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。 相較于傳統存儲黑盒子的管理方式，分布式存儲實現了標準硬件的交付，標準硬件服務器的運維管理會更簡單。杭州大道云行分布式存儲企業
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。 蘇州大規模分布式存儲技術有哪些。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。
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。 三萬英尺看分布式存儲中本地存儲引擎。
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。 分布式存儲在數據治理過程中的定位。鹽城數據分布式存儲架構實戰
分布式存儲在數據治理過程中的優勢。杭州大道云行分布式存儲企業
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。 杭州大道云行分布式存儲企業
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