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福鼎分布式存储

发布时间: 2022-05-03 03:21:29

‘壹’ 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。

‘贰’ 分布式存储和超融合区别及优势

分布式存储是什么

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。

超融合是什么

参考维基网络中的超融合定义:

超融合基础架构(hyper-converged infrastructure)是一个软件定义的 IT 基础架构,它可虚拟化常见“硬件定义”系统的所有元素。HCI 包含的最小集合是:虚拟化计算(hypervisor),虚拟存储(SDS)和虚拟网络。HCI 通常运行在标准商用服务器之上。

超融合基础架构(hyper-converged infrastructure)与 融合基础架构(converged infrastructure)最大的区别在于,在 HCI 里面,无论是存储底层抽象还是存储网络都是在软件层面实现的(或者通过 hypervisor 层面实现),而不是基于物理硬件实现的。由于所有软件定义的元素都围绕 hypervisor 实现,因此在超融合基础架构上的所有实例可以联合共享所有受管理的资源。

分布式存储和超融合区别及优势?

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。

超融合基础架构从定义中明确提出包含软件定义存储(SDS),具备硬件解耦的能力,可运行在通用服务器之上。超融合基础架构与 Server SAN 提倡的理念类似,计算与存储融合,通过全分布式的架构,有效提升系统可靠性与可用性,并具备易于扩展的特性。

SMTX ZBS 分布式块存储架构

除此之外,超融合基础架构有更进一步的扩展,它强调以虚拟化计算(hypervisor)为核心,以软件定义的方式整合包括虚拟化计算, 软件定义存储以及虚拟网络资源。从笔者来看超融合基础架构未来的可能性更多,可促进计算,存储,网络,安全,容灾等等 IT 服务大融合,降低IT 基础架构的复杂性,重新塑造”软件定义的数据中心”。

‘叁’ 分布式存储是什么东西

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。

‘肆’ 分布式存储是什么

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。
分布式和集中式存储
集中存储的优缺点是,物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高,要求机房空间大,承重、空调等都是需要考虑的问题。

分布存储,集中管理的优缺点是,物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传,对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署,设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署,对机房环境要求低。

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‘伍’ 什么是分布式数据存储

什么是分布式存储

分布式存储是一种数据存储技术,它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间,这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备,数据分布存储在企业的各个角落。

分布式存储系统,可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。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,无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构,使用多个存储服务器共享存储负载,利用位置服务器定位存储信息,不仅提高了系统的可靠性,可用性和访问效率,而且易于扩展。

‘陆’ 分布式存储一般提供哪些存储服务区块链的分布式存储是什么意思

摘要 区块链本质是一个去中心化的数据库 ,区块链技术的数据共享是一个分布式的记账薄, 它的本质上是一个按照时间顺序串联起来的链,创世块开始的所有交易都记录在区块中。交易记录等账目信息会被打包成一个个的区块并进行加密,同时盖上时间戳,所有区块按时间戳顺序连接成一个总账本。区块链由多个独立,地位等同的节点按照块链式结构存储完整的数据,通过共识机制保证存储的一致性,一旦数据被记录下来,在一个区块中的数据将不可逆。

‘柒’ 分布式存储的优点有哪些

分布式存储的六大优点
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最低。优点如下:

1. 高性能

一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存,并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中,来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点,那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能,按照一定的策略,先将数据写入高速存储,再在适当的时间进行同步落盘。

2. 支持分级存储

由于通过网络进行松耦合链接,分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署,或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下,分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后,从冷池提取数据的粒度太大,导致延迟高,从而给造成整体的性能的抖动的问题。

3. 一致性

与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同,分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前,分布式存储对数据进行了分片,分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性,分布式存储通常采用的是一个副本写入,多个副本读取的强一致性技术,使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候,系统可以通过从其他副本读取数据,重新写入该副本进行恢复,从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时,系统会自动数据重建恢复,同时租户可设定数据恢复的带宽规则,最小化对业务的影响。

4. 容灾性

在分布式存储的容灾中,一个重要的手段就是多时间点快照技术,使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是,多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复,这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用,如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复,通过比照和分析,可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点,降低了故障定位的难度,缩短了定位时间。这个功能还非

5. 扩展性

6. 存储系统标准化

‘捌’ 分布式存储都有哪些,基本实现原理是什么

vCluster分布式存储是国内性能最佳、功能最全的分布式存储产品,比当前流行的某开源分布式软件功能多出100余项,功能优化30余项。vCluster分布式存储系列采用先进的分布式架构,将一个任务分给多个存储节点并行处理,大大提高了存储效率。其堆栈性和模块化设计提高了存储的健硕型和扩展性,完全符合企业存储从现在到未来的IT架构发展趋势。

‘玖’ 国内的分布式存储公司有哪些

杉岩数据,专注软件定义存储,目前,杉岩数据软件定义存储系列产品主要为统一存储平台(SandStoneUSP)、海量对象存储(SandStoneMOS)、超融合一体机(SandStoneHyperCube),已经在政府、企业、医疗、教育、金融和运营商等多个行业近百家用户中成功部署。杉岩数据与Intel、Mellanox和三星等基础架构技术领导厂商均有紧密的研发合作关系,在产品创新、用户体验、性能及可靠性等方面将不断提升和优化,力争成为中国领先的软件定义存储领导厂商。

‘拾’ 什么是分布式存储系统

分布式存储系统

定义

分布式存储系统是大量普通PC服务器通过Internet互联,对外作为一个整体提供存储服务

特性

  • 可扩展

  • 低成本

  • 高性能

  • 易用

挑战

分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化,要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。分布式存储涉及的技术主要来自两个领域:分布式系统以及数据库。


  • 数据分布

  • 一致性

  • 容错

  • 负载均衡

  • 事务与并发控制

  • 易用性

  • 压缩/解压

分类

非结构化数据,一般的文档

结构化数据, 存储在关系数据库中

半结构化数据,HTML文档

不同的分布式存储系统适合处理不同类型的数据:


分布式文件系统

非结构化数据,这类数据以对象的形式组织,不同对象之间没有关联,这样的数据一般称为Blob(二进制大对象)数据

典型的有Facebook Haystack 以及 Taobao File System

另外,分布式文件系统也常作为分布式表格系统以及分布式数据库的底层存储,如谷歌的GFS可以作为分布式表格系统Google Bigtable 的底层存储,Amazon的EBS(弹性存储块)系统可以作为分布式数据库(Amazon RDS)的底层存储

总体上看,分布式文件系统存储三种类型的数据:Blob对象、定长块以及大文件

分布式键值系统

较简单的半结构化数据,只提供主键的CRUD(创建、读取、更新、删除)

典型的有Amazon Dynamo 以及 Taobao Tair

分布式表格系统

较复杂的半结构化数据,不仅支持CRUD,而且支持扫描某个主键范围

以表格为单位组织数据,每个表格包括很多行,通过主键标识一行,支持根据主键的CRUD功能以及范围查找功能

典型的有Google Bigtable 以及 Megastore,Microsoft Azure Table Storage,Amazon DynamoDB等

分布式数据库

存储结构化数据,一般是由单机关系数据库扩展而来

典型的包括MySQL数据库分片集群、Amazon RDS以及Microsoft SQL Azure

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