据仓库系统。
推荐引擎系统。
用户行为分析系统。
同时网络在Hadoop的基础上还开发了自己的日志分析平台、数据仓库系统，以及统一的C++编程接口，并对Hadoop进行深度改造，开发了HadoopC++扩展HCE系统。
2.阿里巴巴
阿里巴巴的Hadoop集群截至2012年大约有3200台服务器，大约30?000物理CPU核心，总内存100TB，总的存储容量超过60PB，每天的作业数目超过150?000个，每天hivequery查询大于6000个，每天扫描数据量约为7.5PB，每天扫描文件数约为4亿，存储利用率大约为80%，CPU利用率平均为65%，峰值可以达到80%。阿里巴巴的Hadoop集群拥有150个用户组、4500个集群用户，为淘宝、天猫、一淘、聚划算、CBU、支付宝提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括：
数据平台系统。
搜索支撑。
广告系统。
数据魔方。
量子统计。
淘数据。
推荐引擎系统。
搜索排行榜。
为了便于开发，其还开发了WebIDE继承开发环境，使用的相关系统包括：Hive、Pig、Mahout、Hbase等。
3.腾讯
腾讯也是使用Hadoop最早的中国互联网公司之一，截至2012年年底，腾讯的Hadoop集群机器总量超过5000台，最大单集群约为2000个节点，并利用Hadoop-Hive构建了自己的数据仓库系统TDW，同时还开发了自己的TDW-IDE基础开发环境。腾讯的Hadoop为腾讯各个产品线提供基础云计算和云存储服务，其支持以下产品：
腾讯社交广告平台。
搜搜(SOSO)。
拍拍网。
腾讯微博。
腾讯罗盘。
QQ会员。
腾讯游戏支撑。
QQ空间。
朋友网。
腾讯开放平台。
财付通。
手机QQ。
QQ音乐。
4.奇虎360
奇虎360主要使用Hadoop-HBase作为其搜索引擎so.com的底层网页存储架构系统，360搜索的网页可到千亿记录，数据量在PB级别。截至2012年年底，其HBase集群规模超过300节点，region个数大于10万个，使用的平台版本如下。
HBase版本：facebook0.89-fb。
HDFS版本：facebookHadoop-20。
奇虎360在Hadoop-HBase方面的工作主要为了优化减少HBase集群的启停时间，并优化减少RS异常退出后的恢复时间。
5.华为
华为公司也是Hadoop主要做出贡献的公司之一，排在Google和Cisco的前面，华为对Hadoop的HA方案，以及HBase领域有深入研究，并已经向业界推出了自己的基于Hadoop的大数据解决方案。
6.中国移动
中国移动于2010年5月正式推出大云BigCloud1.0，集群节点达到了1024。中国移动的大云基于Hadoop的MapRece实现了分布式计算，并利用了HDFS来实现分布式存储，并开发了基于Hadoop的数据仓库系统HugeTable，并行数据挖掘工具集BC-PDM，以及并行数据抽取转化BC-ETL，对象存储系统BC-ONestd等系统，并开源了自己的BC-Hadoop版本。
中国移动主要在电信领域应用Hadoop，其规划的应用领域包括：
经分KPI集中运算。
经分系统ETL/DM。
结算系统。
信令系统。
云计算资源池系统。
物联网应用系统。
E-mail。
IDC服务等。
7.盘古搜索
盘古搜索(目前已和即刻搜索合并为中国搜索)主要使用Hadoop集群作为搜索引擎的基础架构支撑系统，截至2013年年初，集群中机器数量总计超过380台，存储总量总计3.66PB，主要包括的应用如下。
网页存储。
网页解析。
建索引。
Pagerank计算。
日志统计分析。
推荐引擎等。
即刻搜索(人民搜索)
即刻搜索(目前已与盘古搜索合并为中国搜索)也使用Hadoop作为其搜索引擎的支撑系统，截至2013年，其Hadoop集群规模总计超过500台节点，配置为双路6核心CPU，48G内存，11×2T存储，集群总容量超过10PB，使用率在78%左右，每天处理读取的数据量约为500TB，峰值大于1P，平均约为300TB。
即刻搜索在搜索引擎中使用sstable格式存储网页并直接将sstable文件存储在HDFS上面，主要使用HadoopPipes编程接口进行后续处理，也使用Streaming接口处理数据，主要的应用包括：
网页存储。
解析。
建索引。
推荐引擎。
end
Ⅶ 为什么现在做软件定义分布式存储的厂商越来越多了
数据量激增
