云计算分布式存储

㈠ 现在使用较广泛的分布式存储产品有哪些

分布式存储应用十分广泛，在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综合原因，很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统，这些厂商本身的产品性能也会比较稳定，在此我列举一下这些厂商。
1. 公有云方面：阿里云的盘古和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。
2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。
在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。

㈡ 进行大规模数据处理，选分布式存储还是集中式存储

一般来说，集中式存储适用于小型企业、局域网存储等等对数据管理要求相对简单的场景，分布式存储更适用于大规模数据处理、云计算和分布式数据库等等需要高性能、高可靠性和可扩展性的场景。不过，在未来，非结构化数据将会在企业生产决策系统数据总量中占据绝大部分的比例，企业还是应该尽早构建起高效坚实的数据底座，这样才能更好地应对海量数据存储挑战。在这里，推荐大家去了解一下华为的OceanStor分布式存储系列，比起其他分布式存储产品，它的数据使用要更高效，而且可靠性高、存储更经济。当然，具体还是要根据你的实际业务需求进行合理选择。

㈢ 云计算关键技术包括什么

云计算的关键技术主要包括虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户、弹性计算、云计算平台管理和安全性等方面。
1、虚拟化：将一台计算机虚拟成多台计算机，多个应用程序在相互独立的空间运行，显着提高计算机工作效率。虚拟化技术还包括内存虚拟化、网络虚拟化等。
2、分布式存储：集中式存储无法满足海量数据的需求，而分布式存储可以在廉价PC服务器上搭建起大规模存储集群。
3、分布式计算：在多个机器上并行处理数据，极大地提高了数据处理速度，可以满足对海量数据的批量处理需求。
4、多租户：多租户计算的主要目的在于使大量用户能够共享同一堆栈的软硬件资源，每一个用户按需使用资源，能够对软件服务进行客户化配置，而不影响其他用户使用。
5、弹性计算：自动调整计算资源以适应工作负载的变化。例如，当应用程序的工作负载增加时，弹性计算可以自动增加计算资源，如CPU和内存，以满足应用程序的需求。当负载减少时，计算资源也会相应减少，从而节省成本。
6、云计算平台管理：实现云计算的重要环节之一，包括自动化部署、监控、管理和优化等功能。
7、安全性：包括身份认证、访问控制、数据备份和恢复等方面。