集群存儲軟體

① 目前有哪些公司有GPU集群軟體

思騰合力有，他在業內評價好，口碑也不錯，我們使用很方便，可以看看他家的GPU集群+存儲整體解決方案的案例了解一下。他家業務不錯，產品性價比也很高，值得推薦

② GPU集群軟體指的是什麼

GPU集群軟體是一個計算機集群，其中每個節點配備有圖形處理單元。通過圖形處理單元上的通用計算來利用現在GPU的計算能力，可以使用GPU集群執行非常快速的計算。說起來還挺復雜，建議你要是想了解還是去專業的廠商去了解會更加清楚一點，思騰合力是英偉達的代理商，在這個方面做的還挺不錯的，你可以去了解下。

③ 什麼是分布式存儲系統

分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

(3)集群存儲軟體擴展閱讀：

分布式存儲，集中管理，在這個方案中，共有三級：

1、上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等。

2、本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念。

3、監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。

④ 存儲虛擬化是什麼集群存儲又是什麼

存儲虛擬化廣義上來說，就是通過映射或抽象的方式屏蔽物理設備復雜性,增加一個管理層面，激活一種資源並使之更易於透明控制。
存儲虛擬化(Storage Virtualization)最通俗的理解就是對存儲硬體資源進行抽象化表現。通過將一個（或多個）目標（Target）服務或功能與其它附加的功能集成，統一提供有用的全面功能服務。

集群存儲是指：由若干個「通用存儲設備」組成的用於存儲的集群，組成集群存儲的每個存儲系統的性能和容量均可通過「集群」的方式得以疊加和擴展。

⑤ 集群NAS和對象存儲的區別

集群NAS性能和擴展性好，但價格較高，一般運行在一個數據中心內。所以適合客戶自建數據中心內需要高帶寬、大容量的業務。如高性能計算、流媒體等。
對象存儲擴展性好，價格較低，但性能一般，可以跨中心運行，所以適合在公有雲環境中作為一類存儲服務來提供，或者適合大型客戶在自建私有雲環境中提供多租戶的大容量存儲服務，目前看到的對象存儲的部署級別都是在PB級起步。此外由於對象存儲對讀訪問的支持要好於寫訪問，因此對象存儲更適合於「冷數據「的存放。
同時需要指出，兩類技術會有重疊之處，例如有些分布式文件系統可以同時支持集群NAS和對象存儲。而現在有些較為先進的對象存儲產品也開始支持集群NAS功能，以實現和用戶已有應用的集成。
從長遠來看，兩類技術都將會有用武之地。由於對象存儲處於一個上升的生命周期，可以預見會有更多對性能不太敏感的業務遷移到對象存儲。

⑥ 集群存儲的集群存儲相對傳統NAS和SAN的優勢

傳統的SAN與NAS分別提供的是數據塊與文件兩個不同級別的存儲服務，集群存儲也分為提供數據塊與文件兩個不同級別存儲服務的集群存儲系統。
集群存儲的優勢主要體現在提高並行或分區I/O的整體性能，特別是工作流、讀密集型以及大型文件的訪問，通過採用更低成本的伺服器來降低整體成本。
SAN系統具有很高的性能，但是構建和維護起來很復雜。由於數據塊和網路需求的原因，SAN系統也很難擴容。NAS系統的構建和維護雖然比較簡單，但是由於其聚合設備(又叫做NAS頭)是其架構上的瓶頸，造成其性能很有限。集群存儲提供了SAN和NAS結構的優點。在大多數使用集群存儲的案例中，隨著存儲系統的擴容，性能也隨之提升。一個大的集群存儲的性能往往勝過一個SAN系統，但是價格也會更高。集群存儲系統像NAS系統一樣易於構建、操作和擴容。大多數集群存儲系統沒有傳統NAS系統的固有瓶頸。
集群存儲有兩種實現方式：一種是硬體基礎架構加上軟體，典型代表是SAN架構+IBM GPFS;另一種是專用集群存儲，典型代表是Isilon、NetApp GX以及Panasas，其中NetApp GX是構建在NAS基礎架構之上的，但是通過操作系統實現集群存儲。從這個角度講，集群存儲與SAN或NAS不存在競爭關系，是實現不同存儲需求的解決方案。」
集群存儲和NAS的概念是在文件系統層面上的，而SAN是在LUN層面上的，集群存儲可以利用SAN環境實現。因此，集群存儲與SAN解決的問題不同。如果一定要比較這兩者的優缺點的話，可以說SAN做到的是多個伺服器節點可以同時看到SAN環境中的同一個LUN，還不能做到多伺服器節點間的文件級共享。
集群存儲在性能、可靠性及擴展性等多個方面都遠遠優於 NAS。

