A. 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。
B. 生活中的人工智能之航天应用
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院
转自： 人工智能在中国航天的应用与展望_数据 (sohu.com)
【嵌牛导读】
随着物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法等技术的突破，人工智能近年来取得了突飞猛进的发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等众多领域展现出令人期待的发展前景，并得到了国内外各政府的关注和支持;该文将人工智能技术与运载火箭、深空探测器、武器装备等航天应用相结合，论述其在自主规划航天任务、高效智能地面测试、全面快速设计保障等方面的应用模式，并从产品规划、顶层设计、产品打造、具体实施几个方面对中国航天后续发展人工智能技术提出了相关的对策建议。
【嵌牛鼻子】人工智能运用于航天。
【嵌牛提问】人工智能在航空航天中有什么运用呢？
【嵌牛正文】
岳梦云, 王 伟, 张羲格
(北京宇航系统工程研究所，北京 100076)
摘要： 随着物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法等技术的突破，人工智能近年来取得了突飞猛进的发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等众多领域展现出令人期待的发展前景，并得到了国内外各政府的关注和支持;该文将人工智能技术与运载火箭、深空探测器、武器装备等航天应用相结合，论述其在自主规划航天任务、高效智能地面测试、全面快速设计保障等方面的应用模式，并从产品规划、顶层设计、产品打造、具体实施几个方面对中国航天后续发展人工智能技术提出了相关的对策建议。
关键词： 人工智能； 大数据； 航天应用
0 引言
在十二届全国人大五次会议上，国务院总理李克强在作政府工作报告时表示，要“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化”，这也是“人工智能”这一表述首次出现在政府工作报告中。
近年来，物联网、大规模并行计算、大数袜悄据和深度学习算法这四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进。2016年12月，升级版“AlphaGo”化名“master”在60场互联网棋局车轮大战中连胜柯洁九段、陈耀烨九段、朴廷桓九段、芈昱廷九段、唐韦星九段等高手，取得全胜战绩，引起各界对人工智能的广泛关注与讨论。
1 人工智能的四大先决条件
1.1 物联网
随着摄像头、麦克风、各种类型传感器的发展，基于物联网技术的智能设备得到了飞速提升，而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣。这些传感器负责尺搜采集数据、记忆、分析、传送数据，将外部世界数字化，为智能系统提供了多维度的数据输入，成为数字世界与物理世界交互、反馈的接口和手段。
1.2 大规模并行计算
并行计算(Parallel Computing)指同时使用多种计算资源解决一个计算问题的过程，能够有效的提高计算速度和处理能力的一种有效手段。海量的分布式计算资告困渣源和超高速计算能力，令快速处理大量数据、训练复杂模型、用知识体系代替人类常识成为可能。这些知识和模型为人类和机器人提供智能的辅助决策，让人工智能成为现实。
1.3 大数据
大数据具备Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)的5V特点。在过去，要尽可能全面地认识某项事物，必须合理设计抽样调查的策略，使样本能够尽量覆盖全集特征。随着计算能力的提升，可以不再采用随机分析法这样的权衡之策，而采用所有数据进行分析处理。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。海量的数据为人工智能的学习和发展提供了资源。通过知识挖掘，可以从大量有噪声的随机实际应用数据中，提取人们事先不了解但是隐藏在数据中的有价值的信息和知识。这种对隐性信息的挖掘是大数据价值的核心，也是实现人工智能的关键。
1.4 深度学习算法
深度学习算法作为机器学习的一个分支，由Hinton等人于2006年提出，是人工智能迎来新一轮飞速发展最重要的核心技术[1]。深度学习算法用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征，其中最广为使用的算法包括卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)、循环神经网络(recurrent neural network，RNN)长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)等，需要根据具体应用场景和数据特征加以选择。深度学习是对人类思维方式的建模，让机器能够理解人的行为，并将知识运用到与用户的交互中，达到机器“人性化”的终极目标，实现人工智能技术在商业中的落地。
2 人工智能的细分领域
2.1 图像识别
通过结合大数据的训练，人工智能可以对图像进行预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。在图像识别的技术框架中，人脸识别应用非常广泛。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。目前国内领先企业旷视科技的人脸识别准确率已高达99.999%。此外，在产品生产质量检验上，图像识别技术应用也非常广泛，例如：机械类产品的裂纹自动识别检测。
2.2 语音/语义识别
利用特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术，语音识别能够让机器对采集到的语音信息进行识别和理解，转化为文本或命令。例如在军事上，可通过语音识别确认说话人的身份、侦听情报内容、或下发操作指令，具有非常重要的价值。目前，针对中小词汇量非特定人的语音识别系统识别精度已超过98%，针对特定人的识别精度甚至更高。
