有效數據排隊進場分布式存儲

⑴ 什麼是分布式數據存儲

什麼是分布式存儲
這個詞彙是源於國外，簡稱是DSS，簡單來說，就是存儲設備分布在不同的地理位置，數據就近存儲，將數據分散在多個存儲節點上，各個節點通過網路相連，對這些節點的資源進行統一的管理，從而大大緩解帶寬壓力，同時也解決了傳統的本地文件系統在文件大小、文件數量等方面的限制。
為什麼分布式存儲這么重要
分布式存儲的誕生有著很強的優越性，主要體現在靈活性、速度、成本等方面。
靈活性方面：分布式存儲系統使用強大的標准伺服器（在CPU，RAM以及網路連接/介面中），它不再需要專門的盒子來處理存儲功能。而且允許標准伺服器運行存儲，這是一項重大突破，這意味著簡化IT堆棧並為數據中心創建單個構建塊。通過添加更多伺服器進行擴展，從而線性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一個專門的存儲陣列，你會發現它本質上是一個伺服器，但是他只能用於存儲，為了擁有快速存儲系統，你要花費的成本非常高。即使在今天大多數系統中，當你為存儲系統進行擴展時，也不會提高整個系統的性能，因為所有流量都必須通過「頭節點」或主伺服器（充當管理節點）。但是在分布式存儲系統中，任何伺服器都有CPU，RAM，驅動器和網路介面，它們都表現為一個組。因此，每次添加伺服器時，都會增加總資源池，從而提高整個系統的速度。
成本方面：分布式存儲組織將最大限度地降低基礎設施成本高達90％！沒錯，是90%，因為驅動器和網路所花費的成本非常低，極大的提高了伺服器的使用效率，同時，數據中心所花費的電力、空調費、所佔空間等費用也減少了，管理起來更加方面，所需要的人也更少。這也是為什麼如今各大公司都在部署分布式存儲。

⑵ QitChain創始人Shoaib博士有效數據聚合器將成為web3.0的關鍵引擎

作者：QTC FANS

QitChain創始人兼CEO Shoaib博士近日在接受專訪時表示， QitChain的目標旨在通過構建一個Web 3.0的分布式信息聚合器，打造總值高達1萬億美元的QTC生態體系。

打造對標谷歌的新一代信息聚合器

Q1：白皮書提到，QitChain的目標是成為一個Web3.0的分布式信息聚合器。請問博士閣下，如何來定義信息聚合器？

答： QitChain 是一個啟用區塊鏈的信息聚合器。隨著區塊鏈的極致開發和包容，公鏈的成長和創新必不可少。

許多人可能正在思考分散式分布式搜索引擎如何幫助解決所有隱私問題。實際上，分散的分布式搜索引擎向我們展示了沒有中央控制，它們分散在網路的不同節點上。沒有一個分散的搜索引擎可以保存個人數據；他們甚至無法訪問個人的搜索 歷史 ，這是我們感到安全和私密的地方。

Qitchain 在區塊鏈生態系統中引入關系語義；啟用由基本關系運算符（如選擇、投影和連接）組成的復雜查詢。因此，即使只存儲一條數據，查詢處理能力也會提高。此外，Qitchain 提出了一個基於密碼累加器的 ADS GCA2 樹來支持區塊鏈的可驗證多維聚合查詢，從而避免了額外的成本和最令人興奮的特性。

Qitchain 是一條自治、獨立的公鏈，旨在為區塊鏈賦能。它對區塊鏈中的有效數據進行分布式存儲和分布式檢索，形成區塊鏈網路中的分布式搜索引擎。

Q2，白皮書中還提到了QitChain 對標Google。那麼，請問： 1. 您知道 Google 是一家什麼樣的公司？他的優勢在哪裡？有什麼缺點？ 2、與谷歌相比，貴公司有哪些優勢？如何超越谷歌？

答： Qitchain 是一條獨立的公鏈，旨在為區塊鏈賦能。它執行有效數據的分布式存儲和分布式檢索，並在區塊鏈網路中形成分布式搜索引擎。目前， QitChain處於底層設施建設階段，正在升級底層協議以實現安全支付。未來，它將逐步構建智能合約，建立生態系統，整合NFT、元界等熱門賽道項目，從而很快提供更多具有突破性的區塊鏈企業、應用程序和程序。 QitChain 在互聯網上對標谷歌，為區塊鏈領域提供有能力和受保護的存儲和檢索服務。結果，它形成了一個分布式搜索引擎系統，觸及龐大的用戶群和開發人員。

