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。 分布式存儲是未來趨勢。大規模分布式存儲架構實戰

分布式存儲包含的種類繁多，除了傳統意義上的分布式文件系統、分布式塊存儲和分布式對象存儲外，還包括分布式數據庫和分布式緩存等，但其中架構無外乎于三種；以Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。以Ceph為代biao的架構是其典型的代biao。在該架構中與HDFS不同的地方在于該架構中沒有中心節點。客戶端是通過一個設備映射關系計算出來其寫入數據的位置，這樣客戶端可以直接與存儲節點通信，從而避免中心節點的性能瓶頸。 淮安大道云行分布式存儲數據庫分布式存儲在數據治理過程中的優勢。

分布式存儲系統中還可能使用基于寫多個存儲節點的復制協議（Replicated-writeprotocol）。比如Dynamo系統中的NWR復制協議，其中，N為副本數量，W為寫操作的副本數，R為讀操作的副本數。NWR協議中多個副本不再區分主和備，客戶端根據一定的策略往其中的W個副本寫入數據，讀取其中的R個副本。只要W+R＞N，可以保證讀到的副本中至少有一個包含了的更新。然而，這種協議的問題在于不同副本的操作順序可能不一致，從多個副本讀取時可能出現。這種方式在實際系統中比較少見，不建議使用。

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。 如何保證分布式存儲系統的高性能與高可用性呢？

分布式存儲的種類和比較：分布式存儲包含的種類繁多，除了傳統意義上的分布式文件系統、分布式塊存儲和分布式對象存儲外，還包括分布式數據庫和分布式緩存等，但其中架構無外乎于三種；以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）為代biao的架構是典型的代biao。在這種架構中，一部分節點NameNode是存放管理數據（元數據），另一部分節點DataNode存放業務數據，這種類型的服務器負責管理具體數據。這種架構就像公司的層次組織架構，namenode就如同老板，只管理下屬的經理（datanode），而下屬的經理，而經理們來管理節點下本地盤上的數據。 對于保證分布式存儲系統的高可靠和高可用，數據在系統中一般存儲多個副本。大規模分布式存儲架構實戰

分布式存儲在數據治理場景中的價值定位及優勢解讀。大規模分布式存儲架構實戰

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。 大規模分布式存儲架構實戰

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