集群存储软件

① 目前有哪些公司有GPU集群软件

思腾合力有，他在业内评价好，口碑也不错，我们使用很方便，可以看看他家的GPU集群+存储整体解决方案的案例了解一下。他家业务不错，产品性价比也很高，值得推荐

② GPU集群软件指的是什么

GPU集群软件是一个计算机集群，其中每个节点配备有图形处理单元。通过图形处理单元上的通用计算来利用现在GPU的计算能力，可以使用GPU集群执行非常快速的计算。说起来还挺复杂，建议你要是想了解还是去专业的厂商去了解会更加清楚一点，思腾合力是英伟达的代理商，在这个方面做的还挺不错的，你可以去了解下。

③ 什么是分布式存储系统

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，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。

(3)集群存储软件扩展阅读：

分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：

1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。

2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。

3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。

④ 存储虚拟化是什么集群存储又是什么

存储虚拟化广义上来说，就是通过映射或抽象的方式屏蔽物理设备复杂性,增加一个管理层面，激活一种资源并使之更易于透明控制。
存储虚拟化(Storage Virtualization)最通俗的理解就是对存储硬件资源进行抽象化表现。通过将一个（或多个）目标（Target）服务或功能与其它附加的功能集成，统一提供有用的全面功能服务。

集群存储是指：由若干个“通用存储设备”组成的用于存储的集群，组成集群存储的每个存储系统的性能和容量均可通过“集群”的方式得以叠加和扩展。

⑤ 集群NAS和对象存储的区别

集群NAS性能和扩展性好，但价格较高，一般运行在一个数据中心内。所以适合客户自建数据中心内需要高带宽、大容量的业务。如高性能计算、流媒体等。
对象存储扩展性好，价格较低，但性能一般，可以跨中心运行，所以适合在公有云环境中作为一类存储服务来提供，或者适合大型客户在自建私有云环境中提供多租户的大容量存储服务，目前看到的对象存储的部署级别都是在PB级起步。此外由于对象存储对读访问的支持要好于写访问，因此对象存储更适合于“冷数据“的存放。
同时需要指出，两类技术会有重叠之处，例如有些分布式文件系统可以同时支持集群NAS和对象存储。而现在有些较为先进的对象存储产品也开始支持集群NAS功能，以实现和用户已有应用的集成。
从长远来看，两类技术都将会有用武之地。由于对象存储处于一个上升的生命周期，可以预见会有更多对性能不太敏感的业务迁移到对象存储。

⑥ 集群存储的集群存储相对传统NAS和SAN的优势

传统的SAN与NAS分别提供的是数据块与文件两个不同级别的存储服务，集群存储也分为提供数据块与文件两个不同级别存储服务的集群存储系统。
集群存储的优势主要体现在提高并行或分区I/O的整体性能，特别是工作流、读密集型以及大型文件的访问，通过采用更低成本的服务器来降低整体成本。
SAN系统具有很高的性能，但是构建和维护起来很复杂。由于数据块和网络需求的原因，SAN系统也很难扩容。NAS系统的构建和维护虽然比较简单，但是由于其聚合设备(又叫做NAS头)是其架构上的瓶颈，造成其性能很有限。集群存储提供了SAN和NAS结构的优点。在大多数使用集群存储的案例中，随着存储系统的扩容，性能也随之提升。一个大的集群存储的性能往往胜过一个SAN系统，但是价格也会更高。集群存储系统像NAS系统一样易于构建、操作和扩容。大多数集群存储系统没有传统NAS系统的固有瓶颈。
集群存储有两种实现方式：一种是硬件基础架构加上软件，典型代表是SAN架构+IBM GPFS;另一种是专用集群存储，典型代表是Isilon、NetApp GX以及Panasas，其中NetApp GX是构建在NAS基础架构之上的，但是通过操作系统实现集群存储。从这个角度讲，集群存储与SAN或NAS不存在竞争关系，是实现不同存储需求的解决方案。”
集群存储和NAS的概念是在文件系统层面上的，而SAN是在LUN层面上的，集群存储可以利用SAN环境实现。因此，集群存储与SAN解决的问题不同。如果一定要比较这两者的优缺点的话，可以说SAN做到的是多个服务器节点可以同时看到SAN环境中的同一个LUN，还不能做到多服务器节点间的文件级共享。
集群存储在性能、可靠性及扩展性等多个方面都远远优于 NAS。

