面对海量数据的存储需求，分布式存储显然在架构上有着天然优势，但在这波数据洪流之中也面临着性能上的全新挑战。于分布式存储的工作原理是将各个存储节点使用网络互联的方式构建为集群，向外部提供更加可靠的高性能服务，因此可以说分布式存储本质上是一种网络存储，其性能在很大程度上受网络的影响。在高性能的分布式存储中，使用传统的TCP网络进行各存储节点之间的网络互联很容易形成网络瓶颈，而在分布式存储容易让用户诟病的IO延时方面，网络部分的开销是不可忽视的一部分。 小编带你了解分布式存储的好处。舟山视频分布式存储的一般架构

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。 连云港集中式分布式存储有哪些分布式存储是未来数字产业生态系统构建与新基建的重要引擎。

    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。

分布式存储的种类和比较：分布式存储包含的种类繁多，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，但其中架构无外乎于三种；以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）为代biao的架构是典型的代biao。在这种架构中，一部分节点NameNode是存放管理数据（元数据），另一部分节点DataNode存放业务数据，这种类型的服务器负责管理具体数据。这种架构就像公司的层次组织架构，namenode就如同老板，只管理下属的经理（datanode），而下属的经理，而经理们来管理节点下本地盘上的数据。 对于保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。

    分布式存储系统，是将数据分散存储在多个du立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。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。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。 分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。集中式分布式存储系统架构

分布式存储、数据湖、数据治理之间有何关系呢？舟山视频分布式存储的一般架构

实际上分布式存储，高性能与高可用是矛盾的，比如要设计一个分布式存储系统，出于对性能的考虑，记录数据时先写一个份数据到某个机器上并立即返回，然后异步发起多个数据备份过程（副本）。这种设计的性能比较好，但存在“容错性”的风险，即写完数据后，目标机器立即发生故障，会导致数据丢失！如果同时写多个副本，每个副本写成功以后再返回，则又导致性能下降，因为这个过程取决于慢的那台机器的性能。这就是高性能与高可用之间的矛盾。而要真正从根本上克服这些矛盾，解决分布式存储的高性能和高可用问题，更有效的是对于分布式文件系统和分布式存储系统架构进行优化和改进，从而从源头解决这些问题。 舟山视频分布式存储的一般架构

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