分布式存储系统的特点：（1）大容量，系统的节点可采用通用的X86架构存储服务器作为构建单元，可根据用户需要横向无限扩展存储节点，并且形成一个统一的共享存储池；（2）高性能，相比传统存储而言提供高出数倍的聚合IOPS和吞吐量，另外可以随着存储节点的扩容而线性的增长，专门的元数据模块可以提供非常快速准确的数据检索和定位，满足前端业务快速响应的需求；（3）高可靠，整个系统无任何的单点故障，数据安全和业务连续性得到保障。每个节点可看成是一块硬盘，节点设备之间有专门的数据保护策略，可实现系统的设备级冗余，并且可在线更换损坏的硬盘或者节点设备。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。福建个人存储服务
分布式存储系统结构中包含一个机头，这个是存储系统中较为关键的部件。通常在机头中有包含两个控制器，互为备用，避免硬件故障导致整个存储系统的不可用。机头中通常包含前端端口和后端端口，前端端口用户为服务器提供存储服务，而后端端口用于扩充存储系统的容量。通过后端端口机头可以连接更多的存储设备，从而形成一个非常大的存储资源池。在整个结构中，机头中是整个存储系统的关键部件，整个存储系统的高级功能都在其中实现。控制器中的软件实现对磁盘的管理，将磁盘抽象化为存储资源池，然后划分为LUN提供给服务器使用。这里的LUN其实就是在服务器上看到的磁盘。当然，一些集中式存储本身也是文件服务器，可以提供共享文件服务。福建个人存储服务存储系统设计时需要在一致性和可用性之间权衡，在某些场景下，不允许丢失数据。
“大数据”通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。大数据存储和传统的数据存储的不同：大数据应用的一个主要特点是实时性或者近实时性。类似的，一个金融类的应用，能为业务员从数量巨大种类繁多的数据里快速挖掘出相关信息，能帮助他们先于竞争对手做出交易的决定。数据通常以每年增长50%的速度快速激增，尤其是非结构化数据。随着科技的进步，有越来越多的传感器采集数据、移动设备、社交多媒体等等，所以数据只可能继续增长。总而言之，大数据需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基础设备。
分布式存储系统弹性扩展技术：在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。分布式存储有着丰富的个人存储资源、用户内容贡献价值和市场交换上拥有巨大的潜力。
存储服务定义和服务申请灵活分离，管理员更专注存储服务定义和监控：传统存储系统中，设备的管理和业务的发放都是由系统管理员完成，系统管理员不但要关注存储RAID、Pool和LUN如何创建，还要关注应用有哪些，把哪些存储分配挂载给对应的应用。当企业业务和存储系统复杂庞大时，存储资源很难充分利用或匹配多样的业务。实现了服务定义和服务申请灵活分离，首先，管理员把企业内所涉及的应用进行SLA标准化定义、通过不同Tier匹配到不同存储Pool，然后，再由知道业务和存储服务租户去申请存储资源，实现存储资源和应用的精细化匹配。管理员只对系统进行运维、度量和监控。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据。扬州个人存储服务项目信息
存储系统通常采用多层不同性价比的存储器件组成存储层次结构。福建个人存储服务
存储系统主要由元数据节点集群、智能存储节点集群两大部分组成，存储节点和元数据节点也可以二合一，使用同一台设备。元数据节点集群：管理文件系统的元数据（包括文件目录树组织、属性维护、文件操作日志记录、授权访问等），管理整个存储系统的命名空间，对外提供单一的系统映像；智能存储节点集群：存储用户的实际数据，是整个存储系统的存储资源提供者。分布式存储往往采用分布式的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到低。福建个人存储服务
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