随着个性化、物联网、万联网的发展，数据以前所未有的速度迅猛增长，数据的存放、管理、优化、利用成为难题，用户面临着如下挑战：存储利用率低，数据僵化在某些硬件组件里，难以提供随需动态变化的服务等级，缺乏精确的控制，部署和调整存储资源需要经过复杂的流程（例如需要应用管理员与存储管理员等进行协调），自动化程度低，对请求的响应慢，……。
存储相关软硬件技术快速发展
软件技术方面：虚拟化、分布式存储与云计算技术的发展。
硬件方面：SSD，CPU 多核技术，高速网络技术，大容量服务器和磁盘等
软件定义存储优势明显，以超融合为例
成本优势
Ⅷ Web3.0中国峰会暨分布式存储行业大会隆重举行
11月11日-15日，Web3.0中国峰会暨分布式存储行业大会（以下简称“峰会”）在深圳福田会展中心隆重举行。峰会作为2020中国国际高新技术成果交易会（以下简称“高交会”）的重要组成部分，汇聚了众多领军人物、企业代表、专家学者、权威媒体人等，同时共享高交会来自智能 科技 、互联网、物联网、人工智能、大数据、新基建等行业超40万名专业观众。
深圳麦客存储 科技 有限公司（以下简称“麦客存储”）作为分布式存储十强企业及区块链二十强，荣幸受邀参会。麦客存储首席商务官朱颂先生出席峰会，发表“铸就存储产业新生态，加速新动能崛起”主题演讲，并参与“区块链分布式存储之生态路在何方”圆桌论坛。
铸就存储产业新生态
朱颂表示，数据时代即将到来。以后的人类 社会 ，数据是如同当今石油等一般的重要战略资源之一，势必会被各利益集团所争夺。在未来， 算力是能源，算法是法则，而存储就是土壤 。
区块链被公认为是对生产关系的变革，可以大幅拓展人类协作的广度和深度，从而推动“信息互联网”向“价值互联网”变迁。它也被认为是未来发展数字经济、构建新型信任体系不可或缺的技术之一，而区块链分布式存储是其中极为重要的一部分。
未来区块链分布式存储将在数据管理、保护等方面发挥更加积极的作用，成为大国重器和数字产业生态的系统构建与新基建的重要引擎。
麦客存储牢记使命，坚守担当，在推动传统存储产业革新的同时，积极与不同领域企业携手创新，加快落实区块链分布式存储在产业链中的实际应用、融合应用，发挥新技术先进优势，形成产业新生态。
主题演讲完毕，朱颂接受多家行业权威媒体采访，以下为问答实录：
问
区块链分布式存储相较于其它存储技术有何创新之处？都有哪些优势？行业现状如何？
区块链分布式存储结合了区块链技术的优势，相较于传统中心化存储技术，有下载速度快、数据安全性高、存储成本低廉、数据留存时间长、可溯源、消除冗余文件等众多优势，被广泛认可为构筑Web3.0的基石。
答
新基建和“十四五”对于区块链分布式存储行业发展都是利好政策，国家也多次颁发相关政策引导尽快培育数据市场。现在的行业正在快速发展期，整体欣欣向荣，麦客存储积极推动应用落地与生态建设，为行业做出实际的贡献。
问
麦客存储广东分布式存储数据中心部署情况如何？麦客存储推出“麦客星际中国”计划，并在推动“2+1”上市规划，现在进展如何？
麦客存储将斥资2.5亿元人民币收购广东分布式存储数据中心，目前部署顺利，已启用。
答
截至11月13日，麦客存储已成立多家银河系公司、太阳系公司、地月系公司。九月以来，“麦客星际中国”全国巡回峰会成功召开了36站。11月7日，麦客存储正式启动新加坡上市工作。
问
麦客存储在行业内处于什么地位？核心优势有哪些？
麦客存储持续处于业内领先地位。
答
麦客存储在区块链分布式存储行业最大的优势是集合全产业链于一体，深度融合供应链上下游，拥有多个数据中心、自建存储服务器生产工厂，且非常注重自主技术的研发，并在行业内深耕多年。无论是在存储服务器的硬件质量控制、性价比、数据中心运维、降低经营成本、合作渠道等方面都有着不小的优势，也是麦客存储核心竞争力所在。
构筑Web3.0
“互联网+”的魅力毋庸置疑，电子商务与各种云平台、云服务大行其道，精彩纷呈的网络世界无疑已成为人类 社会 的重要部分。但是，现行网络已经愈发难堪当今 社会 的实际需求， 数据确权、隐私保护、权益保护如同三座大山一般横亘在互联网上 。
站在千禧年后第一个二十年末，我们发现互联网亟需进化，刻不容缓。首先，要改造一样事物，了解它的发展历程非常有必要，现在的专家学者们普遍认同将互联网分为三个时代，我们或将进入Web3.0时代。
Web1.0
以静态、单向阅读为主，网站内信息可以直接和其他网站信息进行交互，能通过第三方信息平台同时对多家网站信息进行整合使用。代表为新浪，搜狐，网易三大门户。
Web2.0
以分享为特征的实时网络，用户在互联网上拥有自己的数据，并能在不同的网站上使用。（即现行网络）
Web3.0
将以网络化和个性化为特征，提供更多人工智能服务，完全基于Web，用浏览器即可实现复杂的系统程序才具有的功能。
