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南京大数据分布式存储技术有哪些

来源: 发布时间:2021-11-22

    分布式存储采用分布式的系统结构,将数据以切片式或粉碎式分散在多个du立存储服务器。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比较低。优点如下:1、高性能。2、支持分级存储。3、多副本的一致性。4、容灾与备份。5、弹性扩展。6、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进行存储接入。在平台层面,通过将异构存储资源进行抽象化,将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作,从而简化异构存储基础架构的操作,以实现存储资源的集中管理,并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程,从而降低了存储采购和管理成本。 分布式存储系统通过复制协议将数据同步到多个存储节点,并确保多个副本之间的数据一致性。南京大数据分布式存储技术有哪些

分布式存储传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用,因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性,通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型.而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储,就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能,根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化,使应用达到比较好性能。这类优化技术在谷歌、Facebook等互联网公司的内部存储系统上,管理超过千万亿字节级别的大数据,能够达到非常高的性能。 宿迁大数据分布式存储数据库分布式存储与数据库选型**整理分享。

    分布式存储系统具有如下特性:数据分为多个分片存储在多台服务节点上。每个分片有多个副本,存储在不同的服务节点上。许多客户端并发访问系统,执行读写操作,每个读写操作在系统中需要花费不等的时间。除非下文中特别注明和讨论,读写操作是原子的。与数据库事务一致性的区别:数据库事务的ACID的中也有一个一致性(consistency),但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指,数据库的事务的执行,或者说事务观察到的数据,总是要满足某些全局的一致性约束条件,如性约束,外键约束等。这个概念和数据库的数据是否多副本没关系。而本文的一致性在多副本的语境下才有意义。所以,数据库事务的一致性,是指数据项之间总是满足某些约束条件,或者说整个数据库在满足约束条件的意义上是正确的。

    分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分,互联网公司由于其数据量大而资本积累少,而通常都使用大规模分布式存储系统。与传统的高duan服务器、高duan存储器和高duan处理器不同的是,互联网公司的分布式存储系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通PC服务器通过网络连接而成。其主要原因有以下三点(1)互联网的业务发展很快,而且注意成本消耗,这就使得存储系统不能依靠传统的纵向扩展的方式,即先买小型机,不够时再买中型机,甚至大型机。互联网后端的分布式系统要求支持横向扩展,即通过增加普通PC服务器来提高系统的整体处理能力。(2)普通PC服务器性价比高,故障率也高,需要在软件层面实现自动容错,保证数据的一致性。(3)另外,随着服务器的不断加入,需要能够在软件层面实现自动负载均衡,使得系统的处理能力得到线性扩展。 分布式存储不得不要了解的几大特点。

    分布式存储早期主要用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景,这些场景无疑是低价值场景,成本是第yi诉求甚至诉求。然此一时彼一时,士别三日也当刮目相看。首先是分布式存储产品能力已今非昔比,逐渐具备了承载企业高价值业务的关键能力,例如毫秒级时延、TB/s级带宽、双活/3DC业务级容灾、端到端DIF等,无论是结构化数据还是非结构化数据的承载,功能完备性的比较大短板早已补齐。其次,分布式存储已走入众多高价值关键业务,如运营商BOM业务、金融渠道类业务以及超算、油藏探测HPC等高价值业务,通过大规模应用实践来检验成色。(小道消息,某些高价值场景全闪出货价达到1000美金/TB以上啦)看完当下还要看看未来,笔者认为未来高价值的非结构化数据场景,分布式存储的版图还会持续扩展。如自动驾驶训练、4K/8K超高清、5G日志留存等场景,对多协议访问、极zhi带宽、扩展性诉求强烈,分布式存储已然成为这些未来业务的优先架构。 集中式存储和分布式存储的区别在哪里?盐城分布式存储系统原理解析

分布式存储的由来、发展及未来市场前景。南京大数据分布式存储技术有哪些

    软硬件解耦的分布式存储在性能设计上存在两大天然缺陷:标准服务器不具备机房突然断电时保护内存数据的电池(BBU),所以只能用SSD卡/盘来做数据缓存。SSD的时延远高于内存,导致业界绝大多数的软硬解耦的分布式存储时延无法和生产存储媲美。单独采购的分布式存储软件无法和第三方服务器的SSD盘紧密配合,从而无法像业界先进的全闪存存储一样实现全局垃圾回收,控制数量众多的SSD盘各自的垃圾回收导致的生产应用时延波动。软硬件一体的分布式存储有机会克服如上两大缺陷。我们看到业界先进的分布式存储产品,采用了类似于全闪存存储的电池保护(BBU)、系统级全局垃圾回收,达到了媲美传统生产存储的高并发压力下的1ms稳定时延,从而为分布式存储进入企业生产应用提供了性能的SLA保障。 南京大数据分布式存储技术有哪些

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