Qitchain打造搜索引擎的初衷是同意人們擁有自己的資產和自由，並通過去中心化授權數據所有者。它還加強了對數據的控制，並讓他們在如何處理或處理數據方面擁有更多發言權。

此外，正如我已經說過的，從這些數據中獲得的金錢和其他報銷應該在不需要中間人的情況下分給所有人。總而言之，這意味著：「我的數據，我的價值」。

與傳統的搜索技術相比，我們可能並不總是意識到，每次我們通過搜索引擎、社交媒體或大型零售商瀏覽互聯網時，我們的很多個人信息都會以某種形式被跟蹤和記錄。然後將這些信息用於無數營銷活動。這些企業花費巨資希望在價值數十億美元的在線消費行業中分一杯羹。這些活動被轉化為侵入性的彈出式廣告，而且大多是無關緊要的贊助廣告，這些廣告密封了我們的日常在線體驗。

這些案例幾乎是無限的，可以應用於我們感興趣和在線搜索的任何產品或服務。同時也收到了目標報價的補償。這意味著所謂去中心化的分布式搜索引擎，就是沒有中央控制。

與此相反， Qitchain 的分布式搜索引擎工作方式不同。它採用了開放式搜索引擎的方法。使用開放式搜索引擎，任何搜索引擎都無法擁有您的數據。他們甚至無法訪問您的搜索信息。它與傳統的搜索使用沒有太大區別。唯一不同的是，當其他人需要使用我的數據時，他們需要我的許可。當我的數據產生價值時，部分利潤價值將歸還給我。

我們看到區塊鏈的現狀：生態繁榮的以太坊網路，它的數據其實存儲在中心化伺服器中。現在在區塊鏈的去中心化網路中，有大量的 NFT 和元界數據；未來數據會越來越多，分布式存儲和搜索的需求也會越來越大，那麼奇鏈將利用自身的技術和共識優勢，提供WEB3.0服務的基礎設施，提供分布式存儲和檢索服務

創建目標一萬億美金的生態體系

Q3：在區塊鏈項目中，我們經常提到生態。您認為 QitChain 的理想生態應該是什麼樣的？你是如何接近理想生態的？

答： 在基礎設施裡面，QitChain 已經構建了區塊鏈的賬本、文件存儲和交互協議等服務，為構建各種去中心化服務提供了基石。

在技術整合方面，QitChain將整合AI、AR、VR、IoT等一系列前端技術，隨著技術的進步，未來將吸收更多高 科技 ，構建更強大的生態系統。

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在生態服務體系中，QitChain不僅提供DeFi、NFT、 游戲 、社交等共享去中心化應用，還塑造去中心化搜索引擎、元界等應用，建立Web3.0體系。轉型、供應鏈金融、醫療保健和教育也將發揮重要作用。

技術上，主要是為未來大規模生態應用的落地做准備。首先也是最重要的是安全性。除了QITCHAIN對情節點的友好和低門檻外，有利於節點的去中心化和共識的建立，增加網路。

除了sanctuary，邊緣計算也在取得突破，也就是說可以在web客戶端實時進行數據加密和確認。二是提高圖靈完整性，這是一個比較大的進步，預計最遲2022年第四季度可以實現大規模跨生態應用與合作。

Q4：如何理解QitChain的「三核兩輻射」？它們與生態有何聯系？

答： 在QitChain的生態規劃中，首次提出以整個區塊鏈為底層基礎設施的「三核兩帶」——QitChain Network（核心支持）、Qit Search（核心服務）、Qit Mateverse （核心世界）和技術服務帶，服務輻射帶。

QitChain 以搜索引擎為主要服務，早期專注於底層數據的有效性和卓越性。為了讓更多的成員參與到網路中，其共識機制建立了一個幾乎沒有門檻的模型。結合激勵機制，可以有效獲得全球會員對網路的持續參與和維護。

