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舟山视频分布式存储的一般架构

来源: 发布时间:2022-01-15

    分布式存储早期主要用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景,这些场景无疑是低价值场景,成本是第yi诉求甚至诉求。然此一时彼一时,士别三日也当刮目相看。首先是分布式存储产品能力已今非昔比,逐渐具备了承载企业高价值业务的关键能力,例如毫秒级时延、TB/s级带宽、双活/3DC业务级容灾、端到端DIF等,无论是结构化数据还是非结构化数据的承载,功能完备性的比较大短板早已补齐。其次,分布式存储已走入众多高价值关键业务,如运营商BOM业务、金融渠道类业务以及超算、油藏探测HPC等高价值业务,通过大规模应用实践来检验成色。(小道消息,某些高价值场景全闪出货价达到1000美金/TB以上啦)看完当下还要看看未来,笔者认为未来高价值的非结构化数据场景,分布式存储的版图还会持续扩展。如自动驾驶训练、4K/8K超高清、5G日志留存等场景,对多协议访问、极zhi带宽、扩展性诉求强烈,分布式存储已然成为这些未来业务的优先架构。 分布式存储的由来、发展及未来市场前景。舟山视频分布式存储的一般架构

与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同,分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前,分布式存储对数据进行了分片,分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性,分布式存储通常采用的是一个副本写入,多个副本读取的强一致性技术,使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候,系统可以通过从其他副本读取数据,重新写入该副本进行恢复,从而保证副本的总数固定。当数据长时间处于不一致状态时,系统会自动数据重建恢复,同时租户可设定数据恢复的带宽规则,小化对业务的影响。 宿迁全闪块分布式存储架构实战分布式存储系统通过统一硬件资源池,同时提供块、文件、对象三种存储服务。

    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。a、Ceph没有采用HDFS的元数据寻址的方案,而且采用CRUSH算法,数据分布均衡,并行度高。而且在支持块存储特性上,数据可以具有强一致性,可以获得传统集中式存储的使用体验。b、对象存储服务,Ceph支持Swift和S3的API接口。在块存储方面,支持精简配置、快照、克隆。在文件系统存储服务方面,支持Posix接口,支持快照。但是目前Ceph支持文件的性能相当其他分布式存储系统,部署稍显复杂,性能也稍弱,一般都将Ceph应用于块和对象存储。c、Ceph是去中心化的分布式解决方案,需要提前做好规划设计,对技术团队的要求能力比较高。特别是在Ceph扩容时,由于其数据分布均衡的特性。

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。 分布式存储的基本理论。

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!分布式存储释放了大量被闲置的存储资源,让存储变得更廉价、便捷且安全。盐城集中式分布式存储架构实战

分布式存储在数据治理过程中的定位。舟山视频分布式存储的一般架构

分布式存储传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用,因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性,通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型.而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储,就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能,根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化,使应用达到比较好性能。这类优化技术在谷歌、Facebook等互联网公司的内部存储系统上,管理超过千万亿字节级别的大数据,能够达到非常高的性能。 舟山视频分布式存储的一般架构

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