分布式存储的重要性:从单机单用户到单机多用户,再到现在的网络时代,应用系统发生了很多的变化。而分布式系统依然是目前很热门的讨论话题,那么,分布式系统给我们带来了什么,或者说是为什么要有分布式系统呢?(1)升级单机处理能力的性价比越来越低;企业发现通过更换硬件做垂直扩展的方式来提升性能会越来越不划算;(2)单机处理能力存在瓶颈;某个固定时间点,单颗处理器有自己的性能瓶颈,也就说即使愿意花更多的钱去买计算能力也买不到了;(3)出于稳定性和可用性的考虑如果采用单击系统,那么在这台机器正常的时候一切OK,一旦出问题,那么系统就完全不能用了。当然,可以考虑做容灾备份等方案,而这些方案就会让系统演变为分布式系统了。 布式存储系统,采用Scale-out扩展架构,可实现超大集群规模的部署。连云港联想分布式存储数据库
分布式存储早是由谷歌提出的,其目的是通过廉价的服务器来提供使用与大规模,高并发场景下的Web访问问题。它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。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。 绍兴大规模分布式存储的一般架构分布式存储能够实现内容感知,配合前端应用对海量数据进行大数据分析和价值挖掘。
很多人可能对分布式存储耳熟能详,但是,大多数人对其概念或者知识点却了解得都过于分散,看了很多却“只见树木,不见森林”,学了很多往往只能“知其然,却不能知其所以然”。因此,有必要对分布式存储的概念、问题和矛盾进行一下分析和解读。实际上,如果可能,应该是尽量不使用分布式的,因为这会增加系统的复杂度和管理难度,然而,虽然是这样,但这些终归是可以通过其他技术来解决,而如果不使用分布式,系统的可用性、稳定性都无法保证,更谈不上系统的高性能了。因此,说分布式是被迫使用的,一点也不夸张。
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。分布式存储的水平扩展有以下几个特性:1)节点扩展后,旧数据会自动迁移到新节点,实现负载均衡,避点过热的情况出现;2)水平扩展只需要将新节点和原有集群连接到同一网络,整个过程不会对业务造成影响;3)当节点被添加到集群,集群系统的整体容量和性能也随之线性扩展,此后新节点的资源就会被管理平台接管,被用于分配或者回收。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。 可以从两方面来理解分布式存储:用户侧和实现侧。
很多人可能从来没有考虑过这个问题,为什么需要分布式存储?实际上,使用分布式存储是“被迫”的,因为随着互联网的飞速发展、应用越来越丰富、用户数量越来越多、数据也成几何级增长,海量数据的存储给本地存储带了巨大压力,存储系统已经不堪重负,处于崩溃的边缘,因此,必须通过其他手段分散存储系统压力,分布式存储和分布式文件系统应运而生。实际上,如果可能,应该是尽量不使用分布式的,因为这会增加系统的复杂度和管理难度,然而,虽然是这样,但这些终归是可以通过其他技术来解决,而如果不使用分布式,系统的可用性、稳定性都无法保证,更谈不上系统的高性能了。因此,说分布式是被迫使用的,一点也不夸张。 分布式存储在数据治理场景中的价值定位及优势解读。衢州大道云行分布式存储
如何保证分布式存储系统的高性能与高可用性呢?连云港联想分布式存储数据库
那么现在问题来了,如果我们要选择分布式存储,选择哪种好呢?其实它们各有各的优势和使用场景,具体要看需求。(1)HDFS:主要用于大数据的存储场景,是Hadoop大数据架构中的存储组件。HDFS在开始设计的时候,就已经明确的它的应用场景,就是大数据服务。(2)Ceph:目前应用广的开源分布式存储系统,已得到众多厂商的支持,许多超融合系统的分布式存储都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已经成为LINUX系统和OpenStack的“标配”,用于支持各自的存储系统。Ceph可以提供对象存储、块设备存储和文件系统存储服务。同时支持三种不同类型的存储服务的特性,在分布式存储系统中,是很少见的。(3)Swift:主要面向的是对象存储。和Ceph提供的对象存储服务类似。主要用于解决非结构化数据存储问题。它和Ceph的对象存储服务的主要区别是。 连云港联想分布式存储数据库
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