1. 华为突破分布式数据库和存储技术，打通数字化转型“雄关漫道”
2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型2.0阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。
对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。
攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。
2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 8.0，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。
今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等操作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。
2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心操作，挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。
2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。
在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。
本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。
更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。
汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。
在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。
GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 8.0则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。
IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了54.9%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了22.1%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。
FusionStorage 8.0采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了16.8万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。
此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 8.0将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。
汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 8.0通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。
辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。
值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的操作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。
除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。
总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。（文/宁川）
2. 区块链分布式存储：生态大数据的存储新模式
区块链，当之无愧的2019最靓的词，在 科技 领域闪闪发亮，在实体行业星光熠熠。
2019年的1024讲话，让区块链这个词焕然一新，以前它总是和传销和诈骗联系在一起，“区块链”这个词总是蒙上一层灰色。但是如今，区块链则是和实体经济融合紧密相连，成为国家的战略技术， 这个词瞬间闪耀着热情的红色和生意盎然的绿色 。
“产业区块链”在这个时代背景下应运而生， 是继“互联网”后的又一大热门词汇，核心就是区块链必须和实体产业融合，脱虚向实，让区块链技术找到更多业务场景才是正道。
区块链的本质就是一个数据库，而且是采用的分布式存储的方式。作为一名区块链从业者，今天就来讲讲 区块链的分布式存储和生态大数据 结合后，碰撞产生的火花。
当前的存储大多为中心化存储，存储在传统的中心化服务器。如果服务器出现宕机或者故障，或者服务器停止运营，则很多数据就会丢失。
比如我们在微信朋友圈发的图片，在抖音上传的视频等等，都是中心化存储。很多朋友会把东西存储在网上，但是某天打开后，网页呈现404，则表示存储的东西已经不见了。
区块链，作为一个分布式的数据库，则能很好解决这方面的问题。这是由区块链的技术特征决定了的。 区块链上的数字记录，不可篡改、不可伪造，智能合约让大家更高效地协同起来，从而建立可信的数字经济秩序，能够提高数据流转效率，打破数据孤岛，打造全新的存储模式。