⑦ 高性能計算集群hp 使用什麼集群軟體

越來越多的企業開始使用Hadoop來對大數據進行處理分析，但Hadoop集群的整體性能卻取決於CPU、內存、網路以及存儲之間的性能平衡。而在這篇文章中，我們將探討如何為Hadoop集群構建高性能網路，這是對大數據進行處理分析的關鍵所在。關於Hadoop「大數據」是鬆散的數據集合，海量數據的不斷增長迫使企業需要通過一種新的方式去管理。大數據是結構化或非結構化的多種數據類型的大集合。而Hadoop則是Apache發布的軟體架構，用以分析PB級的非結構化數據，並將其轉換成其他應用程序可管理處理的形式。Hadoop使得對大數據處理成為可能，並能夠幫助企業可從客戶數據之中發掘新的商機。如果能夠進行實時處理或者接近實時處理，那麼其將為許多行業的用戶提供強大的優勢。Hadoop是基於谷歌的MapRece和分布式文件系統原理而專門設計的，其可在通用的網路和伺服器硬體上進行部署，並使之成為計算集群。Hadoop模型Hadoop的工作原理是將一個非常大的數據集切割成一個較小的單元，以能夠被查詢處理。同一個節點的計算資源用於並行查詢處理。當任務處理結束後，其處理結果將被匯總並向用戶報告，或者通過業務分析應用程序處理以進行進一步分析或儀表盤顯示。為了最大限度地減少處理時間，在此並行架構中，Hadoop「movesjobstodata」，而非像傳統模式那樣「movingdatatojobs」。這就意味著，一旦數據存儲在分布式系統之中，在實時搜索、查詢或數據挖掘等操作時，如訪問本地數據，在數據處理過程中，各節點之間將只有一個本地查詢結果，這樣可降低運營開支。Hadoop的最大特點在於其內置的並行處理和線性擴展能力，提供對大型數據集查詢並生成結果。在結構上，Hadoop主要有兩個部分：Hadoop分布式文件系統(HDFS)將數據文件切割成數據塊，並將其存儲在多個節點之內，以提供容錯性和高性能。除了大量的多個節點的聚合I/O，性能通常取決於數據塊的大小——如128MB。而傳統的Linux系統下的較為典型的數據塊大小可能是4KB。MapRece引擎通過JobTracker節點接受來自客戶端的分析工作，採用「分而治之」的方式來將一個較大的任務分解成多個較小的任務，然後分配給各個TaskTrack節點，並採用主站/從站的分布方式(具體如下圖所示)：Hadoop系統有三個主要的功能節點：客戶機、主機和從機。客戶機將數據文件注入到系統之中，從系統中檢索結果，以及通過系統的主機節點提交分析工作等。主機節點有兩個基本作用：管理分布式文件系統中各節點以及從機節點的數據存儲，以及管理Map/Rece從機節點的任務跟蹤分配和任務處理。數據存儲和分析處理的實際性能取決於運行數據節點和任務跟蹤器的從機節點性能，而這些從機節點則由各自的主機節點負責溝通和控制。從節點通常有多個數據塊，並在作業期間被分配處理多個任務。部署實施Hadoop各個節點硬體的主要要求是市縣計算、內存、網路以及存儲等四個資源的平衡。目前常用的並被譽為「最佳」的解決方案是採用相對較低成本的舊有硬體，部署足夠多的伺服器以應對任何可能的故障，並部署一個完整機架的系統。Hadoop模式要求伺服器與SAN或者NAS進行直接連接存儲(DAS)。