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。 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。杭州大道云行分布式存储企业

随着网络带宽的高速增长，在软件上的消耗已成为网络性能的瓶颈，而通过绕过CPU实现高性能传输的RDMA网络成为分布式存储不错的选择。RDMA（RemoteDirectMemoryAccess），可以简单理解为网卡完全绕过CPU实现两个服务器之间的内存数据交换。其作为一种硬件实现的网络传输技术，可以大幅提升网络传输效率，帮助网络IO密集的业务（比如分布式存储、分布式数据库等）获得更低的时延以及更高的吞吐。初的RDMA是实现在IB（Infiniband）上，由于其新的硬件技术栈成本比较高，主要用于HPC（高性能计算）等少数场景。而新的技术发展下，能够实现在以太网上使用RDMA。 苏州大规模分布式存储技术有哪些。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。

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。 三万英尺看分布式存储中本地存储引擎。

    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。 分布式存储在数据治理过程中的定位。盐城数据分布式存储架构实战

分布式存储在数据治理过程中的优势。杭州大道云行分布式存储企业

分布式存储构建存储系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此存储系统通常采用多层不同性价比的存储器件组成存储层次结构。大数据的规模大，因此构建高效合理的存储层次结构，可以在保证系统性能的前提下，降低系统能耗和构建成本，利用数据访问局部性原理．可以从两个方面对存储层次结构进行优化。从提高性能的角度，可以通过分析应用特征，识别热点数据并对其进行缓存或预取，通过高效的缓存预取算法和合理的缓存容量配比，以提高访问性能。从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，可以在小幅牺sheng系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。 杭州大道云行分布式存储企业

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