隨著企業數字化轉型的深入，分布式存儲由初的開發測試、桌面云等非關鍵應用，逐步走向生產應用。生產應用除了上述可靠性SLA要求之外，對分布式存儲的性能，尤其是數據訪問的穩定低時延提出了更嚴苛的要求。軟硬件解耦的分布式存儲在性能設計上存在兩大天然缺陷：標準服務器不具備機房突然斷電時保護內存數據的電池（BBU），所以只能用SSD卡/盤來做數據緩存。SSD的時延遠高于內存，導致業界絕大多數的軟硬解耦的分布式存儲時延無法和生產存儲媲美。單獨采購的分布式存儲軟件無法和第三方服務器的SSD盤緊密配合，從而無法像業界先進的全閃存存儲一樣實現全局垃圾回收，控制數量眾多的SSD盤各自的垃圾回收導致的生產應用時延波動。 難言之隱,分布式存儲軟硬件解耦究竟難在哪里?浙江魏晉元興分布式存儲系統原理
一般分布式存儲的MDC采用的是數據庫或內存儲數據庫來記錄數據塊和物理位置關系。客戶端向MDC發出詢問位置的請求，MDC查詢數據庫后返回請求數據的存儲位置。這種方法存儲訪問的速度較慢，而且MDC作為交通的“樞紐”，是整個存儲的核xin，當MDC發生故障，會導致整個存儲都不能使用。但是采取這個方式，也有好處，比如可以根據不同需求設置不同的副本策略等。對象存儲對象存儲是在同樣容量下提供的存儲性能比文件存儲更好，又能像文件存儲一樣有很好的共享性。實際使用中，性能不是對象存儲關注的問題，需要高性能可以用塊存儲，容量才是對象存儲關注的問題。所以對象存儲的持久化層的硬盤數量更多，單盤的容量也更大。對象存儲的數據的安全性保障也各式各樣，可以是單機raid或網絡raid，也可以副本。Ceph和google基于GFS的存儲就是典型的對象存儲。 宿遷大數據分布式存儲數據庫分布式存儲系統,分布式存儲架構及原理。
正所謂長江后浪推前浪，分布式存儲快速增長是不可否認的，這從各大廠商的業績報告和分析師報告就能看出來，但想要把企業外置存儲這個前浪拍死在沙灘上還是步子邁太大，不現實。企業外置存儲在相當長的一段時間內，仍然是主流。它主要面向企業傳統應用如ERP/CRM/HIS等，數據量不大但對可靠性、性能有極zhi要求，如銀行Core-Banking，從可靠性、生態層面，分布式存儲都不是比較好選擇。分布式存儲主要面向海量數據、新興業務場景，如HPC/EDA、大數據，這類場景以二進制文件、視頻、圖片等非結構化數據為主，數據量極大。所以從場景來看，二者場景是有明確區隔的，按場景并存是比較好的選擇。
分布式存儲系統具有如下特性：數據分為多個分片存儲在多臺服務節點上。每個分片有多個副本，存儲在不同的服務節點上。許多客戶端并發訪問系統，執行讀寫操作，每個讀寫操作在系統中需要花費不等的時間。除非下文中特別注明和討論，讀寫操作是原子的。與數據庫事務一致性的區別：數據庫事務的ACID的中也有一個一致性（consistency），但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指，數據庫的事務的執行，或者說事務觀察到的數據，總是要滿足某些全局的一致性約束條件，如性約束，外鍵約束等。這個概念和數據庫的數據是否多副本沒關系。而本文的一致性在多副本的語境下才有意義。所以，數據庫事務的一致性，是指數據項之間總是滿足某些約束條件，或者說整個數據庫在滿足約束條件的意義上是正確的。 三萬英尺看分布式存儲中本地存儲引擎。
分布式存儲傳統數據存儲模型需要支持盡可能多的應用，因此需要具備較好的通用性。大數據具有大規模、高動態及快速處理等特性，通用的數據存儲模型通常并不是能提高應用性能的模型．而大數據存儲系統對上層應用性能的關注遠遠超過對通用性的追求。針對應用和負載來優化存儲，就是將數據存儲與應用耦合。簡化或擴展分布式文件系統的功能，根據特定應用、特定負載、特定的計算模型對文件系統進行定制和深度優化，使應用達到比較好性能。這類優化技術在谷歌、Facebook等互聯網公司的內部存儲系統上，管理超過千萬億字節級別的大數據，能夠達到非常高的性能。 關于分布式存儲,你需要知道的真相。溫州大數據分布式存儲有哪些
常見的幾種分布式存儲以及應用場景。浙江魏晉元興分布式存儲系統原理
無論如何波折，分布式存儲未來可期：正所謂不管白貓、黑貓，抓到老鼠的就是好貓。我們相信在較長一段時間內，分布式存儲軟硬件一體和軟硬件解耦會長期共存。總體而言，筆者認為隨著數據價值的增高，場景對數據可靠性的要求隨之會越來越嚴苛，市場的天平就會更多偏向軟硬件一體；與此相反，場景對數據可靠性的敏感度越低、短期成本敏感度越高，市場的天平就會更多的偏向軟硬件解耦。分布式存儲的發展歷程無論如何波折，我們更愿意相信它終會是部正劇，在整個存儲市場中占據海量數據承載的主力軍位置，鏗鏘而立，并給人以無窮回味！浙江魏晉元興分布式存儲系統原理
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