❶ 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。
❷ 分布式数据库的特征
分布式数据库的特征：
1、独立透明性
数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型。
分布透明性的优点是很明显的。有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样。当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序。
当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序。数据分布的信息由系统存储在数据字典中。用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送。
2、复制透明性
用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况，被复制的数据的更新都由系统自动完成。在分布式数据库系统中，可以把一个场地的数据复制到其他场地存放，应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式操作，避免通过网络传输数据，提高了系统的运行和查询效率。
但是对于复制数据的更新操作，就要涉及到对所有复制数据的更新。
3、易于扩展性
在大多数网络环境中，单个数据库服务器最终会不满足使用。如果服务器软件支持透明的水平扩展，那么就可以增加多个服务器来进一步分布数据和分担处理任务。
主要优点：
（1）具有灵活的体系结构。
（2）适应分布式的管理和控制机构。
（3）经济性能优越。
（4）系统的可靠性高、可用性好。
（5）局部应用的响应速度快。
（6）可扩展性好，易于集成现有系统。
❸ 快速了解分布式数据库的主要特点
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统 每台计算机可单独放在一个地方 每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本 并具有自己局部的数据库 位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接 共同组成一个完整的 全局的大型数据库
这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点 首先 降低了数据传送代价 因为大多数的对数据库的访问操作都是针对局部数据库的 而不是对其他位置的数据库访问 其次 系统的可靠性提高了很多 因为当网络出现故障时 仍然允许对局部数据库的操作 而且一个位置的故障不影响其他位置的处理工作 只有当访问出现故障位置的数据时 在某种程度上才受影响 第三 便于系统的扩充 增加一个新的局部数据库 或在某个位置扩充一台适当的小型计算机 都很容易实现 然而有些功能要付出更高的代价 例如 为了调配在几个位置上的活动 事务管理的性能比在中心数据库时花费更高 而且甚至抵消许多其他的优点
分布式数据库系统主要特点
多数处理就地完成
各地的计算机由数据通信网络相联系
克服了中心数据库的弱点 降低了数据传输代价
提高了系统的可靠性 局部系统发生故障 其他部分还可继续工作
各个数据库的位置是透明的 方便系统的扩充
为了协调整个系统的事务活动 事务管理的性能花费高
数据分片
类型
（ ）水平分片 按一定的条件把全局关系的所有元组划分成若干不相交的子集 每个子集为关系的一个片段
（ ）垂直分片 把一个全局关系的属性集分成若干子集 并在这些子集上作投影运算 每个投影称为垂直分片
（ ）导出分片 又称为导出水平分片 即水平分片的条件不是本关系属性的条件 而是其他关系属性的条件
（ ）混合分片 以上三种方法的混合 可以先水平分片再垂直分片 或先垂直分片再水平分片 或其他形式 但他们的结果是不相同的
条件
（ ）完备性条件 必须把全局关系的所有数据映射到片段中 决不允许有属于全局关系的数据却不属于它的任何一个片段
（ ）可重构条件 必须保证能够由同一个全局关系的各个片段来重建该全局关系 对于水平分片可用并操作重构全局关系 对于垂直分片可用联接操作重构全局关系
（ ）不相交条件 要求一个全局关系被分割后所得的各个数据片段互不重叠（对垂直分片的主键除外）
数据分配方式
（ ）集中式 所有数据片段都安排在同一个场地上
（ ）分割式 所有数据只有一份 它被分割成若干逻辑片段 每个逻辑片段被指派在一个特定的场地上
（ ）全复制式 数据在每个场地重复存储 也就是每个场地上都有一个完整的数据副本
lishixin/Article/program/Oracle/201311/18621
❹ 什么是灵动的分布式存储系统
什么是分布式系统
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。
分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。
因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。
在很多文章中，主要讲分布式系统分为分布式计算（computation）与分布式存储（storage）。
计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。
在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。
那么分布式系统怎么将任务分发到这些计算机节点呢，很简单的思想，分而治之，即分片（partition）。
对于计算，那么就是对计算任务进行切换，每个节点算一些，最终汇总就行了，这就是MapRece的思想；对于存储，更好理解一下，每个节点存一部分数据就行了。当数据规模变大的时候，Partition是唯一的选择，同时也会带来一些好处：
（1）提升性能和并发，操作被分发到不同的分片，相互独立
（2）提升系统的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不会受到影响
理想的情况下，有分片就行了，但事实的情况却不大理想。原因在于，分布式系统中有大量的节点，且通过网络通信。
单个节点的故障（进程crash、断电、磁盘损坏）是个小概率事件，但整个系统的故障率会随节点的增加而指数级增加，网络通信也可能出现断网、高延迟的情况。
在这种一定会出现的“异常”情况下，分布式系统还是需要继续稳定的对外提供服务，即需要较强的容错性。
❺ 分布式存储和超融合区别及优势
分布式存储是什么
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。
超融合是什么
参考维基网络中的超融合定义：
超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）是一个软件定义的 IT 基础架构，它可虚拟化常见“硬件定义”系统的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虚拟化计算（hypervisor），虚拟存储（SDS）和虚拟网络。HCI 通常运行在标准商用服务器之上。
超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）与 融合基础架构（converged infrastructure）最大的区别在于，在 HCI 里面，无论是存储底层抽象还是存储网络都是在软件层面实现的（或者通过 hypervisor 层面实现），而不是基于物理硬件实现的。由于所有软件定义的元素都围绕 hypervisor 实现，因此在超融合基础架构上的所有实例可以联合共享所有受管理的资源。
分布式存储和超融合区别及优势？
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。
超融合基础架构从定义中明确提出包含软件定义存储(SDS)，具备硬件解耦的能力，可运行在通用服务器之上。超融合基础架构与 Server SAN 提倡的理念类似，计算与存储融合，通过全分布式的架构，有效提升系统可靠性与可用性，并具备易于扩展的特性。
SMTX ZBS 分布式块存储架构
除此之外，超融合基础架构有更进一步的扩展，它强调以虚拟化计算（hypervisor）为核心，以软件定义的方式整合包括虚拟化计算， 软件定义存储以及虚拟网络资源。从笔者来看超融合基础架构未来的可能性更多，可促进计算，存储，网络，安全，容灾等等 IT 服务大融合，降低IT 基础架构的复杂性，重新塑造”软件定义的数据中心”。
❻ 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
❼ 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。
❽ 什么是分布式存储
分布式存储简单的来说，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。
还可以这样理解：
利用分布式技术将标准X86服务器的本地HDD、SSD等存储介质组织成一个大规模存储资源池，同时，对上层的应用和虚拟机提供工业界标准的SCSI、iSCSI和对象访问接口，进而打造一个虚拟的分布式统一存储产品。