分布式存储服务器有哪些优势

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目录： 1、分布式储能技术优势是什么？ 2、分布式存储的优点有哪些？ 3、分布式存储和超融合区别及优势？ 4、麦客存储-分布式存储能发挥什么作用？ 5、分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势 分布式储能技术优势是什么？

分布式存储，无疑是云计算时代最受关注的一门技术。

到底什么是分布式存储？

简单来说，人多力量大，利用多个存储服务器构建存储池，满足互联网时代越来越多的存储需求。

互联网行业的发展，数据成指数级增长，人们对存储的需求越来越大，采用集中式的存储成为数据中心系统的瓶颈，不能满足大规模存储应用的需要。

受益于服务器技术的发展和成熟，与标准服务器的分布式存储开始出现，分布式存储开始被广泛的应用起来。

分布式存储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。分布式存储的好处是提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

为了便于大家理解，这里打个简单的比方。我们可以将数据比作成货物，存储比作成拉货的卡车货，直连存储就相当于用普通货车拉货。

随着存储需求的逐渐增多，为了提升拉货的效率，我们就得不断的对卡车进行升级，变成更大型的货车，才能满足需求，这种扩展就相当于Scale up（纵向扩展）方式。

Scale up的优势是扩展简单，成本增长较慢，但是扩展能力有限，很难满足大容量存储的需求。

于是随着业务量的持续增长，扩展单机能力已经不能解决当前的问题，需要Scale-out，这也就是分布式存储系统。

分布式存储就像我们的拉货的货车，改用一节一节连接起来的火车拉货，当不能满足存储需求的时候，我们只需要添加一节一节的车厢就能满足需求了。

分布式系统的出现是让企业客户可以用普通的服务器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。让企业用户可以利用更多的普通机器，处理更多的数据需求。

▉ 分布式存储的优势

最后我们来汇总看下分布式存储额优势：

1、易于扩展

得益于合理的分布式架构，分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能。

2、高性能

一个具有高性能的分布式存储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。

3、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。

4、多副本一致性

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，最小化对业务的影响。

5、存储系统标准化

随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口（SMI-S或OpenStackCinder）进行存储接入，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，从侧面降低了存储采购和管理成本。

▉ 最后总结

分布式存储是一个大的概念，其包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等。

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。

其中维基百科中给 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。

在百度百科中给出的定义是：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

参考维基百科中的超融合定义：

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 OS 产品架构

由于很多读者对超融合构成还比较混淆，以下以 SmartX 的超融合软件 SMTX OS 为例说明分布式存储和其他模块的关系。

其中分布式块存储，SMTX ZBS 是SMTX OS超融合软件最核心的组件。它采用全分布式架构并且是完全符合软件定义理念的。

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”。

麦客存储-分布式存储能发挥什么作用？

增长数据的来源？

数据增长高潮主要的来源是5G和超高清产业，我国5G网络已经商用，外出游玩出行，使用5G 频率也会增加，如今5G是通过高带宽、低时延、多接入的能力，让万物互联成为了可能，海量的连接会增加数据压力。

关于超高清产业，今年春晚央视就是以4K+5G进行的春晚直播，其实4K这个产业在当下已经普及了，从不稀少的4K 电视就能看出。现在超高清产业已经基本建立8K，8K视频每一小时的数据量会达到10TB。

互联网消费行为，如今大家出行一般都会线上支付，这对于金融行业来说，用户消费行为的变化会带来对金融科技的挑战，尤其是网银，手机银行等渠道类业务都将面临集中式架构性能瓶颈问题。

分布式存储发挥的作用

存算分离

大数据存算分离，目前主要对运营商（5G）、公安、金融这三个行业的大数据有广泛应用。通过分布式存储提供原生大数据接口，支撑所有大数据放在一个资料池里面，任何大数据都可以调用可以实现数据全量的分析，属于数据价值提升的一个手段。

安全性提高

分布式存储是把数据打散成数据小块，分别存储在不同的服务器中，比如现在的IPFS分布式存储，分布式存储服务器中的数据，它不是一个整体，都是一段数据的碎片，能够更好的保护数据安全。

5G的广泛应用，推动万物互联，数据会井喷式增长，那么数据的隐私性和安全性、价值都尤为的重要。而去中心化的分布式存储的工作原理，可以保护数据的隐私性、安全性，它会成为未来数字化社会中不可缺少的基建设施。

分布式存储会促进我国产业结构优化，为推动我国的数字化发展，共铸鼎盛山河，谱写时代荣光，作为国内分布式存储市场的引领者麦客存储会把以区块链分布式存储为切入点，助力数字化转型，经筑中国梦，发力向未来。

分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势

1、分布式存储优势

分布式存储可以使生产系统在线运行的情况下进行纵向扩展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out），且存储系统在扩展后可以达到容量与性能均线性扩展的效果。其具有以下特性：

高性能

分布式存储系统能够将所有存储节点的处理器资源、硬盘资源、网络资源进行整合，将任务切分给多台存储节点，进行并发数据处理，避免了单个硬盘或设备造成的瓶颈，提升整个集群的处理能力。分布式存储系统具有良好的性能扩展能力，可以满足应用程序对存储性能不断增长的要求。

高扩展性

分布式存储系统通过扩展集群存储节点规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加存储节点数量来提升服务能力。分布式存储系统支持在线增加存储节点，对前端业务透明，系统整体性能与存储节点数量呈线性关系。

高可用性

分布式存储系统同时基于硬件及软件设计了高可用机制，在面对多种异常时（如存储节点宕机、网络中断、硬盘故障、数据损坏等）仍可提供正常服务，提高分布式存储系统硬件的可用性可以通过增加存储节点数量或者采用多种硬件冗余机制保证。分布式存储系统多采用副本机制或纠删码机制保证数据的高可用性，副本机制可以提供较高的数据冗余度，但会降低存储系统有效空间的利用率，纠删码机制可以在保证一定数据冗余度的情况下，大幅提高存储系统的有效空间利用率。

高安全性

分布式存储系统支持可靠的权限控制及互信确认机制，同时采用私有的数据切片及数据编码机制，可以从多重角度保证集群系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取。

2、分布式存储应用场景

分布式的“四高”特性，使得其在高性能计算、大数据视频云及大数据分析等应用场景中有着广泛的应用。

高性能计算场景

在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。

大数据视频云应用场景

随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。

大数据分析应用场景

伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有着很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。