生态大数据，其实和我们每天的生活息息相关，比如每天的天气预报，所吃的农产品的溯源数据等等，都是生态大数据的一部分。要来谈这个结合，首先咱们来看看生态大数据存储的特点。
伴随着互联网的发展，当前，生态大数据在存储方面有具有如下特点：
从数据规模来看，生态数据体量很大，数据已经从TB级跃升到了PB级别。
随着各类传感器技术、卫星遥感、雷达和视频感知等技术的发展，数据不仅来源于传统人工监测数据，还包括航空、航天和地面数据，他们一起产生了海量生态环境数据。近10年以来，生态数据以每年数百个TB的数据在增长。
生态环境大数据需要动态新数据和 历史 数据相结合来处理，实时连续观测尤为重要。只有实时处理分析这些动态新数据，并与已有 历史 数据结合起来分析，才能挖掘出有用信息，为解决有关生态环境问题提供科学决策。
比如在当前城市建设中，提倡的生态环境修复、生态模型建设中，需要大量调用生态大数据进行分析、建模和制定方案。但是目前很多 历史 数据因为存储不当而消失，造成了数据的价值的流失。
既然生态大数据有这些特点，那么它有哪些存储需求呢？
当前，生态大数据面临严重安全隐患，强安全的存储对于生态大数据而言势在必行。
大数据的安全主要包括大数据自身安全和大数据技术安全，比如在大数据的数据存储中，由于黑客外部网络攻击和人为操作不当造成数据信息泄露。外部攻击包括对静态数据和动态数据的数据传输攻击、数据内容攻击、数据管理和网络物理攻击等。
例如，很多野外生态环境监测的海量数据需要网络传输，这就加大了网络攻击的风险。如果涉及到军用的一些生态环境数据，如果被黑客获得这些数据，就可能推测到我国军方的一些信息，或者获取敏感的生态环境数据，后果不堪设想。
生态大数据的商业化应用需要整合集成政府、企业、科研院所等 社会 多来源的数据。只有不同类型的生态环境大数据相互连接、碰撞和共享，才能释放生态环境大数据的价值。
以当前的智慧城市建设为例，很多城市都在全方位、多维度建立知识产权、种质资源、农资、农产品、病虫害疫情等农业信息大数据中心，为农业产供销提供全程信息服务。建设此类大数据中心，离不开各部门生态大数据的共享。
但是，生态大数据共享面临着巨大挑战。首先，我国生态环境大数据包括气象、水利、生态、国土、农业、林业、交通、 社会 经济等其他部门的大数据，涉及多领域多部门和多源数据。虽然目前这些部门已经建立了自己的数据平台，但这些平台之间互不连通，只是一个个的数据孤岛。
其次，相关部门因为无法追踪数据的轨迹，担心数据的利益归属问题，便无法实现数据的共享。因此，要想挖掘隐藏在生态大数据背后的潜在价值，实现安全的数据共享是关键，也是生态大数据产生价值的前提和基础。
生态大数据来之不易，是研究院所、企业、个人等 社会 来源的集体智慧。
其中，很多生态大数据涉及到了知识产权的保护。但是目前的中心化存储无法保证知识产权的保护，无法对数据的使用进行溯源管理，容易造成知识产权的侵犯和隐私数据的泄露。
这些就是生态大数据在存储方面的需求。在当前产业区块链快速发展的今天，区块链的分布式存储是可以为生态大数据存储提供全新的存储方式的。 这个核心前提就是区块链的分布式存储、不可篡改和数据追踪特性 。
把区块链作为底层技术，搭建此类平台，专门存储生态大数据，可以设置节点管理、存储管理、用户管理、许可管理、业务通道管理等。针对上层业务应用提供高可用和动态扩展的区块链网络底层服务的实现。在这个平台的应用层，可以搭建API接口，让整个平台的使用灵活可扩展。区块链分布式存储有如下特点：
利用区块链的分布式存储，能够实现真正的生态大数据安全存储。
首先，数据永不丢失。这点对于生态大数据的 历史 数据特别友好，方便新老数据的调用和对比。
其次，数据不易被泄露或者攻击。因为数据采取的是分布式存储，如果遭遇攻击，也只能得到存储在部分节点里的数据碎片，无法完全获得完整的数据信息或者数据段。
区块链能够实现生态数据的存储即确权，这样就能够避免知识产权被侵害，实现安全共享。毕竟生态大数据的获取，是需要生态工作者常年在野外驻守，提取数据的。
生态大数据来之不易，是很多生态工作者的工作心血和结晶，需要得到产权的保护，让数据体现出应用价值和商业价值，保护生态工作者的工作动力，让他们能够深入一线，采集出更多优质的大数据。
同时，利用区块链的数据安全共享机制，也能够打破气象、林业、湿地等部门的数据壁垒，构建安全可靠的数据共享机制，让数据流转更具价值。
现在有部分生态工作者，为了牟取私利，会将生态数据篡改。如果利用区块链技术，则没有那么容易了。
利用加密技术，把存储的数据放在分布式存储平台进行加密处理。如果生态大数据发生变更，平台就可以记录其不同版本，便于事后追溯和核查。
这个保护机制主要是利用了数据的不可篡改，满足在使用生态大数据的各类业务过程中对数据的安全性的要求。
区块链能够对数据提供安全监控，记录应用系统的操作日志、数据库的操作日志数据，并加密存储在系统上，提供日志预警功能，对于异常情况通过区块链浏览器展示出来，便于及时发现违规的操作和提供证据。
以上就是区块链的分布式存储能够在生态大数据方面所起的作用。未来，肯定会出现很多针对生态大数据存储的平台诞生。
生态大数据是智慧城市建设的重要基础资料 ，引用区块链技术，打造相关的生态大数据存储和管理平台，能够保证生态大数据的安全存储和有效共享，为智慧城市建设添砖加瓦，推动产业区块链的发展。
作者：Justina，微信公众号：妙译生花，从事于区块链运营，擅长内容运营、海外媒体运营。
题图来自Unsplash, 基于CC0协议。
3. 分布式存储极简艺术Minio解析
MinIO 对象存储系统是为海量数据存储、人工智能、大数据分析而设计，基于
