目测分布式存储领域有两个派系,一派是SDS(软件定义存储),一派是软硬一体。前者以vSAN、Ceph为代biao,以软件厂商为主在推广。分布式存储软件+通用服务器组合,打着重定义存储市场的旗帜,颇有“有王侯将相宁有种乎”的气势;另一派是存储老牌存储玩家的产品,他们以软硬一体为主,如Isilon、HCP等。谁主沉浮很难判断,不过我们不妨从产业动态窥见一斑。虽然用过的客户都诟病分布式存储软件+服务器的方式存在各种兼容性、可靠性、可维护性的问题,但笔者认为SDS这种模式会长期存在,尤其是在传统的低端领域,如备份归档、开发测试环境。而越往高duan走,软硬一体越是占据主流。业界主流厂商也在持续推出软硬一体的产品: 布式存储帮助企业打造智能化的数据治理平台。合肥分布式存储数据库
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。 浙江大道云行分布式存储系统原理如何保证分布式存储系统的高性能与高可用性呢?
分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中,来提高系统响应速度。一旦这些区域不再是热点,那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能,按照一定的策略,先将数据写入高速存储,再在适当的时间进行同步落盘。由于通过网络进行松耦合链接,分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署,或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下,分层存储的优势可以发挥到比较好。解决了目前缓存分层存储比较大的问题是当性能池读不命中后,从冷池提取数据的粒度太大,导致延迟高,从而给造成整体的性能的抖动的问题。
在分布式存储的容灾中,一个重要的手段就是多时间点快照技术,使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是,多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复,这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用,如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复,通过比照和分析,可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点,降低了故障定位的难度,缩短了定位时间。这个功能还非常有利于进行故障重现,从而进行分析和研究,避免灾难在未来再次发生。多副本技术,数据条带化放置,多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。 分布式存储系统需要多台服务器同时工作。
分布式存储早是由谷歌提出的,其目的是通过廉价的服务器来提供使用与大规模,高并发场景下的Web访问问题。它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。 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。浙江大道云行分布式存储系统原理
常见的几种分布式存储以及应用场景。合肥分布式存储数据库
分布式存储采用分布式的系统结构,将数据以切片式或粉碎式分散在多个du立存储服务器。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,将通用硬件引入的不稳定因素降到比较低。优点如下:1、高性能。2、支持分级存储。3、多副本的一致性。4、容灾与备份。5、弹性扩展。6、存储系统标准化。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。 合肥分布式存储数据库
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