① 分布式文件存储系统通过什么方式提高可用性和安全性
分布式存储的六大优点
1. 高性能
一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。
2. 支持分级存储
由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。
3. 多副本的一致性
与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。
4. 容灾与备份
在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非常有利于进行故障重现，从而进行分析和研究，避免灾难在未来再次发生。多副本技术，数据条带化放置，多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。
5. 弹性扩展
得益于合理的分布式架构，分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能。分布式存储的水平扩展有以下几个特性：
1) 节点扩展后，旧数据会自动迁移到新节点，实现负载均衡，避免单点过热的情况出现;
2) 水平扩展只需要将新节点和原有集群连接到同一网络，整个过程不会对业务造成影响;
3) 当节点被添加到集群，集群系统的整体容量和性能也随之线性扩展，此后新节点的资源就会被管理平台接管，被用于分配或者回收。
6. 存储系统标准化
随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入。在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不同磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面降低了存储采购和管理成本。
② Ipfs分布式存储如何工作它的网络发展又有几个阶段呢
Ipfs是一个分布式存储网络，它最重要的应用是存储。只是为了把某个文件永久地保存下来还不够，并且当有需要的时候，还能把这些内容再重新找出来。存储和检索这两个的集合才构成了IPFS应用的最终场景。
Ipfs从根本上改变了用户的搜索方式，通过ipfs用户能够直接搜索到想要的内容。以往，用户通过浏览器搜索文件首先要找到服务器的位置，然后使用路径名称在服务器上查找文件。这样一来，只有文件所有者可以判断这是否是用户要找的文件，并且必须保证托管者不会移除文件或关闭服务器对文件做任何更改。
当文件被添加到IPFS节点上后将生成一个新名字，这个名字实际上是根据文件内容计算出的一个加密哈希。加密能够保证该哈希始终指标是这一文件的内容，哪怕只在文件中修改一个比特的数据，哈希都会完全不同。
Filecoin分布式存储网络发展分为三个阶段
第一阶段，垃圾数据存储阶段
这是获取filecoin数量最多的阶段，由最原始积累到最大红利，它的任务主要是扩展网络空间，发现修补漏洞，并进行网络升级。收益比例是100%区块奖励。时间是2020年10月到2022年10月。
第二阶段，公共数据存储阶段。
这是商户转型阶段，由区块奖励到开发各类存储应用以及新一代互联网传输协议的推进。它的任务是扩张网络空间，提升网络安全，并开启存储应用。收益比例是70%区块奖励以及30%存储奖励。预计时间是2022年10月到2025年10月。
第三阶段是真实数据存储阶段，并且全面开启商用。
它的任务是真实存储企业、政府、个人数据以及扩大网络空间。收益比例是70%存储奖励和30%区块奖励。预计时间是2025年10月到未来。
另外为了实现分布式存储，filecoin白皮书中提到了几种证明机制。其中，最具特色的是复制证明和时空证明，这两种证明机制就是分布式存储项目filecoin目前需要做到的实现方式。复制证明是证实矿工保存了相应的有效数据，时空证明是证实矿工的存储设备中有有效数据的时刻。
总得来说，ipfs越来越成为 社会 发展的趋势，不知大家是否跟上了时代的脚步了吗？
③ 分布式存储的优点有哪些
分布式存储的六大优点
分布式存储往往采用分布式的系统结构，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，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下：
1. 高性能
一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。
2. 支持分级存储
由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。
3. 一致性
与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。
4. 容灾性
在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非
5. 扩展性
6. 存储系统标准化
④ 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
⑤ 什么是分布式存储
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。
(5)分布式存储网络质量扩展阅读：
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。
⑥ 分布式存储有什么好
分布式存储，它的最大特点是多节点部署， 数据通过网络分散放置。分布式存储的特点是扩展性强，通过多节点平衡负载，提高存储系统的可靠性与可用性。
⑦ 分布式储能技术优势是什么
分布式存储，无疑是云计算时代最受关注的一门技术。
到底什么是分布式存储？
简单来说，人多力量大，利用多个存储服务器构建存储池，满足互联网时代越来越多的存储需求。
互联网行业的发展，数据成指数级增长，人们对存储的需求越来越大，采用集中式的存储成为数据中心系统的瓶颈，不能满足大规模存储应用的需要。
受益于服务器技术的发展和成熟，与标准服务器的分布式存储开始出现，分布式存储开始被广泛的应用起来。
分布式存储就是将数据分散存储到多个存储服务器上，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，实际上数据分散的存储在企业的各个角落。分布式存储的好处是提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
1、易于扩展
得益于合理的分布式架构，分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能。
2、高性能
一个具有高性能的分布式存储通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。
3、支持分级存储
由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。
4、多副本一致性
与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制，最小化对业务的影响。