採用DAS主要有三個原因，在標准化配置的集群中，節點的縮放數以千計，隨著存儲系統的成本、低延遲性以及存儲容量需求不斷提高，簡單配置和部署個主要的考慮因素。隨著極具成本效益的1TB磁碟的普及，可使大型集群的TB級數據存儲在DAS之上。這解決了傳統方法利用SAN進行部署極其昂貴的困境，如此多的存儲將使得Hadoop和數據存儲出現一個令人望而卻步的起始成本。有相當大一部分用戶的Hadoop部署構建都是採用大容量的DAS伺服器，其中數據節點大約1-2TB，名稱控制節點大約在1-5TB之間，具體如下圖所示：來源：BradHedlund,DELL公司對於大多數的Hadoop部署來說，基礎設施的其他影響因素可能還取決於配件，如伺服器內置的千兆乙太網卡或千兆乙太網交換機。上一代的CPU和內存等硬體的選擇，可根據符合成本模型的需求，採用匹配數據傳輸速率要求的千兆乙太網介面來構建低成本的解決方案。採用萬兆乙太網來部署Hadoop也是相當不錯的選擇。萬兆乙太網對Hadoop集群的作用千兆乙太網的性能是制約Hadoop系統整體性能的一個主要因素。使用較大的數據塊大小，例如，如果一個節點發生故障(甚至更糟，整個機架宕機)，那麼整個集群就需要對TB級的數據進行恢復，這就有可能會超過千兆乙太網所能提供的網路帶寬，進而使得整個集群性能下降。在擁有成千上萬個節點的大型集群中，當運行某些需要數據節點之間需要進行中間結果再分配的工作負載時，在系統正常運行過程中，某個千兆乙太網設備可能會遭遇網路擁堵。每一個Hadoop數據節點的目標都必須實現CPU、內存、存儲和網路資源的平衡。如果四者之中的任意一個性能相對較差的話，那麼系統的潛在處理能力都有可能遭遇瓶頸。添加的CPU和內存組建，將影響存儲和網路的平衡，如何使Hadoop集群節點在處理數據時更有效率，減少結果，並在Hadoop集群內添加的HDFS存儲節點。幸運的是，影響CPU和內存發展的摩爾定律，同樣也正影響著存儲技術(TB級容量的磁碟)和乙太網技術(從千兆向萬兆甚至更高)的發展。預先升級系統組件(如多核處理器、每節點5-20TB容量的磁碟，64-128GB內存)，萬兆乙太網卡和交換機等網路組件是重新平衡資源最合理的選擇。萬兆乙太網將在Hadoop集群證明其價值，高水平的網路利用率將帶來效益更高的帶寬。下圖展示了Hadoop集群與萬兆乙太網的連接：許多企業級數據中心已經遷移到10GbE網路，以實現伺服器整合和伺服器虛擬化。隨著越來越多企業開始部署Hadoop，他們發現他們完全不必要大批量部署1U的機架伺服器，而是部署更少，但性能更高的伺服器，以方便擴展每個數據節點所能運行的任務數量。很多企業選擇部署2U或4U的伺服器(如戴爾PowerEdgeC2100)，每個節點大約12-16個核心以及24TB存儲容量。在這種環境下的合理選擇是充分利用已經部署的10GbE設備和Hadoop集群中的10GbE網卡。在日常的IT環境中構建一個簡單的Hadoop集群。可以肯定的是，盡管有很多細節需要微調，但其基礎是非常簡單的。構建一個計算、存儲和網路資源平衡的系統，對項目的成功至關重要。對於擁有密集節點的Hadoop集群而言，萬兆乙太網能夠為計算和存儲資源擴展提供與之相匹配的能力，且不會導致系統整體性能下降。