QitChain 沒有在網路中設置固定的用戶檢索費用，而是由存儲服務商為自己的服務定價，在存儲服務商之間形成一個良性的競爭環境，從而更好地為用戶服務。對於用戶而言，「搜索即服務」可以滿足未來更大的數據信息需求。同時，QitChain 將形成一個巨大的綠色聚合器，可以為所有用戶提供他們感興趣的任何服務。

從長遠的生態發展來看，QitChain 作為區塊鏈的底層基礎設施，未來可能會成為一個難以替代的運營信息聚合器。隨著技術的不斷更新和突破， QitChain公鏈上將構建各類DApp，定期推進生態服務。多重通貨緊縮的經濟模型也將更加有力地供給網路生態循環。全球存儲服務商的服務將更貼近用戶的需求。存儲服務商和用戶可以獲得最有價值的服務系統。

基於生態中其他兩個核心和兩個輻射帶的支持，未來我們將推出元界產品。這是一個真正完全去中心化的虛擬世界和可搜索的虛擬世界。

Q5：潛在項目如何參與QitChain的生態建設？他們如何使項目盈利？

答： QTC主鏈新增PoST演算法。這是CHIA的鏈式演算法。 PoST 演算法有大量的潛力，沒有 P 盤也可以提供存儲服務。升級周期約60天，3月1日開始擴容，預計4月底完成。 Qitchain的演算法將升級為CPoC和PoST，Chia服務商將不再需要P盤為QTC生態建設者提供存儲服務。 Qitchain主鏈演算法升級 。由於增加了PoST演算法，那麼更加有利於主網進行嫁接智能合約，這樣有利於跨鏈融合，後期也會設置QTC為搜索引擎的數據存儲和搜索，並為其他生態提供存儲和下載等服務，並建設其他生態，包括商城、知識付費、培訓等，其中這些服務都需要消耗QTC進行。

Q6：QitChain的生態建設目前進展如何？你們將推出哪些舉措來推動QitChain的生態建設？

答： 本月啟動的主網升級計劃進行了無限演進，預計第二季度完成。目前，團隊正全力推進 CpoC+PoST主網升級，希望盡快上線。該基金會將設立1000萬美元的基金進入二級市場。基金會與礦池開發商共同發起「QTC100」生態發展獎勵計劃；該活動將從4月開始，一直持續到2022年6月。之前由QTC組織的DAO活動為QitChain的生態建設背書，本月再次開始第六屆DAO治理活動。

Q7：估計QitChain的生態規模？你覺得QitChain的生態最多能容納多少生態建設者？

答： qitchain的生態規模估計為 1 萬億美元。 每年最多3000P的容量，後期會有升級的計劃。

⑶ 如何實現企業數據 大數據平台 分布式存放

Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平台。本文主要介紹一種基於Hadoop平台的多維分析和數據挖掘平台架構。作為一家互聯網數據分析公司，我們在海量數據的分析領域那真是被「逼上樑山」。多年來在嚴苛的業務需求和數據壓力下，我們幾乎嘗試了所有可能的大數據分析方法，最終落地於Hadoop平台之上。
1. 大數據分析大分類
Hadoop平台對業務的針對性較強，為了讓你明確它是否符合你的業務，現粗略地從幾個角度將大數據分析的業務需求分類，針對不同的具體需求，應採用不同的數據分析架構。
按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析兩種。
實時數據分析一般用於金融、移動和互聯網B2C等產品，往往要求在數秒內返回上億行數據的分析，從而達到不影響用戶體驗的目的。要滿足這樣的需求，可以採用精心設計的傳統關系型資料庫組成並行處理集群，或者採用一些內存計算平台，或者採用HDD的架構，這些無疑都需要比較高的軟硬體成本。目前比較新的海量數據實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
對於大多數反饋時間要求不是那麼嚴苛的應用，比如離線統計分析、機器學習、搜索引擎的反向索引計算、推薦引擎的計算等，應採用離線分析的方式，通過數據採集工具將日誌數據導入專用的分析平台。但面對海量數據，傳統的ETL工具往往徹底失效，主要原因是數據格式轉換的開銷太大，在性能上無法滿足海量數據的採集需求。互聯網企業的海量數據採集工具，有Facebook開源的Scribe、LinkedIn開源的Kafka、淘寶開源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，並將這些數據上載到Hadoop中央系統上。
按照大數據的數據量，分為內存級別、BI級別、海量級別三種。
這里的內存級別指的是數據量不超過集群的內存最大值。不要小看今天內存的容量，Facebook緩存在內存的Memcached中的數據高達320TB，而目前的PC伺服器，內存也可以超過百GB。因此可以採用一些內存資料庫，將熱點數據常駐內存之中，從而取得非常快速的分析能力，非常適合實時分析業務。圖1是一種實際可行的MongoDB分析架構。

