正所謂長江后浪推前浪，分布式存儲快速增長是不可否認的，這從各大廠商的業績報告和分析師報告就能看出來，但想要把企業外置存儲這個前浪拍死在沙灘上還是步子邁太大，不現實。企業外置存儲在相當長的一段時間內，仍然是主流。它主要面向企業傳統應用如ERP/CRM/HIS等，數據量不大但對可靠性、性能有極zhi要求，如銀行Core-Banking，從可靠性、生態層面，分布式存儲都不是比較好選擇。分布式存儲主要面向海量數據、新興業務場景，如HPC/EDA、大數據，這類場景以二進制文件、視頻、圖片等非結構化數據為主，數據量極大。所以從場景來看，二者場景是有明確區隔的，按場景并存是比較好的選擇。 分布式存儲在企業數據治理體系中，無疑扮演著重要角色。安徽數據分布式存儲系統原理解析

    分布式存儲系統具有如下特性：數據分為多個分片存儲在多臺服務節點上。每個分片有多個副本，存儲在不同的服務節點上。許多客戶端并發訪問系統，執行讀寫操作，每個讀寫操作在系統中需要花費不等的時間。除非下文中特別注明和討論，讀寫操作是原子的。與數據庫事務一致性的區別：數據庫事務的ACID的中也有一個一致性（consistency），但彼一致性非此一致性。ACID中的一致性是指，數據庫的事務的執行，或者說事務觀察到的數據，總是要滿足某些全局的一致性約束條件，如性約束，外鍵約束等。這個概念和數據庫的數據是否多副本沒關系。而本文的一致性在多副本的語境下才有意義。所以，數據庫事務的一致性，是指數據項之間總是滿足某些約束條件，或者說整個數據庫在滿足約束條件的意義上是正確的。 臺州集中式分布式存儲難言之隱,分布式存儲軟硬件解耦究竟難在哪里?

隨著企業數字化轉型的深入，分布式存儲由初的開發測試、桌面云等非關鍵應用，逐步走向生產應用。生產應用除了上述可靠性SLA要求之外，對分布式存儲的性能，尤其是數據訪問的穩定低時延提出了更嚴苛的要求。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。

在分布式存儲的容災中，一個重要的手段就是多時間點快照技術，使得用戶生產系統能夠實現一定時間間隔下的各版本數據的保存。特別值得一提的是，多時間點快照技術支持同時提取多個時間點樣本同時恢復，這對于很多邏輯錯誤的災難定位十分有用，如果用戶有多臺服務器或虛擬機可以用作系統恢復，通過比照和分析，可以快速找到哪個時間點才是需要回復的時間點，降低了故障定位的難度，縮短了定位時間。這個功能還非常有利于進行故障重現，從而進行分析和研究，避免災難在未來再次發生。多副本技術，數據條帶化放置，多時間點快照和周期增量復制等技術為分布式存儲的高可靠性提供了保障。 集中式存儲和分布式存儲的區別在哪里？

    從技術的角度，分布式存儲的發力點在大規模的擴展性，基于此逐步優化性能、可靠性，讓海量數據存得下、用得起；集中式存儲的技術方向在于保持穩定性的基礎上，利用更快的介質、更低時延的網絡為核xin業務提供加速，讓業務更穩、效率更高。因此，從技術方向上來看，二者也是各有側重的。云和分布式存儲一樣，這些年正在大行其道、炙手可熱。CloudFirst、AllinCloud、CloudNative等概念風靡業界，CIO見面不提云貌似都不好意思打招呼。早期人們也習慣把分布式存儲叫做“云存儲”，那么分布式存儲和云是什么關系？筆者認為，分布式存儲是一種技術架構，而云是一種商業模式。分布式存儲可以被用作各種云的數據底座，也可以單獨成為數據底座，是配合的關系，而非替換和包含關系。 分布式存儲系統需要多臺服務器同時工作。鹽城什么是分布式存儲哪家好

分布式存儲是未來趨勢。安徽數據分布式存儲系統原理解析

面對海量數據的存儲需求，分布式存儲顯然在架構上有著天然優勢，但在這波數據洪流之中也面臨著性能上的全新挑戰。于分布式存儲的工作原理是將各個存儲節點使用網絡互聯的方式構建為集群，向外部提供更加可靠的高性能服務，因此可以說分布式存儲本質上是一種網絡存儲，其性能在很大程度上受網絡的影響。在高性能的分布式存儲中，使用傳統的TCP網絡進行各存儲節點之間的網絡互聯很容易形成網絡瓶頸，而在分布式存儲容易讓用戶詬病的IO延時方面，網絡部分的開銷是不可忽視的一部分。 安徽數據分布式存儲系統原理解析

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