分布式存儲在大數據環境下，數據規模和復雜度的增加往往非常迅速，對系統的擴展性能要求較高。實現存儲系統的高可擴展性首先要解決兩個方面的重要問題，包含元數據的分配和數據的透明遷移。元數據的分配主要通過靜態子樹劃分技術實現，后者則側重數據遷移算法的優化。此外，大數據存儲體系規模龐大．結點失效率高，因此還需要完成一定的自適應管理功能。系統必須能夠根據數據量和計算的工作量估算所需要的結點個數，并動態地將數據在結點間遷移。以實現負載均衡；同時．結點失效時，數據必須可以通過副本等機制進行恢復，不能對上層應用產生影響。 分布式存儲在企業數據治理體系中，無疑扮演著重要角色。鎮江聯想分布式存儲設備
得益于合理的分布式架構，分布式存儲可預估并且彈性擴展計算、存儲容量和性能。分布式存儲的水平擴展有以下幾個特性：1)節點擴展后，舊數據會自動遷移到新節點，實現負載均衡，避點過熱的情況出現;2)水平擴展只需要將新節點和原有集群連接到同一網絡，整個過程不會對業務造成影響;3)當節點被添加到集群，集群系統的整體容量和性能也隨之線性擴展，此后新節點的資源就會被管理平臺接管，被用于分配或者回收。隨著分布式存儲的發展，存儲行業的標準化進程也不斷推進，分布式存儲優先采用行業標準接口進行存儲接入。在平臺層面，通過將異構存儲資源進行抽象化，將傳統的存儲設備級的操作封裝成面向存儲資源的操作，從而簡化異構存儲基礎架構的操作，以實現存儲資源的集中管理，并能夠自動執行創建、變更、回收等整個存儲生命周期流程，從而降低了存儲采購和管理成本。 連云港四大開源分布式存儲系統原理可以從兩方面來理解分布式存儲：用戶側和實現側。
那么現在問題來了，如果我們要選擇分布式存儲，選擇哪種好呢？其實它們各有各的優勢和使用場景，具體要看需求。（1）HDFS：主要用于大數據的存儲場景，是Hadoop大數據架構中的存儲組件。HDFS在開始設計的時候，就已經明確的它的應用場景，就是大數據服務。（2）Ceph：目前應用廣的開源分布式存儲系統，已得到眾多廠商的支持，許多超融合系統的分布式存儲都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已經成為LINUX系統和OpenStack的“標配”，用于支持各自的存儲系統。Ceph可以提供對象存儲、塊設備存儲和文件系統存儲服務。同時支持三種不同類型的存儲服務的特性，在分布式存儲系統中，是很少見的。（3）Swift：主要面向的是對象存儲。和Ceph提供的對象存儲服務類似。主要用于解決非結構化數據存儲問題。它和Ceph的對象存儲服務的主要區別是。
分布式存儲系統中的多臺服務器通過網絡進行連接。但是我們無法保證網絡是一直通暢的，分布式系統需要具有一定的容錯性來處理網絡故障帶來的問題。一個令人滿意的情況是，當一個網絡因為故障而分解為多個部分的時候，分布式存儲系統仍然能夠工作。分布式存儲系統需要使用多臺服務器共同存儲數據，而隨著服務器數量的增加，服務器出現故障的概率也在不斷增加。為了保證在有服務器出現故障的情況下系統仍然可用。一般做法是把一個數據分成多份存儲在不同的服務器中。但是由于故障和并行存儲等情況的存在，同一個數據的多個副本之間可能存在不一致的情況。這里稱保證多個副本的數據完全一致的性質為一致性。 分布式存儲“避坑”指南。
與傳統的存儲架構使用RAID模式來保證數據的可靠性不同，分布式存儲采用了多副本備份機制。在存儲數據之前，分布式存儲對數據進行了分片，分片后的數據按照一定的規則保存在集群節點上。為了保證多個數據副本之間的一致性，分布式存儲通常采用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，使用鏡像、條帶、分布式校驗等方式滿足租戶對于可靠性不同的需求。在讀取數據失敗的時候，系統可以通過從其他副本讀取數據，重新寫入該副本進行恢復，從而保證副本的總數固定。當數據長時間處于不一致狀態時，系統會自動數據重建恢復，同時租戶可設定數據恢復的帶寬規則，小化對業務的影響。 三萬英尺看分布式存儲中本地存儲引擎。泰州集中式分布式存儲架構實戰
淺談分布式存儲中的網絡通信。鎮江聯想分布式存儲設備
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