圖1 用於實時分析的MongoDB架構
MongoDB大集群目前存在一些穩定性問題，會發生周期性的寫堵塞和主從同步失效，但仍不失為一種潛力十足的可以用於高速數據分析的NoSQL。
此外，目前大多數服務廠商都已經推出了帶4GB以上SSD的解決方案，利用內存+SSD，也可以輕易達到內存分析的性能。隨著SSD的發展，內存數據分析必然能得到更加廣泛的應用。
BI級別指的是那些對於內存來說太大的數據量，但一般可以將其放入傳統的BI產品和專門設計的BI資料庫之中進行分析。目前主流的BI產品都有支持TB級以上的數據分析方案。種類繁多，就不具體列舉了。
海量級別指的是對於資料庫和BI產品已經完全失效或者成本過高的數據量。海量數據級別的優秀企業級產品也有很多，但基於軟硬體的成本原因，目前大多數互聯網企業採用Hadoop的HDFS分布式文件系統來存儲數據，並使用MapRece進行分析。本文稍後將主要介紹Hadoop上基於MapRece的一個多維數據分析平台。
數據分析的演算法復雜度
根據不同的業務需求，數據分析的演算法也差異巨大，而數據分析的演算法復雜度和架構是緊密關聯的。舉個例子，Redis是一個性能非常高的內存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等簡單集合，如果你的數據分析需求簡單地通過排序，鏈表就可以解決，同時總的數據量不大於內存（准確地說是內存加上虛擬內存再除以2），那麼無疑使用Redis會達到非常驚人的分析性能。
還有很多易並行問題（Embarrassingly Parallel），計算可以分解成完全獨立的部分，或者很簡單地就能改造出分布式演算法，比如大規模臉部識別、圖形渲染等，這樣的問題自然是使用並行處理集群比較適合。
而大多數統計分析，機器學習問題可以用MapRece演算法改寫。MapRece目前最擅長的計算領域有流量統計、推薦引擎、趨勢分析、用戶行為分析、數據挖掘分類器、分布式索引等。
2. 面對大數據OLAP大一些問題

OLAP分析需要進行大量的數據分組和表間關聯，而這些顯然不是NoSQL和傳統資料庫的強項，往往必須使用特定的針對BI優化的資料庫。比如絕大多數針對BI優化的資料庫採用了列存儲或混合存儲、壓縮、延遲載入、對存儲數據塊的預統計、分片索引等技術。

Hadoop平台上的OLAP分析，同樣存在這個問題，Facebook針對Hive開發的RCFile數據格式，就是採用了上述的一些優化技術，從而達到了較好的數據分析性能。如圖2所示。
然而，對於Hadoop平台來說，單單通過使用Hive模仿出SQL，對於數據分析來說遠遠不夠，首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapRece的時候進行了優化，但依然效率低下。多維分析時依然要做事實表和維度表的關聯，維度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存儲模式，事實上限制死了數據格式，也就是說數據格式是針對特定分析預先設計好的，一旦分析的業務模型有所改動，海量數據轉換格式的代價是極其巨大的。最後，HiveQL對OLAP業務分析人員依然是非常不友善的，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
使用Hadoop進行多維分析，首先能解決上述維度難以改變的問題，利用Hadoop中數據非結構化的特徵，採集來的數據本身就是包含大量冗餘信息的。同時也可以將大量冗餘的維度信息整合到事實表中，這樣可以在冗餘維度下靈活地改變問題分析的角度。其次利用Hadoop MapRece強大的並行化處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，開銷並不顯著增長。換言之，Hadoop可以支持一個巨大無比的Cube，包含了無數你想到或者想不到的維度，而且每次多維分析，都可以支持成千上百個維度，並不會顯著影響分析的性能。


而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
3. 一種Hadoop多維分析平台的架構
整個架構由四大部分組成：數據採集模塊、數據冗餘模塊、維度定義模塊、並行分 析模塊。