2.3 自然语言处理
语言是人类区别其他动物的本质特性，因此理解语言也是人工智能的一个核心方向。综合语言学、计算机科学、数学等多种科学，自然语言处理研究能实现人与计算机之间有效通信的各种理论和方法，以一种智能高效的方式，对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取。通过使用自然语言处理技术，可以管理大块的文本数据，或执行大量的自动化任务，并且解决如自动摘要，机器翻译，命名实体识别，关系提取等语言相关任务[2]。
2.4 无人驾驶
无人驾驶的核心技术是即时空间建模和人工智能技术。低成本高效率的感知解决方案是无人驾驶的基础，高精度底图的建立是无人驾驶的关键，具有深度学习的算法芯片是无人驾驶的核心。在过去六年内，谷歌无人驾驶汽车在公路上安全行驶220多万公里，仅发生17起交通以外，而且均是由人类失误引发的。
2.5 智能机器人
智能机器人融合了几乎所有人工智能分支技术，它至少需要具备感觉要素、反应要素和思考要素。它能够理解人类语言，感知、分析周围环境信息并调整自己的动作。目前已发展出多样化的机器人种类，从智能水平较低的工业机器人，到智能陪护机器人再到高级智能机器人。
3 人工智能在中国航天上的应用前景
3.1 更自主的任务规划
航天飞行任务规划是一个典型的知识处理过程，其中涉及较为复杂的逻辑推理和众多的约束条件，这种问题适合采用人工智能的方式加以解决，实现“人工智能+”。
3.1.1 “人工智能+运载火箭”——高容错飞行
运载火箭的飞行入轨面临的是一个地面难以复制和仿真等效的全新环境，飞行阶段程序转弯、发动机关机、级间分离、再次点火、姿态修正、载荷分离诸多环节中数百个零部件任一失效偏差都可能给火箭带来不可挽回的损失，是运载火箭成败与否的核心一环。高机动性、短飞行周期、恶劣环境都意味着人无法有效干预，因此，发动机推力下降、姿控极性接反均直接造成了任务失败，飞行风险居高不下。
目前的箭载计算机大多不具备重新规划飞行任务的能力，或需要地面人工计算制导诸元后，通过测量系统进行了上行注入，一定程度上实现弹道的重规划，将卫星送入轨道[3]。
未来，将运载火箭设计阶段梳理的飞行过程故障模式与传感器参数相结合，研究基于人工智能的运载火箭飞行阶段故障自诊断以及深度学习训练方法，在分秒必争的运载火箭飞行段完成故障预测、故障定位与故障隔离工作，并通过轨迹弹道重规划、制导姿控模型重生成，有效隔离局部故障，规避失败风险，最优化飞行轨迹与姿态控制，有效挖掘潜在运力资源[4]。
除此之外，在运载火箭发动机关机、级间分离后，分离的舱部段通过自主感知和自主控制技术，与卫星定位信息、地形布局信息动态匹配，通过发动机再次点火，实现舱部段自主飞行、平稳下落、精准落地以及主动防护，通过舱部段及各级发动机的回收再利用，显着压缩运载火箭任务周期，降低运载火箭制造成本。
3.1.2 “人工智能+深空探测器”——自主规划
现有行星探测器的主要前进方式为：拍摄前方照片通过遥测发回地面站，操作人员根据图像确定前进路线，再通过上行通道上注行动指令，实现探测车的行驶操作。这种模式过于依赖地面测试人员，效率较低，很多时候由于行星表面环境较为恶劣，或者由于距离的确过于遥远，遥测控制信号也比较微弱，或者由于地球自转引起相对位置改变，无法实现遥测遥控，更难以实现探测器的实时控制。基于人工智能、视觉计算、监控装置的自动驾驶将大幅提高探测、地形勘测的效率。根据视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的地形状况，利用图像识别等智能感知技术、智能决策和智能控制技术可以实现行星探测车的自主行动，选取最优探测路线，智能避开障碍物体，以最小的代价、最高的效率采集有用信息，大大辅助深空探测应用。
深空探测应用中，复杂航天器是由大量元器件和软件组成，长期的在轨运行，元器件的故障和软件的不完善在所难免，由于太空环境的特殊性，当某部分损坏时，难以通过人员进入太空进行判别和修复，利用人工智能技术结合空间高精度、高灵敏度机械臂，通过智能分析航天器数据，实现故障的自主定位、自动识别和在轨自主修复，在轨操作、组装、拆卸、管理。
3.1.3 “人工智能+武器装备”——智能作战
通过多维度侦查探测系统，智能感知、发现、定位、跟踪敌方动态、电磁频谱信息、作战行动等战场态势信息，以最少的人员、更少的代价、最大化地获取战场情报数据，辅助智能判别与智能决策应用。如利用覆盖红外、可见光、微波雷达等多种技术手段，实现一体化、集成化的多模融合探测装置，智能感知多维度、多层次、多类型数据，然后应用数据配准、智能去噪等预处理手段获取高质量多源数据，再利用深度学习、模糊推理、专家系统等智能技术，建立目标识别和威胁判别模型，实现武器装备作战环境中目标智能探测感知和识别。
通过给武器装备各类传感器、探测器，智能探测感知飞行空间信息、拦截弹信息等，数据传输给弹载智能“大脑”，设定相应的优化准则、目标等，通过数据分析，智能自主决策，规划调整飞行弹道，通过动力学气动调整，改变飞行轨迹，增强突防性能[5]。
人工智能使无人机个体具备较高的智能水平，协同作战能力显着提高，从而形成低成本的无人机蜂群战术。目前，以美国国防高级研究计划局(DARPA)为首的众多机构，都投入了大量经费就无人机集群在空中的协同作战理论和技术展开研究，包括无人机的快速编队、多机间通信协同，自主战术决策与下达作战命令等，构建多无人飞行器的任务自组织系统分布式体系结构。
3.2 更高效的地面测试
运载火箭的测试发射同样是一个多学科交叉，多专业耦合的复杂系统工程，是运载火箭成败与否的关键一环。状态准备、测试操作、预案决策、数据判读，每一环都是技术能力的保障，都是知识经验的考验，同样每一步都离不开人的参与，成败维系在每一名人员身上，高水平人员的稀缺造成测试发射无法多任务并举，以及连续疲劳带来的风险造成测试发射周期无法进一步压缩，通过应用人工智能技术，可显着提升测试效率，降低发射成本[6]。
3.2.1 采集层