⑧ 分布式存儲與軟體定義存儲的區別

什麼是分布式存儲

關於分布式存儲實際上並沒有一個明確的定義，甚至名稱上也沒有一個統一的說法，大多數情況下稱作 Distributed Data Store 或者 Distributed Storage System。

其中維基網路中給 Distributed data store 的定義是：分布式存儲是一種計算機網路，它通常以數據復制的方式將信息存儲在多個節點中。

在網路中給出的定義是：分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

盡管各方對分布式存儲的定義並不完全相同，但有一點是統一的，就是分布式存儲將數據分散放置在多個節點中，節點通過網路互連提供存儲服務。這一點與傳統集中式存儲將數據集中放置的方式有著明顯的區分。

什麼是軟體定義存儲

SDS 的全稱是 Software Defined Storage ，字面意思直譯就是軟體定義存儲。關於 SDS 的定義可以參考全球網路存儲工業協會（Storage Networking Instry Association，SNIA），SNIA 在 2013 正式把 軟體定義存儲(SDS) 列入研究對象。

SNIA 對軟體定義存儲(SDS) 的定義是：一種具備服務管理介面的虛擬化存儲。 SDS 包括存儲池化的功能，並可通過服務管理介面定義存儲池的數據服務特徵。另外 SNIA 還提出 軟體定義存儲(SDS) 應該具備以下特性：

• 自動化程度高 – 通過簡化管理，降低存儲基礎架構的運維開銷

• 標准介面 – 支持 API 管理、發布和運維存儲設備和服務

• 虛擬化數據路徑 – 支持多種標准協議，允許應用通過塊存儲，文件存儲或者對象存儲介面寫入數據

• 擴展性 – 存儲架構具備無縫擴展規模的能力，擴展過程不影響可用性以及不會導致性能下降

• 透明度 – 存儲應為用戶提供管理和監控存儲的可用資源與開銷

分布式存儲與軟體定義存儲的區別與聯系

軟體定義存儲(SDS) 的著重點在於存儲資源虛擬化和軟體定義，首先在形態上，軟體定義存儲(SDS)區別於傳統的「硬體定義」存儲，它不依賴專屬的硬體，可以讓存儲軟體運行在通用伺服器上，可避免硬體綁定以及有效降低硬體采購成本；擁有標准 API 介面和自動化工具，有效降低運維難度。存儲資源虛擬化，支持多種存儲協議，可整合企業存儲資源，提升存儲資源利用率。但從定義上來說，但 軟體定義存儲(SDS) 從部署形式上來看，並不一定是分布式或者是集中式的，也就是說 SDS 不一定是分布式存儲（雖然常見的 軟體定義存儲(SDS) 更多的是分布式的），SDS 存儲內部有可能是單機運行的，不通過網路分散存放數據的，這種形式的軟體定義存儲(SDS) 的擴展性就可能有比較大的局限。

分布式存儲，它的最大特點是多節點部署， 數據通過網路分散放置。分布式存儲的特點是擴展性強，通過多節點平衡負載，提高存儲系統的可靠性與可用性。與 軟體定義存儲(SDS)相反，分布式存儲不一定是軟體定義的，有可能是綁定硬體的，例如 IBM XIV 存儲，它本質上是一個分布式存儲，但實際是通過專用硬體進行交付的。那麼就依然存在硬體綁定，擁有成本較高的問題。

⑨ 分布式存儲和傳統存儲比較在哪些應用場景比較有優勢

1、分布式存儲優勢

分布式存儲可以使生產系統在線運行的情況下進行縱向擴展（Scale-Up）或橫向擴展（Scale-Out），且存儲系統在擴展後可以達到容量與性能均線性擴展的效果。其具有以下特性：