Apache License v2.0 开源协议的对象存储系统，它完全兼容 Amazon S3 接口，单个对象的最大可达 5TB，适合存储海量图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。作为一个开源服务，MinIO 在设计上汲取了Glusterfs的相关经验不教训，系统复杂度上作了大量简化，目前大小只有40+M，部署只需要一个命令即可完成！另外，minio舍弃了传统分布式存储扩容所需要的迁移流程，采用联盟模式添加集群的方式，极大简化了扩容流程；除此之外，minio还具有纠删编码、比特位保护、单写多读（worm)、下面来依次简要解析一下Mioio的特点及具体实现：
元数据和数据一起存放在磁盘上。元数据以明文形式存放在元数据文件里（xl.json）。假定对象名字为key_name, 它所在桶的名字是bucket_name, disk路径就是/disk，那么存储路径就是：/disk/bucket_name/key_name，windows下C盘存放桶名为test，对象名为minio.exe示例如图：
其中part.1是实际存储数据（单机模式为原生数据，分布式为纠删码分块），xl.json是如下所示的json字符串：
在同一集群内，MinIO 自己会自劢生成若干纠删组，用于分布存放桶数据。一个纠删组中的一定数量的磁盘发生的故障（故障磁盘的数量小于等于校验盘的数量），通过纠删码校验算法可以恢复出正确的数据。MinIO 集成了 Reed-Solomon 纠删码库，MinIO 存储对象数据时，首先把它分成若干等长的片段（对于大对象，默认按 5MB 切片)，然后每一个片段会纠删算法分成若干分片，包括数据分片不校验分片，每个分片放置在一个纠删组的某个节点上。对象的每一个数据分片、校验分片都被“防比特位衰减”算法所保护。
MinIO 会根据对象名（类似于文件系统的全路径名)，使用 crc32 哈希算法计算出一个整数。然后使用这个整数除以纠删组的个数，得到一个余数。这个余数，可以作为纠删组的序号，这样就确定了这个对象所在的纠删组。MinIO 采用 CRC32 哈希算法，不 glusterfs 的Davies Meyer哈希算法（性能、冲突概率不md4, md5相近）不一样的是，CRC32算法的哈希值分布较不均匀，但运算速度极快，高出 md4 数倍。相对于容量均衡，MinIO 更看重数据的写入速度。
纠删组如何配置？
官方文档说明如下：
也就是说纠删组的总大小只能从这7中情况中根据你提供的盘的个数（或者说路径个数）来自动选取最大值的，我们 不能灵活地配置m+k纠删存储格式。但这样说又不是很准确 ，因为虽然不能配置任意的m+k，但是在系统已经选取好擦除编码集的的个数后（也就是m+k），可以使用storage class存储类来自定义m和k的数量，默认是1:1的。
存储类：
MinIO支持配置两种存储类别，精简冗余类别和标准类别，默认是标准类别（1：1），可以在启动MinIO服务器之前使用设置的环境变量来定义这些类。使用环境变量定义每个存储类别的数据和奇偶校验磁盘后，您可以 在上传对象时通过请求元数据字段设置对象的存储类别x-amz-storage-class 。然后，MinIO服务器通过将对象保存在特定数量的数据和奇偶校验磁盘中来兑现存储类。具体配置和使用可以参考官方文档 https://github.com/minio/minio/tree/master/docs/erasure/storage-class
传统的扩展方式的劣势
通过增加节点来扩展单集群，一般需要进行数据均衡，否则群集内各存储节点会因负载不均而出现新的瓶颈。除了数据均衡操作的时机这个问题以外，在均衡过程中一般需要仍存储使用率高的节点吐使用率低的节点迁移数据。当集群扩容后，大量已经写入的文件落点会出现改变，文件需要迁移到真实的落点。当存储系统容量比较大时，则会发生大量的文件/对象进行迁移,迁移过程可能由于占用大量资源而导致上层应用性能下降。而且当文件/对象迁移过程中，机器故障可能会导致一些意想不到的情冴,尤其是有大量业务的时候。当然针对此类问题，Gluterfs之类的文件系统有一些比较复杂的处理办法。
不支持扩展优势
4. 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......
5. 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
节点是什么？
节点是存储节点的简称，一般来说1个节点是1个存储服务器。
其中一个存储节点坏了是否影响数据的访问？
这个主要取决于你采取的数据保护措施，主要有以下几种：
多副本：同一份数据会保存多份（通常设置为 2 副本或 3 副本），即使副本所在的节点宕机也不会造成数据丢失；
HA（高可用）：节点宕机时，该节点上的虚拟机自动迁移至集群内其它节点，降低业务中断时间；
机架感知：根据机房物理拓扑结构，将副本分配在不同的机架、机箱、主机上，有效减少甚至避免物理硬件（电源、交换机等）故障导致的数据丢失。理论上，3 副本结合机架感知配置，系统可最多容忍 2 个机架上的主机全部失效；
快照：为虚拟机打快照，在其发生故障时将数据恢复至快照状态；
双活：同城双数据中心，灾难时无损快速恢复业务（RPO=0）；
备份：异地主备数据中心，灾难时尽可能挽回数据损失。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
(8)分布式存储节点开发扩展阅读：
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。