开源分布式存储软件的出现，一定程度上降低了存储的门槛，小公司可快速包装出存储产品，带动服务器销售。但产品同质化问题是所有开源不得不面临的问题，由于架构限制，很难在不动架构的情况下，真正做出差异化竞争力。互联网类公司、部分科研机构，以及有技术情结和充足资金投入的客户可能选择开源，而对于金融、电信运营商、大企业商用HPC、有关部门等对可靠性、性能、安全合规有要求的企业，开源从来不是第yi选择，因为数据太重要了。（听说，国内某知ming银行曾经投入500人基于开源软件搭建分布式存储，投入巨大且无法达银行业务对性能、可靠性、易运维诉求，终于2年后放弃。） 分布式存储不仅是存储,而是下一代互联网。舟山数据分布式存储技术有哪些

分布式存储的重要性：云存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用。移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的核xin还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器，掌握了这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。 南通视频分布式存储系统原理解析运维告诉你分布式存储的那些“坑”。

分布式存储在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专yong的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难．实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。

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。 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。

在整个结构中，机头中是整个分布式存储系统的核xin部件，整个存储系统的高级功能都在其中实现。控制器中的软件实现对磁盘的管理，将磁盘抽象化为存储资源池，然后划分为LUN提供给服务器使用。这里的LUN其实就是在服务器上看到的磁盘。当然，一些集中式存储本身也是文件服务器，可以提供共享文件服务。无论如何，从上面我们可以看出集中式存储比较大的特点是有一个统一的入口，所有数据都要经过这个入口，这个入口就是存储系统的机头。这也就是集中式存储区别于分布式存储明显的特点。 分布式存储的由来、发展及未来市场前景。无锡大道云行分布式存储系统架构

分布式存储是未来趋势。舟山数据分布式存储技术有哪些

分布式存储在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。 舟山数据分布式存储技术有哪些

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