⑦ 高性能计算集群hp 使用什么集群软件

越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。关于Hadoop“大数据”是松散的数据集合，海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而Hadoop则是Apache发布的软件架构，用以分析PB级的非结构化数据，并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。Hadoop使得对大数据处理成为可能，并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。如果能够进行实时处理或者接近实时处理，那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。Hadoop是基于谷歌的MapRece和分布式文件系统原理而专门设计的，其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署，并使之成为计算集群。Hadoop模型Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后，其处理结果将被汇总并向用户报告，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。为了最大限度地减少处理时间，在此并行架构中，Hadoop“movesjobstodata”，而非像传统模式那样“movingdatatojobs”。这就意味着，一旦数据存储在分布式系统之中，在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时，如访问本地数据，在数据处理过程中，各节点之间将只有一个本地查询结果，这样可降低运营开支。Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力，提供对大型数据集查询并生成结果。在结构上，Hadoop主要有两个部分：Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。MapRece引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作，采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务，然后分配给各个TaskTrack节点，并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示)：Hadoop系统有三个主要的功能节点：客户机、主机和从机。客户机将数据文件注入到系统之中，从系统中检索结果，以及通过系统的主机节点提交分析工作等。主机节点有两个基本作用：管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储，以及管理Map/Rece从机节点的任务跟踪分配和任务处理。数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能，而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。从节点通常有多个数据块，并在作业期间被分配处理多个任务。部署实施Hadoop各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件，部署足够多的服务器以应对任何可能的故障，并部署一个完整机架的系统。Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。采用DAS主要有三个原因，在标准化配置的集群中，节点的缩放数以千计，随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高，简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及，可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境，如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器，其中数据节点大约1-2TB，名称控制节点大约在1-5TB之间，具体如下图所示：来源：BradHedlund,DELL公司对于大多数的Hadoop部署来说，基础设施的其他影响因素可能还取决于配件，如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择，可根据符合成本模型的需求，采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。万兆以太网对Hadoop集群的作用千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。使用较大的数据块大小，例如，如果一个节点发生故障(甚至更糟，整个机架宕机)，那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复，这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽，进而使得整个集群性能下降。在拥有成千上万个节点的大型集群中，当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时，在系统正常运行过程中，某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话，那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。添加的CPU和内存组建，将影响存储和网络的平衡，如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率，减少结果，并在Hadoop集群内添加的HDFS存储节点。幸运的是，影响CPU和内存发展的摩尔定律，同样也正影响着存储技术(TB级容量的磁盘)和以太网技术(从千兆向万兆甚至更高)的发展。预先升级系统组件(如多核处理器、每节点5-20TB容量的磁盘，64-128GB内存)，万兆以太网卡和交换机等网络组件是重新平衡资源最合理的选择。万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值，高水平的网络利用率将带来效益更高的带宽。下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接：许多企业级数据中心已经迁移到10GbE网络，以实现服务器整合和服务器虚拟化。随着越来越多企业开始部署Hadoop，他们发现他们完全不必要大批量部署1U的机架服务器，而是部署更少，但性能更高的服务器，以方便扩展每个数据节点所能运行的任务数量。很多企业选择部署2U或4U的服务器(如戴尔PowerEdgeC2100)，每个节点大约12-16个核心以及24TB存储容量。在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的10GbE网卡。在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统，对项目的成功至关重要。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言，万兆以太网能够为计算和存储资源扩展提供与之相匹配的能力，且不会导致系统整体性能下降。