Web3.0尚未正式诞生，现处于初级阶段，难以完全准确定义，但公认可以实现万物互联的美好畅想，代表着下一个时代的需求。 在Web3.0中，信息自由交互，价值自由流通。数据和价值都属于用户，而不是提供服务的公司。
分布式存储成刚需
无论是Web 1.0还是Web 2.0，因为运营服务的中心化总是或多或少地带来透明度和信任的问题，但是这一问题可以通过数据权益通证化、数据确权与授权的区块链技术应用来得到解决，这个过程完成之后，Web3.0时代也将来临。在这个实现的过程中，区块链分布式存储将发挥举足轻重的作用。
分布式相对于中心化来说，更稳定、抗风险能力更强、消耗更低、更公平、更透明、更简单。
事实上，分布式思想已经在我们的工业、科学等众多方面应用非常广阔。
去中心化的准确描述应该是多中心，或者说是没有唯一的中心控制的弱中心，去中心不代表着没有中心，而是把机会拉平，每个寻常的节点都有可能成为中心，如同每个普通美国人，都有可能成为美国总统。
加速新动能崛起
因5G、云计算、人工智能等为代表的一批高新技术蓬勃发展，数据存储需求爆炸式上升，区块链结合分布式存储带来的是一种全新的技术想象，一种突破传统的海量数据存储模型，是一次革命性的颠覆浪潮。
近日，国家广播电视总局办公厅印发《国家广播电视总局办公厅关于印发区块链技术应用系列白皮书的通知》。白皮书中多次提及IPFS、区块链分布式存储，肯定了IPFS的应用价值与技术优势，并就如何利用IPFS等新技术打造融媒体中心等做出详细介绍。区块链分布式存储的重大价值显露无疑。
麦客存储作为区块链分布式存储领域先驱引领者，重视技术协同、生态融合，推动多项技术的构建，致力于区块链分布式存储与5G、大数据、云计算、物联网、人工智能等产业深度融合协同发展，助力传统企业转型升级，加速新旧动能转换，为数字化时代的发展做出贡献。
Ⅸ 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。
Ⅹ 分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势
1、分布式存储优势
分布式存储可以使生产系统在线运行的情况下进行纵向扩展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out），且存储系统在扩展后可以达到容量与性能均线性扩展的效果。其具有以下特性：
高性能
分布式存储系统能够将所有存储节点的处理器资源、硬盘资源、网络资源进行整合，将任务切分给多台存储节点，进行并发数据处理，避免了单个硬盘或设备造成的瓶颈，提升整个集群的处理能力。分布式存储系统具有良好的性能扩展能力，可以满足应用程序对存储性能不断增长的要求。
高扩展性
分布式存储系统通过扩展集群存储节点规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加存储节点数量来提升服务能力。分布式存储系统支持在线增加存储节点，对前端业务透明，系统整体性能与存储节点数量呈线性关系。
高可用性
分布式存储系统同时基于硬件及软件设计了高可用机制，在面对多种异常时（如存储节点宕机、网络中断、硬盘故障、数据损坏等）仍可提供正常服务，提高分布式存储系统硬件的可用性可以通过增加存储节点数量或者采用多种硬件冗余机制保证。分布式存储系统多采用副本机制或纠删码机制保证数据的高可用性，副本机制可以提供较高的数据冗余度，但会降低存储系统有效空间的利用率，纠删码机制可以在保证一定数据冗余度的情况下，大幅提高存储系统的有效空间利用率。
高安全性
分布式存储系统支持可靠的权限控制及互信确认机制，同时采用私有的数据切片及数据编码机制，可以从多重角度保证集群系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取。
2、分布式存储应用场景
分布式的“四高”特性，使得其在高性能计算、大数据视频云及大数据分析等应用场景中有着广泛的应用。
高性能计算场景
在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。
大数据视频云应用场景
随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。
大数据分析应用场景
伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有着很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。