通过多样化的手段代替传统的传感器采集或人工直接观测，基于视频语音识别技术的应用可以大大减少火箭本身测点的布置。例如：发动机工作状态，可以通过对其工作时的声音进行频谱分析；一些机构的动作，可以通过非接触的摄像机直接观察；仪器仪表的指示灯状态监控，可以通过摄像头摄录信息，之后在后台用图像识别的方式的进行自动判断。
3.2.2 处理层
人工智能技术极大的提升了设备的数据处理与故障诊断的能力。对地面测试数据进行统一管理和应用，除了完成流程自闭环的反馈判断，还能够对数据的趋势、关联进行综合分析，设备不但可以掌握自身的运行状态，实现故障检测与隔离，启用合适的故障预案，还能够想设计操作人员提供辅助决策和任务规划建议。
3.2.3 执行层
前端无人值守是未来火箭发展的必然趋势。电测过程中的脱查脱拔等人为操作、异常故障时的抢险操作，可以采用带视觉定位系统的机械臂来完成。此外，后端的人机交互也可以加入语音识别、手势感知等新型指挥手段，提高测试效率。
3.3 更全面的设计保障
3.3.1 智能设计
引入人工智能技术，可以将目前的半智能化计算机辅助设计系统升级为智能化计算机辅助设计系统，整合现有的海量资料及资源，模拟人脑思考的过程，彻底解决上述三类问题。采用人工智能技术的“航天大脑”可以根据型号需求提供总体文件的初稿，总体设计师进行决策修改后，“航天大脑”将系统需要的文件自动下发至系统级，并形成系统级文件的初稿，系统设计师进行决策修改后，“航天大脑”再将单机需要的文件下发至单机。在进行具体设计时，设计师仅需将设计输入文件提交至“航天大脑”，系统则会根据需求以及所学习的设计文件完成设计工作。如设计电缆网图时，设计师仅需将电缆的几何尺寸、点位定义等提交至“航天大脑”，“航天大脑”会自动绘制出电缆网图的模板，并自动给出诸如线缆型号推荐、连接器型号推荐等辅助决策信息，设计师将不需逐个翻阅厂家的手册即可完成设计，设计效率将大大提高。此外，由于“航天大脑”能够在很短的时间内完成大量文件的学习工作，并从中找出最优方案，设计的标准化和设计水平也能够得到保证。
3.3.2 智能制造
智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智研制造系统，通过人与智能机器的合作共事，扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
利用大数据技术，对于运载火箭制造装配需要的物资、工具、生产线、场地、工装、人员、运输车辆都统一进行编码采集与实时定位管理，将散布在全国各地的运载火箭制造装配资源条件，进行投筹管理，真正做到全国一盘棋。并与运载火箭发射任务计划有机对接，通过态势分析与智能预测，实现生产规模进度的最优化预测管理，成本进度最优化，并能够实现突发风险的动态应变处置，实现成本最优化管理。
在生产过程中，也完成了对火箭全生命周期信息的收集与保障。建立火箭的综合档案履历资料库，收集制造、装配、测试各个过程的数据与知识，构建大数据分析中心，作为智慧火箭的数据支撑与健康诊断的依据，降低设计和研制成本、提升测发效率、提升火箭的可靠性[7]。
3.3.3 远程支持
随着在运载火箭高密度发射、零窗口点火变得常态化，靠大量人力在靶场保障发射任务的模式已难以适应未来的发展需求。发射中心将从逐步从靶场向远程后方迁移，以日本epsilon火箭为例，科研人员远程使用两台笔记本就可实现火箭发射控制。
远程支持中心能够统一接收、存储各靶场各型号发回的测试数据并存储，并通过智能搜索引擎随时搜索查看关心的数据及相关文档；针对当发测试数据，结合历史数据进行大数据分析，提前识别出可能有质量隐患的关键节点；当靶场出现故障时，远程支持中心通过多媒体、虚拟现实等手段开展协同排故工作。
4 中国航天发展人工智能的对策建议
4.1 聚焦航天 “大脑”技术体系，做好战略规划和顶层设计
基于对大数据与人工智能的探索和积累，提出以技术-产品-服务为核心的航天“大脑”，其技术体系设想如图1所示。
图1航天“大脑”技术体系
4.1.1 技术层
智能感知是为机器装上触觉、视觉、听觉、神经和运动机构等智能硬件，使其具备感知世界的能力。通过集群和虚拟化技术实现对海量数据的快速预处理、分布式存储、并行计算等，为智慧大脑提供强大的记忆”和“计算”能力。
4.1.2 产品层
智慧产品包括智慧院所、智慧火箭、智慧装备和智慧民用产业。其中，智慧院所是所有智慧产品研制的基础，其可以充分激发员工创新创业热情，并为员工提供高效便捷的管理方式；智慧火箭指的是为火箭装上“触觉”和“大脑”，降低测发控对人的依赖，提升火箭可靠性；智慧装备指的是通过全寿命周期的健康管理，实现装备自主保障；智慧民用产业指的是通过军民融合方式，将军用技术转向民用领域，如智能健康监测、智慧家电远程测控、智慧照明、智慧安防等领域。
4.1.3 服务层
未来应全力推动大数据人工智能等技术与航天装备的结合，实现装备信息智能采集、远程保障、智能决策的完美集成，发展模式也将由提供产品向提供全方位解决方案的服务转变。
4.2 打造航天“大脑”系列产品，快速形成专业的能力和队伍
4.2.1 智慧院所
以创新为驱动、以信息化为基础、以知识为载体，利用智能科学理论、技术、方法和信息及自动化技术工具，充分有效地整合和优化利用各类内外部资源，保证能够持续创新，不断开发新产品、新服务，为航天单位的发展提供智能决策。
4.2.2 数据银行
建立航天大数据中心，成立“航天数据银行”，对产品研制、生产等多环节的数据进行统一管控、统一挖掘，实现数据挖掘效果的最大化，创造服务价值。智慧管理通过实现产品全寿命周期的统一管控，建立基于数据信息驱动的智能化研制模式，提升工作效率。智慧决策基于大数据技术，将先进管理理念、业务流程和管理模式等融合，实现管理信息化和智能化，达到“降本增效”的目的。
4.2.3 智能装备
通过大数据与互联网等高新技术，实现火箭的高度信息化与智能化。包括智慧的远程发射支持平台，智慧的测发指控平台，智慧的全寿命周期综合保障平台。智慧的远程发射支持平台通过大数据技术，训练后方的智能机器大脑，提升异地协同保障能力，减免专家到一线协助排故，解决问题。智慧的测发指控平台依托于语音识别、图像识别、大数据等技术，实现自主的测发指控过程。智慧的全寿命周期综合保障平台利用大数据技术保障数据统一化规范，完成自主健康评估、精准的寿命预测和数据驱动的视情维修[8]。
