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。分布式存储系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。 分布式存储在数据治理过程中的优势。杭州大数据分布式存储的一般架构

无论如何波折，分布式存储未来可期：正所谓不管白猫、黑猫，抓到老鼠的就是好猫。我们相信在较长一段时间内，分布式存储软硬件一体和软硬件解耦会长期共存。总体而言，笔者认为随着数据价值的增高，场景对数据可靠性的要求随之会越来越严苛，市场的天平就会更多偏向软硬件一体；与此相反，场景对数据可靠性的敏感度越低、短期成本敏感度越高，市场的天平就会更多的偏向软硬件解耦。分布式存储的发展历程无论如何波折，我们更愿意相信它终会是部正剧，在整个存储市场中占据海量数据承载的主力军位置，铿锵而立，并给人以无穷回味！徐州大数据分布式存储系统架构为了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。

正所谓长江后浪推前浪，分布式存储快速增长是不可否认的，这从各大厂商的业绩报告和分析师报告就能看出来，但想要把企业外置存储这个前浪拍死在沙滩上还是步子迈太大，不现实。企业外置存储在相当长的一段时间内，仍然是主流。它主要面向企业传统应用如ERP/CRM/HIS等，数据量不大但对可靠性、性能有极zhi要求，如银行Core-Banking，从可靠性、生态层面，分布式存储都不是比较好选择。分布式存储主要面向海量数据、新兴业务场景，如HPC/EDA、大数据，这类场景以二进制文件、视频、图片等非结构化数据为主，数据量极大。所以从场景来看，二者场景是有明确区隔的，按场景并存是比较好的选择。

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Ceph为代biao的架构是其典型的代biao。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置，这样客户端可以直接与存储节点通信，从而避免中心节点的性能瓶颈。以Ceph为代biao的架构是其典型的代biao。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置，这样客户端可以直接与存储节点通信，从而避免中心节点的性能瓶颈。 相较于传统存储黑盒子的管理方式，分布式存储实现了标准硬件的交付，标准硬件服务器的运维管理会更简单。

随着企业数字化转型的深入，分布式存储由初的开发测试、桌面云等非关键应用，逐步走向生产应用。生产应用除了上述可靠性SLA要求之外，对分布式存储的性能，尤其是数据访问的稳定低时延提出了更严苛的要求。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。 。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。温州四大开源分布式存储系统原理解析

分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。杭州大数据分布式存储的一般架构

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。 杭州大数据分布式存储的一般架构

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