與傳統的存儲架構使用RAID模式來保證數據的可靠性不同，分布式存儲采用了多副本備份機制。在存儲數據之前，分布式存儲對數據進行了分片，分片后的數據按照一定的規則保存在集群節點上。為了保證多個數據副本之間的一致性，分布式存儲通常采用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，使用鏡像、條帶、分布式校驗等方式滿足租戶對于可靠性不同的需求。在讀取數據失敗的時候，系統可以通過從其他副本讀取數據，重新寫入該副本進行恢復，從而保證副本的總數固定。當數據長時間處于不一致狀態時，系統會自動數據重建恢復，同時租戶可設定數據恢復的帶寬規則，小化對業務的影響。 分布式存儲在數據治理過程中的定位。蘇州分布式存儲

實際上分布式存儲，高性能與高可用是矛盾的，比如要設計一個分布式存儲系統，出于對性能的考慮，記錄數據時先寫一個份數據到某個機器上并立即返回，然后異步發起多個數據備份過程（副本）。這種設計的性能比較好，但存在“容錯性”的風險，即寫完數據后，目標機器立即發生故障，會導致數據丟失！如果同時寫多個副本，每個副本寫成功以后再返回，則又導致性能下降，因為這個過程取決于慢的那臺機器的性能。這就是高性能與高可用之間的矛盾。而要真正從根本上克服這些矛盾，解決分布式存儲的高性能和高可用問題，更有效的是對于分布式文件系統和分布式存儲系統架構進行優化和改進，從而從源頭解決這些問題。 江蘇數據分布式存儲系統原理解析運維告訴你分布式存儲的那些“坑”。

    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。

說到分布式存儲，我們可能都會聯想到軟件定義存儲（SoftwareDefinedStorage，即SDS）。代biao全球存儲廠商的權wei協會SNIA（全球網絡存儲工業協會）對SDS定義：軟件定義存儲包括管理面的標準接口和自動化，以及數據面Scale-out的塊、文件和對象存儲服務。或許我們需要把鏡頭投向21世紀初期，Google提出分布式存儲架構的概念并予以實踐，在其強大的技術和維護團隊支撐下，實現了基于在標準服務器上部署自研分布式存儲軟件，構建成大規模存儲集群，以應對其互聯網搜索業務帶來的海量數據流。 分布式存儲是未來趨勢。

    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。 分布式存儲、數據湖、數據治理之間有何關系呢？無錫數據分布式存儲

分布式存儲不僅是存儲,而是下一代互聯網。蘇州分布式存儲

    分布式存儲的重要性：從單機單用戶到單機多用戶，再到現在的網絡時代，應用系統發生了很多的變化。而分布式系統依然是目前很熱門的討論話題，那么，分布式系統給我們帶來了什么，或者說是為什么要有分布式系統呢？（1）升級單機處理能力的性價比越來越低；企業發現通過更換硬件做垂直擴展的方式來提升性能會越來越不劃算；（2）單機處理能力存在瓶頸；某個固定時間點，單顆處理器有自己的性能瓶頸，也就說即使愿意花更多的錢去買計算能力也買不到了；（3）出于穩定性和可用性的考慮如果采用單擊系統，那么在這臺機器正常的時候一切OK，一旦出問題，那么系統就完全不能用了。當然，可以考慮做容災備份等方案，而這些方案就會讓系統演變為分布式系統了。 蘇州分布式存儲

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