高性能

分布式存儲系統能夠將所有存儲節點的處理器資源、硬碟資源、網路資源進行整合，將任務切分給多台存儲節點，進行並發數據處理，避免了單個硬碟或設備造成的瓶頸，提升整個集群的處理能力。分布式存儲系統具有良好的性能擴展能力，可以滿足應用程序對存儲性能不斷增長的要求。

高擴展性

分布式存儲系統通過擴展集群存儲節點規模從而提高系統存儲容量、計算和性能的能力，通過增加和升級伺服器硬體，或者指通過增加存儲節點數量來提升服務能力。分布式存儲系統支持在線增加存儲節點，對前端業務透明，系統整體性能與存儲節點數量呈線性關系。

高可用性

分布式存儲系統同時基於硬體及軟體設計了高可用機制，在面對多種異常時（如存儲節點宕機、網路中斷、硬碟故障、數據損壞等）仍可提供正常服務，提高分布式存儲系統硬體的可用性可以通過增加存儲節點數量或者採用多種硬體冗餘機制保證。分布式存儲系統多採用副本機制或糾刪碼機制保證數據的高可用性，副本機制可以提供較高的數據冗餘度，但會降低存儲系統有效空間的利用率，糾刪碼機制可以在保證一定數據冗餘度的情況下，大幅提高存儲系統的有效空間利用率。

高安全性

分布式存儲系統支持可靠的許可權控制及互信確認機制，同時採用私有的數據切片及數據編碼機制，可以從多重角度保證集群系統不受惡意訪問和攻擊，保護存儲數據不被竊取。

2、分布式存儲應用場景

分布式的「四高」特性，使得其在高性能計算、大數據視頻雲及大數據分析等應用場景中有著廣泛的應用。

高性能計算場景

在如氣象氣候、地質勘探、航空航天、工程計算、材料工程等領域，基於集群的高性能計算，已成為必需的輔助工具。集群系統有極強的伸縮性，可通過在集群中增加或刪減節點的方式，在不影響原有應用與計算任務的情況下，隨時增加和降低系統的處理能力。根據不同的計算模式與規模，構成集群系統的節點數可以從幾個到成千上萬個。這些業務對後端的存儲系統提出了新的需求，包括統一的存儲空間、高效率的文件檢索、高帶寬的吞吐性能，高可靠的數據安全保障等。

大數據視頻雲應用場景

隨著視頻高清技術及超高清技術的普及，視頻大數據應用場景，如雪亮工程、平安城市、廣電媒資、影視製作、視頻網站等領域，對存儲設備提出了大容量、高讀寫性能、高可靠性、低延時及可擴展性等需求。針對這樣大規模視頻數據應用場景，就需要一個技術先進、性能優越的存儲系統作為後端數據存儲的支撐者。

大數據分析應用場景

伴隨著互聯網技術及人工智慧的發展，各種基於海量用戶/數據/終端的大數據分析及人工智慧業務模式不斷涌現，同樣需要充分考慮存儲功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

在數據爆發增長的「數字時代」，軟體定義的分布式存儲是存儲技術高速發展的結晶，並具有著很大的成長空間，必將應用於更廣泛的大數據業務場景。

⑩ 思騰合力的GPU集群+存儲軟體怎麼樣

集群是將多台伺服器通過軟體與硬體結合起來，形成一個統一的系統對外提供服務。伺服器集群主要是為了負載均衡(有兩台以上的伺服器或者站點提供服務)伺服器服務將來自客戶端的請求，基於某種演算法，盡量平分請求到集群的機器中，從而避免一台伺服器因為負載太高而出現故障，而即使其中某個機器出現故障，負載均衡會自動規避選擇，使得用戶也能正常訪問服務。思騰合力十多年的技術經驗，在技術方面還是非常不錯的，擁有自主品牌GPU伺服器及通用X86伺服器，而且還是英偉達精英級合作夥伴，口碑和實力都挺不錯的。