數據採集模塊採用了Cloudera的Flume，將海量的小日誌文件進行高速傳輸和合並，並能夠確保數據的傳輸安全性。單個collector宕機之後，數據也不會丟失，並能將agent數據自動轉移到其他的colllecter處理，不會影響整個採集系統的運行。如圖5所示。

數據冗餘模塊不是必須的，但如果日誌數據中沒有足夠的維度信息，或者需要比較頻繁地增加維度，則需要定義數據冗餘模塊。通過冗餘維度定義器定義需要冗餘的維度信息和來源（資料庫、文件、內存等），並指定擴展方式，將信息寫入數據日誌中。在海量數據下，數據冗餘模塊往往成為整個系統的瓶頸，建議使用一些比較快的內存NoSQL來冗餘原始數據，並採用盡可能多的節點進行並行冗餘；或者也完全可以在Hadoop中執行批量Map，進行數據格式的轉化。

維度定義模塊是面向業務用戶的前端模塊，用戶通過可視化的定義器從數據日誌中定義維度和度量，並能自動生成一種多維分析語言，同時可以使用可視化的分析器通過GUI執行剛剛定義好的多維分析命令。
並行分析模塊接受用戶提交的多維分析命令，並將通過核心模塊將該命令解析為Map-Rece，提交給Hadoop集群之後，生成報表供報表中心展示。
核心模塊是將多維分析語言轉化為MapRece的解析器，讀取用戶定義的維度和度量，將用戶的多維分析命令翻譯成MapRece程序。核心模塊的具體邏輯如圖6所示。

圖6中根據JobConf參數進行Map和Rece類的拼裝並不復雜，難點是很多實際問題很難通過一個MapRece Job解決，必須通過多個MapRece Job組成工作流（WorkFlow），這里是最需要根據業務進行定製的部分。圖7是一個簡單的MapRece工作流的例子。

MapRece的輸出一般是統計分析的結果，數據量相較於輸入的海量數據會小很多，這樣就可以導入傳統的數據報表產品中進行展現。

⑷ Ipfs分布式存儲如何工作它的網路發展又有幾個階段呢

Ipfs是一個分布式存儲網路，它最重要的應用是存儲。只是為了把某個文件永久地保存下來還不夠，並且當有需要的時候，還能把這些內容再重新找出來。存儲和檢索這兩個的集合才構成了IPFS應用的最終場景。

Ipfs從根本上改變了用戶的搜索方式，通過ipfs用戶能夠直接搜索到想要的內容。以往，用戶通過瀏覽器搜索文件首先要找到伺服器的位置，然後使用路徑名稱在伺服器上查找文件。這樣一來，只有文件所有者可以判斷這是否是用戶要找的文件，並且必須保證託管者不會移除文件或關閉伺服器對文件做任何更改。

當文件被添加到IPFS節點上後將生成一個新名字，這個名字實際上是根據文件內容計算出的一個加密哈希。加密能夠保證該哈希始終指標是這一文件的內容，哪怕只在文件中修改一個比特的數據，哈希都會完全不同。

Filecoin分布式存儲網路發展分為三個階段

第一階段，垃圾數據存儲階段

這是獲取filecoin數量最多的階段，由最原始積累到最大紅利，它的任務主要是擴展網路空間，發現修補漏洞，並進行網路升級。收益比例是100%區塊獎勵。時間是2020年10月到2022年10月。

第二階段，公共數據存儲階段。

這是商戶轉型階段，由區塊獎勵到開發各類存儲應用以及新一代互聯網傳輸協議的推進。它的任務是擴張網路空間，提升網路安全，並開啟存儲應用。收益比例是70%區塊獎勵以及30%存儲獎勵。預計時間是2022年10月到2025年10月。

第三階段是真實數據存儲階段，並且全面開啟商用。

它的任務是真實存儲企業、政府、個人數據以及擴大網路空間。收益比例是70%存儲獎勵和30%區塊獎勵。預計時間是2025年10月到未來。

另外為了實現分布式存儲，filecoin白皮書中提到了幾種證明機制。其中，最具特色的是復制證明和時空證明，這兩種證明機制就是分布式存儲項目filecoin目前需要做到的實現方式。復制證明是證實礦工保存了相應的有效數據，時空證明是證實礦工的存儲設備中有有效數據的時刻。

