分布式存储的优势

1. 什么是分布式存储

分布式存储是一种数据存储技术。

分布式存储是指将数据分散存储在多个物理存储介质上，这些物理存储介质可以分布在同一台服务器或不同的服务器上。它通过多台存储服务器并行地处理数据读写操作，从而提高数据的可靠性和性能。与传统的集中式存储不同，分布式存储突破了单一存储设备的限制，实现了数据的分散管理和存储。

分布式存储的特点和原理如下：

1. 数据分散存储：在分布式存储系统中，数据被分割成小块，然后分散存储在多个节点上。这种方式不仅可以提高数据的可靠性，通过冗余备份来防止数据丢失，还能通过并行处理提高数据访问速度。

2. 可扩展性：分布式存储系统可以根据需要灵活地添加更多的存储节点，从而扩展存储容量和性能。这种可扩展性使得系统能够应对大量数据的增长，而无需进行大规模的硬件升级。

3. 数据管理：分布式存储系统通过分布式哈希等机制来确定数据块应该存储在哪些节点上。当需要访问数据时，系统能够快速定位到数据所在的位置，并对其进行读写操作。此外，分布式存储系统还具备负载均衡功能，能够平衡各个节点的负载，确保系统的性能。

4. 高可靠性和容错性：由于数据被分散存储在多个节点上，部分节点的损坏不会导致数据丢失。通过副本和数据校验等技术，分布式存储系统能够在节点故障时恢复数据，保证系统的可靠性和容错性。

总的来说，分布式存储通过分散存储、并行处理和冗余备份等技术，实现了数据的可靠存储和高效访问。它在大数据处理、云计算和数据中心等领域得到广泛应用，为处理海量数据提供了有效的解决方案。

2. 分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势

1、分布式存储优势

分布式存储可以使生产系统在线运行的情况下进行纵向扩展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out），且存储系统在扩展后可以达到容量与性能均线性扩展的效果。其具有以下特性：

高性能

分布式存储系统能够将所有存储节点的处理器资源、硬盘资源、网络资源进行整合，将任务切分给多台存储节点，进行并发数据处理，避免了单个硬盘或设备造成的瓶颈，提升整个集群的处理能力。分布式存储系统具有良好的性能扩展能力，可以满足应用程序对存储性能不断增长的要求。

高扩展性

分布式存储系统通过扩展集群存储节点规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加存储节点数量来提升服务能力。分布式存储系统支持在线增加存储节点，对前端业务透明，系统整体性能与存储节点数量呈线性关系。

高可用性

分布式存储系统同时基于硬件及软件设计了高可用机制，在面对多种异常时（如存储节点宕机、网络中断、硬盘故障、数据损坏等）仍可提供正常服务，提高分布式存储系统硬件的可用性可以通过增加存储节点数量或者采用多种硬件冗余机制保证。分布式存储系统多采用副本机制或纠删码机制保证数据的高可用性，副本机制可以提供较高的数据冗余度，但会降低存储系统有效空间的利用率，纠删码机制可以在保证一定数据冗余度的情况下，大幅提高存储系统的有效空间利用率。

高安全性

分布式存储系统支持可靠的权限控制及互信确认机制，同时采用私有的数据切片及数据编码机制，可以从多重角度保证集群系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取。

2、分布式存储应用场景

分布式的“四高”特性，使得其在高性能计算、大数据视频云及大数据分析等应用场景中有着广泛的应用。

高性能计算场景

在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。

大数据视频云应用场景

随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。

大数据分析应用场景

伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。

在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有着很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。