⑧ 分布式存储与软件定义存储的区别

什么是分布式存储

关于分布式存储实际上并没有一个明确的定义，甚至名称上也没有一个统一的说法，大多数情况下称作 Distributed Data Store 或者 Distributed Storage System。

其中维基网络中给 Distributed data store 的定义是：分布式存储是一种计算机网络，它通常以数据复制的方式将信息存储在多个节点中。

在网络中给出的定义是：分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，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。

尽管各方对分布式存储的定义并不完全相同，但有一点是统一的，就是分布式存储将数据分散放置在多个节点中，节点通过网络互连提供存储服务。这一点与传统集中式存储将数据集中放置的方式有着明显的区分。

什么是软件定义存储

SDS 的全称是 Software Defined Storage ，字面意思直译就是软件定义存储。关于 SDS 的定义可以参考全球网络存储工业协会（Storage Networking Instry Association，SNIA），SNIA 在 2013 正式把 软件定义存储(SDS) 列入研究对象。

SNIA 对软件定义存储(SDS) 的定义是：一种具备服务管理接口的虚拟化存储。 SDS 包括存储池化的功能，并可通过服务管理接口定义存储池的数据服务特征。另外 SNIA 还提出 软件定义存储(SDS) 应该具备以下特性：

• 自动化程度高 – 通过简化管理，降低存储基础架构的运维开销

• 标准接口 – 支持 API 管理、发布和运维存储设备和服务

• 虚拟化数据路径 – 支持多种标准协议，允许应用通过块存储，文件存储或者对象存储接口写入数据

• 扩展性 – 存储架构具备无缝扩展规模的能力，扩展过程不影响可用性以及不会导致性能下降

• 透明度 – 存储应为用户提供管理和监控存储的可用资源与开销

分布式存储与软件定义存储的区别与联系

软件定义存储(SDS) 的着重点在于存储资源虚拟化和软件定义，首先在形态上，软件定义存储(SDS)区别于传统的“硬件定义”存储，它不依赖专属的硬件，可以让存储软件运行在通用服务器上，可避免硬件绑定以及有效降低硬件采购成本；拥有标准 API 接口和自动化工具，有效降低运维难度。存储资源虚拟化，支持多种存储协议，可整合企业存储资源，提升存储资源利用率。但从定义上来说，但 软件定义存储(SDS) 从部署形式上来看，并不一定是分布式或者是集中式的，也就是说 SDS 不一定是分布式存储（虽然常见的 软件定义存储(SDS) 更多的是分布式的），SDS 存储内部有可能是单机运行的，不通过网络分散存放数据的，这种形式的软件定义存储(SDS) 的扩展性就可能有比较大的局限。

分布式存储，它的最大特点是多节点部署， 数据通过网络分散放置。分布式存储的特点是扩展性强，通过多节点平衡负载，提高存储系统的可靠性与可用性。与 软件定义存储(SDS)相反，分布式存储不一定是软件定义的，有可能是绑定硬件的，例如 IBM XIV 存储，它本质上是一个分布式存储，但实际是通过专用硬件进行交付的。那么就依然存在硬件绑定，拥有成本较高的问题。

⑨ 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。

⑩ 思腾合力的GPU集群+存储软件怎么样

集群是将多台服务器通过软件与硬件结合起来，形成一个统一的系统对外提供服务。服务器集群主要是为了负载均衡(有两台以上的服务器或者站点提供服务)服务器服务将来自客户端的请求，基于某种算法，尽量平分请求到集群的机器中，从而避免一台服务器因为负载太高而出现故障，而即使其中某个机器出现故障，负载均衡会自动规避选择，使得用户也能正常访问服务。思腾合力十多年的技术经验，在技术方面还是非常不错的，拥有自主品牌GPU服务器及通用X86服务器，而且还是英伟达精英级合作伙伴，口碑和实力都挺不错的。