總得來說，ipfs越來越成為 社會 發展的趨勢，不知大家是否跟上了時代的腳步了嗎？

⑸ 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。

⑹ 什麼是分布式存儲

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。

(6)有效數據排隊進場分布式存儲擴展閱讀：

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。

⑺ IPFS是什麼項目，靠譜嗎

什麼是IPFS？
IPFS（星際文件系統）是底層協議、是分布式系統、也是網路。
IPFS是底層協議：IPFS底層協議類似互聯網主流的HTTP協議，目前大眾幾乎所有瀏覽的所有互聯網信息都遵循HTTP協議，HTTP協議簡單的來說就是數據傳輸協議。大眾閱讀信息的時候對網頁發送請求，然後這個請求發送到中心化伺服器，伺服器再返回相關的內容給到大眾，所以HTTP協議傳輸要向某個具體中心化伺服器地址即IP請求，具體到某個中心化伺服器就容易出現問題，比如伺服器被攻擊造成信息泄露安全問題、伺服器奔潰難以負載高數量級的用戶請求頁面載入不出來、伺服器被毀數據無法還原永久丟失也就是我們常見的404界面......
和HTTP協議不同的是，IPFS協議不是基於IP定址，而是基於內容定址，就是在IPFS系統的文件是碎片化的，每個碎片都進行Hash運算（復雜的數學運算）最終有個hash值，把整個文件所有的碎片再hash拼接在一起就可以得到整個文件Hash值，然後大眾可以通過最終的Hash值直接瀏覽完整的文件。文件碎片不是存在一個伺服器，而是眾多伺服器，去中心化。沒有中心化伺服器，黑客就無法精準攻擊、多伺服器可以承受更高數量級用戶請求頁面載入更快，單個伺服器被毀數據可以從其它伺服器恢復保證信息永存。基於內容定址的IPFS協議，比HTTP協議有著更安全、成本更低、對用戶更友好的優勢，這是未來的趨勢
IPFS是分布式存儲系統：IPFS中有底層傳輸協議，也有文件存儲系統，就像傳統的互聯網有HTTP協議也有數據存儲的伺服器。IPFS網路中，和傳統互聯網中數據存儲也有很大的不同，傳統的互聯網數據存儲是中心化的，比如目前阿里雲、騰訊雲、華為雲，這些頭部雲伺服器公司分割了市場數據存儲的絕大部分利潤，而IPFS是講求共享精神，就是讓大眾可以貢獻自己閑置的網路資源（帶寬+硬碟）做節點來為IPFS做貢獻，同時大眾又可以享受便宜且更加友好的數據下載、瀏覽體驗，像早些年的BT下載。
IPFS分布式文件存儲系統，能讓閑置的資源充分利用，降低整個社區的數據使用成本，分布式存儲，也讓數據更安全，畢竟單個節點更容易被攻擊。
IPFS是網路：有了底層文件傳輸協議，有了分布式文件存儲系統，在IPFS上再開發應用使用存儲系統和傳輸協議，那麼就構成了一個網路閉環，所以IPFS又是網路。
IPFS網路自2015年就已經上線運營，至今已經有了5年時間。5年時間里IPFS取得了重大成就。
IPFS能讓目前的互聯網應用（搜索引擎比如網路、視頻下載比如優酷、電商平台比如淘寶等）更安全、速度更快、保存更久、隱私性更高，分布式網路是未來的趨勢，各大巨頭都開始研究，IPFS在國外已經有了可觀的成績。

⑻ 分布式基礎-存儲引擎

題目和文章內容有點不太符合,這里存儲引擎是指單機存儲引擎。對於分布式存儲系統來說，存儲引擎是必須的。存儲引擎決定了數據在內存和磁碟中具體如何存儲的，如何方便地拿出來的問題。可以說直接決定了存儲系統的性能和可以干什麼，不可以干什麼的問題；本文參考《數據密集型應用系統的設計》 和《大規模分布式存儲系統原理解析和架構實戰》。

存儲系統的功能做機制的簡化就是存儲和查詢，如果從一般功能出發就是基礎的增刪改查。從最簡單的開始想起，最簡單的存儲系統，無非就是把數據直接寫入到文件中（可以按照K,V一行方式存儲），需要的時候就順序讀取文件，找到可以需要查詢的行。這在少量的數據的時候並沒有問題，但是如果是大批量數據，幾百MB或者幾GB，甚至TB，PB的時候，順序讀取大量文件那速度慢的嚇人。

