分布式存儲的重要性：云存儲和大數據是構建在分布式存儲之上的應用。移動終端的計算能力和存儲空間有限，而且有在多個設備之間共享資源的強烈的需求，這就使得網盤、相冊等云存儲應用很快流行起來。然而，萬變不離其宗，云存儲的核xin還是后端的大規模分布式存儲系統。大數據則更近一步，不僅需要存儲海量數據，還需要通過合適的計算框架或者工具對這些數據進行分析，抽取其中有價值的部分。如果沒有分布式存儲，便談不上對大數據進行分析。仔細分析還會發現，分布式存儲技術是互聯網后端架構的神器，掌握了這項技能，以后理解其他技術的本質會變得非常容易。 分布式存儲釋放了大量被閑置的存儲資源，讓存儲變得更廉價、便捷且安全。揚州大數據分布式存儲的一般架構

    軟硬件解耦的分布式存儲在性能設計上存在兩大天然缺陷：標準服務器不具備機房突然斷電時保護內存數據的電池（BBU），所以只能用SSD卡/盤來做數據緩存。SSD的時延遠高于內存，導致業界絕大多數的軟硬解耦的分布式存儲時延無法和生產存儲媲美。單獨采購的分布式存儲軟件無法和第三方服務器的SSD盤緊密配合，從而無法像業界先進的全閃存存儲一樣實現全局垃圾回收，控制數量眾多的SSD盤各自的垃圾回收導致的生產應用時延波動。軟硬件一體的分布式存儲有機會克服如上兩大缺陷。我們看到業界先進的分布式存儲產品，采用了類似于全閃存存儲的電池保護（BBU）、系統級全局垃圾回收，達到了媲美傳統生產存儲的高并發壓力下的1ms穩定時延，從而為分布式存儲進入企業生產應用提供了性能的SLA保障。 南通大道云行分布式存儲數據庫。一個令人滿意的情況是，當一個網絡因為故障而分解為多個部分的時候，分布式存儲系統仍然能夠工作。

隨著網絡帶寬的高速增長，在軟件上的消耗已成為網絡性能的瓶頸，而通過繞過CPU實現高性能傳輸的RDMA網絡成為分布式存儲不錯的選擇。RDMA（RemoteDirectMemoryAccess），可以簡單理解為網卡完全繞過CPU實現兩個服務器之間的內存數據交換。其作為一種硬件實現的網絡傳輸技術，可以大幅提升網絡傳輸效率，幫助網絡IO密集的業務（比如分布式存儲、分布式數據庫等）獲得更低的時延以及更高的吞吐。初的RDMA是實現在IB（Infiniband）上，由于其新的硬件技術棧成本比較高，主要用于HPC（高性能計算）等少數場景。而新的技術發展下，能夠實現在以太網上使用RDMA。

    分布式存儲的興起與互聯網的發展密不可分，互聯網公司由于其數據量大而資本積累少，而通常都使用大規模分布式存儲系統。與傳統的高duan服務器、高duan存儲器和高duan處理器不同的是，互聯網公司的分布式存儲系統由數量眾多的、低成本和高性價比的普通PC服務器通過網絡連接而成。其主要原因有以下三點（1）互聯網的業務發展很快，而且注意成本消耗，這就使得存儲系統不能依靠傳統的縱向擴展的方式，即先買小型機，不夠時再買中型機，甚至大型機。互聯網后端的分布式系統要求支持橫向擴展，即通過增加普通PC服務器來提高系統的整體處理能力。（2）普通PC服務器性價比高，故障率也高，需要在軟件層面實現自動容錯，保證數據的一致性。（3）另外，隨著服務器的不斷加入，需要能夠在軟件層面實現自動負載均衡，使得系統的處理能力得到線性擴展。 分布式存儲、數據湖、數據治理之間有何關系呢？

分布式存儲傳統數據存儲模型需要支持盡可能多的應用，因此需要具備較好的通用性。大數據具有大規模、高動態及快速處理等特性，通用的數據存儲模型通常并不是能提高應用性能的模型．而大數據存儲系統對上層應用性能的關注遠遠超過對通用性的追求。針對應用和負載來優化存儲，就是將數據存儲與應用耦合。簡化或擴展分布式文件系統的功能，根據特定應用、特定負載、特定的計算模型對文件系統進行定制和深度優化，使應用達到比較好性能。這類優化技術在谷歌、Facebook等互聯網公司的內部存儲系統上，管理超過千萬億字節級別的大數據，能夠達到非常高的性能。 分布式存儲將如何挑戰互聯網巨頭?南京四大開源分布式存儲的一般架構

分布式存儲會一統存儲市場嗎？揚州大數據分布式存儲的一般架構

分布式存儲構建存儲系統時．需要基于成本和性能來考慮，因此存儲系統通常采用多層不同性價比的存儲器件組成存儲層次結構。大數據的規模大，因此構建高效合理的存儲層次結構，可以在保證系統性能的前提下，降低系統能耗和構建成本，利用數據訪問局部性原理．可以從兩個方面對存儲層次結構進行優化。從提高性能的角度，可以通過分析應用特征，識別熱點數據并對其進行緩存或預取，通過高效的緩存預取算法和合理的緩存容量配比，以提高訪問性能。從降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，將訪問頻率低的冷數據遷移到低速廉價存儲設備上，可以在小幅犧sheng系統整體性能的基礎上，大幅降低系統的構建成本和能耗。 揚州大數據分布式存儲的一般架構

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