5、存储系统标准化
随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口（SMI-S或OpenStackCinder）进行存储接入，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，从侧面降低了存储采购和管理成本。
▉最后总结
分布式存储是一个大的概念，其包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等。
⑧ 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。
⑨ 分布式存储是什么
什么是分布式存储系统？
就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上
分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？
分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 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。
联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能
什么是分布式数据存储
定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。
分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别
分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。
统一存储和融合存储以及分布式存储的区别
统一存储具体概念：
统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。
基本简介：
统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。
工作方式：
既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。
分布式存储支持多节点，节点是什么，一个磁盘还是一个主控？
一个节点是存储节点的简称，存储节点一般是一个存储服务器（必然带控制器），服务器之间通过高速网络互连。
现在越来越多的存储服务器使用arm CPU+磁盘阵列节省能耗，提高“容量能耗比”。
分布式文件系统有哪些主要的类别？
分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史：
1、单机文件系统
用于操作系统和应用程序的本地存储。
2、网络文件系统（简称：NAS）
基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。
3、集群文件系统
在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。
4、分布式文件系统
在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。
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。
什么是Hadoop分布式文件系统 10分
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通浮计算机网络与节点相连。
Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统，与MapRece和Google档案系统的概念类似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是其中的一部分。
分布式文件存储系统采用什么方式
一。分布式Session的几种实现方式1.基于数据库的Session共享2.基于NFS共享文件系统3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。6. 基于cookie 进行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常 工作 。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话......
⑩ 分布式存储相对于单机存储的挑战是
1、分布式相比于传统存储系统的优点
①高性能：它通常可以高效地管理读缓存和写缓存，支持自动的分布式存储通过将热点区域2映射到高速缓存，提高响应速度。一旦不在是热点，那么存储系统将会把他们移除。写缓存技术可配合高速存储明显改变整体存储的性能，按照一定的策略先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。
②支持分布式存储：通过网络进行松耦合链接，允许高速村塾和低速存储分开部署。一定条件下分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。
③多副本一致性：他相比传统的存储框架使用RAID不同。它采用了多分本备份机制，存储之前进行分片，之后按照一定的规则存在集群的节点上，为了保证数据一致性，布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，读取数据失败，从其他副本获取，重新写入该副本恢复。
④容灾与备份：对于容灾采用最重要的手段就是快照，可以实现一定时间下的数据的保存。他有利于故障重现，有助于分析研究，避免灾难，备份就是为了数据的安全性。
⑤弹性扩展：分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能，节点扩展后，旧数据自动迁移到新节点上，实现负载均衡，避免单点问题。水平扩展只需要将节点和原来的集群链接到同一网络，整个过程不会对业务造成影响，当加节点时，集群系统的容量和性能随之线性扩展，新节点资源会被平台接管，分配或吸收。
⑥存储系统标准化：随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入，在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不同磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面降低了存储采购和管理成本。
2、分布式相比于传统存储系统的缺点
首先，从部署与维护的角度来看，分布式存储部署过程较为复杂，需要专门的人才进行部署，维护与管理，需要一定的时间培养专门的人才。其次，从硬件设备角度来看，分布式存储使用的均为X86架构服务器，稳定性可能不如传统的硬件存储。尤其对于银行，金融，政府等重要行业，稳定永远大于一切，他们既是新技术的实践者但同时也需要最稳定的环境保持业务的良好运行。最后，对于数据保护技术，大部分都是通过副本技术实现数据保护机制，常见的有两副本三副本等，这样也会造成可用存储容量的降低。