順序讀取文件做遍歷查找，速度很慢，我們第一想到的思路是建索引，索引最常用的就是哈希表了，如果我們對文件中的數據建個索引，Key 保存著我們下次要查詢的值，Value對應這哪個文件的哪個位置。在內存中保存這個索引，下次查詢的時候，我們通過哈希錶快速定位到文件和位置，就可以迅速取到需要的值了。Bitcask折中日誌型小型文件系統就採用這種存儲方法，它可以提供高性能的讀寫，只需要經過一次磁碟的定址就可以獲取到所需要的數據。

作為日誌型的存儲系統，Bitcask的刪除和修改是通過順序記錄到文件中，並不是對原來的文件進行修改，這減少了隨機磁碟的讀寫操作。數據寫入到文件中，如果一直寫，顯然文件越來越大，不便於操作，所以限制文件的大小，當大小達到一定規模後，重新寫入一個文件。 對於更新和刪除的數據，如果不處理，會產生大量的垃圾數據，佔用了空間，所以後台會定時進行文件合並，合並的時候刪除標記刪除的具體數據。

Bitcask

哈希存儲引擎的數據分為兩份，一份是內存中的數據，一個是磁碟的文件，系統崩潰後，磁碟中的哈希表就沒有了。如果恢復的時候通過讀取文件的方式也是可以重建的，但是如果文件很多，很大，恢復的時間就會很長，Bitcask對每個段的文件的哈希錶快照存儲在文件中，下次恢復的時候可以快速恢復。

Bitcask只有一個寫入線程追加，可以採用多個讀取的線程並發讀取，性能上還是很不錯。

哈希存儲引擎 因為採用哈希表，查找的性能不錯，但是同樣因為採用哈希存儲引擎，會導致范圍查詢，只能通過遍歷的方式去查詢數據，范圍查詢慢。

剛才結構也說了，索引必須可以保存在內存中，才可以性能夠好，但是如果數據量超大，內存中無法保存，保存到磁碟中，會產生大量的隨機訪問。另外哈希還存在著哈希沖突的問題。

剛才的哈希存儲引擎的兩個缺點，一是范圍查詢性能很差，我們要做范圍查詢，最好數據是有序的，有序的就可以不用遍歷全部數據去做范圍查詢了。所以我們內存的數據不就不適合哈希索引，我們可以考慮改造成一個支持排序的數據結構。 另外剛才的哈希存儲引擎，數據是按照順序寫入到數據文件中的，如果同一個key的多次更新，只保留最後一個數據的時候，是不是挺麻煩。

我們可以將文件中和內存中的數據都排序，這種格式稱為排序字元串，在Level DB中叫SSTable。文件中的K-V結構排序後，好處是我們在做多文件合並的時候，可以按照多路歸並的演算法，快速排序，用多個指針依次比較和後移就可以辦到。多個文件含有同一個值的時候，我們可以保留最新的欄位值。

內存中的數據排序後，我們不一定對所有的數據的key都保存，可以只保存部分，根據key的排序特性，也可以很容易找到要找的值。 由於要對內存中的數據排隊，而且數據要經常插入和刪除，所以紅黑樹和AVL樹是比較適合這種場合。對於存儲在磁碟上的文件，也是有序的，用普通的AVL樹或紅黑樹，保存到磁碟上後，數據多的話，樹的層次會很高，這樣通過多個指針需要多次隨機讀取，所以一般採用專門為大數據存儲磁碟而設計的B+樹，B+樹的每個節點的分叉很多，一個節點可能有上千個分支。這樣很少的層次就可以支持大量的數據了。

這種引擎如何寫入數據：

如何讀取數據：

這個存儲引擎就是LSM 存儲引擎的本質了，Level DB 就是採用這個存儲引擎的。

類似的存儲引擎還用於HBASE，以前還記得學習HBase的時候minor compaction（少量的HFile合適小文件合並，為提升性能同時減少IO壓力）和major compaction（一個Node節點的所有文件合並），還比較迷茫。 從上圖的Level DB存儲引擎圖可以看出，數據處理過程：