4.2.4 智慧产业
依托剩余载荷和末级监控，实现对地观测等服务，依托远程测控、健康监测、大数据、新一代信息应用技术，通过融合智慧城市中的多源数据，在智慧城市和智慧产业中，提升城市的精细化管理水平，同时为航天单位军民融合开拓增收，锻炼队伍。
4.3 分布落地执行，拓展航天“大脑”的服务
未来，应全力推动大数据人工智能等技术与航天装备的结合，实现装备信息智能采集、远程保障、智能决策的完美集成，航天企业的发展模式也将由提供产品向提供全方位解决方案的服务转变，如智慧的发射服务、全面的体系作战服务和智慧的军民融合服务。智慧发射最终要实现输入一个指定的位置坐标，为其精准、快速、智能、高效、低廉地发射到指定地点。全面的体系作战服务基于大数据和人工智能技术，能够实现装备的自主保障、战时智能决策和一体化的体系作战。智慧的军民融合服务结合现有的技术和民用产业，开展更多的智慧产业服务，通过信息和通信技术的应用，提升城市的管理水平，提高市民的生活质量，令城市运行和市民生活更加智能。
参考文献:
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Application and Prospect of Artificial Intelligence in China Aerospace
Yue MengYun, Wang Wei, Zhang Xige
(Beijing Institute of Aerospace SystemEngineering, Beijing 100076,China)
Abstract : With the breakthrough of technology such asnetworking, massively parallel computing, big data and deep learningalgorithms, Artificial Intelligence has achieved rapid development in recentyears, exciting prospects for development in image identification, voicerecognition, Natural Language Processing(NLP), self-driving, thus got theattention and support from governments of the world. This paper combinesartificial intelligence technology with space applications such as rockets,deep-space detector and weapon equipment, then describes its applicationprospect in space Mission Planning, Ground Testing, Integrated Support, etc.And puts forward relevant countermeasures and suggestions on the subsequentdevelopment of AI technology in China Aerospace.
Keywords : Artificial Intelligence; Big Data; China Aerospace
收稿日期：2019-02-18；修回日期：2019-02-26。
作者简介：岳梦云(1988-)，女，安徽合肥人，硕士，工程师，主要从事运载火箭与导弹的地面测发控系统设计方向的研究。
文章编号：1671-4598 ( 2019 ) 06-0001-04
DOI ： 10.16526 / j.cnki.11-4762 / tp.2019.06.001
中图分类号：TP18
文献标识码：A
C. 深信服安徽哪家代理啊浪潮服务器哪家代理啊安徽省的。
安徽英信做深信服和浪潮服务器
不同规模的客户都相继青睐于亿万克出色的系统可靠性、性能稳定性及技术创新性，以满足他们对工作负载优化、实时数据洞察、可管理性和安全等新兴技术的需求。亿万克坚持倾听客户的反馈，持续以客户的需求为导向，为客户提供优秀的产品和端到端解决方案，帮助用户管理更轻松，创新更迅捷，让技术真正与业务流程相匹配，从而引领客户在务实的道路上前行。
新一代亿万克亚当服务器正是基于对市场、客户需求的深入了解而推出的，囊括通用服务器、存储服务器、异构服务及边缘服务器四大类。此系列性能稳定高效、智能环境感知、绿色节能、配置灵活等优势，拥有卓越而优异的整机性能输出，在足量的整机性能与经济实惠之间实现优良的平衡，为数据中心提供实用的高性能、低成本、高密度的解决方案，适用于企业虚拟化、IT核心业务、分布式存储、电信通讯及其他复杂工作负载等宽口径业务用途。【感兴趣请点击此处，了解一下。 】
D. 分布式存储有哪些
问题一：当前主流分布式文件系统有哪些?各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：
1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;
2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;
3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。
5.相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：
1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;
2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;
3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突.
问题二：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
问题三：什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
问题四：什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。
问题五：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。
问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 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。
问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作
问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。
NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是：
1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。
2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。
3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。
开发语言c/c++,可跨平台运行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。
文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。
开发语言c/c++,运行在linu下。
googleFs
据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。
问题九：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。
问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
GFS（Google File System）
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Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。
下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。
HDFS
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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapRece算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。
Ceph
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是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。
说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2.6.34 以上的内核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。
Lustre
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Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。
该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。
目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。
E. 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。
(5)安徽大规模分布式存储扩展阅读：
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。
F. 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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G. 中国分布式存储十大排行榜
时空云，星际无限，天茹，先河等在分布式存储行业内都属于老牌公司了，在业内也相对拥有一定的名气与粉丝，IPFS星际无限是国内顶尖的区块链科技公司，致力于IPFS的生态建设让每一个分布式存储的爱好者都能了解IPFS！目前已经为30+家大型矿商提供独家技术，同时也做到了在IPFS前20排名里占据了8个节点的好成绩！
H. 分布式存储排名前十名有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。
I. 谁有《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战-杨传辉》电子书百度网盘资源下载
大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战-杨传辉链接：
J. 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。
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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......