說明清單文件保存的是元數據信息，記錄了每個SSTable文件所屬的Level，文件中的key的最大值和最小值。同時由於SSTable文件經常變動的，所以增加個當前文件指向當前的清單文件這樣操作起來就不用加鎖了。

相對於以上兩種引擎，B樹存儲引擎應用的最廣泛，在關系型資料庫中運用的很多。B樹存儲引擎不光支持隨機查詢，還很好地支持范圍查詢。像SSTable一樣，B樹引擎同樣保持了對key的排序。在文件存儲上，還是有很大的差異。LSM存儲引擎的段文件大小不一，是順序寫入到磁碟的。B-Tree不像LSM樹那樣有內存表和SSTable，而只有一個B樹，當然一些頂層塊常在內存中。

B樹是按照塊存儲資料庫的數據的，它一般是一個多叉樹，比如InnoDB引擎採用B+樹存儲，每個節點大概有1200個子分支。B樹分為葉子節點和非葉子節點，葉子節點存儲的是key和具體的數據，而非葉子節點存的是key和磁碟地址。

B樹存儲結構

以B+樹為例說明查詢和插入的基本流程

讀取一個節點，如果對應的節點所在的數據頁不在內存中，需要按照下面的過程從磁碟中讀取，然後緩存在內存中。

插入和更新按照InnoDB引擎為例的話,還是比較復雜。

實際中還涉及到bin log日誌。可以看到實際工程中，B-樹引擎還是通過redo log這種WAL日誌，用順序磁碟讀寫替換了隨機讀寫；change buffer 減少了隨機讀數據的過程，可以合並多條修改記錄，一次性寫，增加了性能。

B樹和LSM樹相比有以下特點： B-樹引擎特點：

⑼ 什麼是分布式數據存儲

什麼是分布式存儲

分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。

分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。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，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。

⑽ 分布式存儲的優點有哪些

分布式存儲的六大優點
分布式存儲往往採用分布式的系統結構，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，將通用硬體引入的不穩定因素降到最低。優點如下：

1. 高性能

一個具有高性能的分布式存戶通常能夠高效地管理讀緩存和寫緩存，並且支持自動的分級存儲。分布式存儲通過將熱點區域內數據映射到高速存儲中，來提高系統響應速度;一旦這些區域不再是熱點，那麼存儲系統會將它們移出高速存儲。而寫緩存技術則可使配合高速存儲來明顯改變整體存儲的性能，按照一定的策略，先將數據寫入高速存儲，再在適當的時間進行同步落盤。

2. 支持分級存儲

由於通過網路進行松耦合鏈接，分布式存儲允許高速存儲和低速存儲分開部署，或者任意比例混布。在不可預測的業務環境或者敏捷應用情況下，分層存儲的優勢可以發揮到最佳。解決了目前緩存分層存儲最大的問題是當性能池讀不命中後，從冷池提取數據的粒度太大，導致延遲高，從而給造成整體的性能的抖動的問題。

3. 一致性

與傳統的存儲架構使用RAID模式來保證數據的可靠性不同，分布式存儲採用了多副本備份機制。在存儲數據之前，分布式存儲對數據進行了分片，分片後的數據按照一定的規則保存在集群節點上。為了保證多個數據副本之間的一致性，分布式存儲通常採用的是一個副本寫入，多個副本讀取的強一致性技術，使用鏡像、條帶、分布式校驗等方式滿足租戶對於可靠性不同的需求。在讀取數據失敗的時候，系統可以通過從其他副本讀取數據，重新寫入該副本進行恢復，從而保證副本的總數固定;當數據長時間處於不一致狀態時，系統會自動數據重建恢復，同時租戶可設定數據恢復的帶寬規則，最小化對業務的影響。

4. 容災性

在分布式存儲的容災中，一個重要的手段就是多時間點快照技術，使得用戶生產系統能夠實現一定時間間隔下的各版本數據的保存。特別值得一提的是，多時間點快照技術支持同時提取多個時間點樣本同時恢復，這對於很多邏輯錯誤的災難定位十分有用，如果用戶有多台伺服器或虛擬機可以用作系統恢復，通過比照和分析，可以快速找到哪個時間點才是需要回復的時間點，降低了故障定位的難度，縮短了定位時間。這個功能還非

5. 擴展性

6. 存儲系統標准化