大规模存储式系统

Ⅰ 集中式存储和分布式存储的区别在哪里如何选择

如今全球数据存储量呈现爆炸式增长，企业及互联网数据以每年50%的速率在增长，据Gartner预测，到2020年，全球数据量将达到35ZB，等于80亿块4TB硬盘。数据结构变化给存储系统带来新的挑战。非结构化数据在存储系统中所占据比例已接近80%。

互联网的发展使得数据创造的主体由企业逐渐转向个人用户，而个人所产生的绝大部分数据均为图片、文档、视频等非结构化数据；企业办公流程更多通过网络实现，表单、票据等都实现了以非结构化为主的数字化存档;同时，基于数据库应用的结构化数据仍然在企业中占据重要地位，存储大量的核心信息。

数据业务的急剧增加，传统单一的SAN存储或NAS存储方式已经不适应业务发展需要。SAN存储：成本高，不适合PB级大规模存储系统。数据共享性不好，无法支持多用户文件共享。NAS存储：共享网络带宽，并发性能差。随系统扩展，性能会进一步下降。因此，集中式存储再次活跃。

那么集中式存储和分布式存储的有缺点分别有哪些呢？在面对二者时我们该如何选择呢？下面我将为大家介绍和分析集中式存储和分布式存储的不同之处以及在应用中我们应做的选择。


分布式和集中式存储的选择

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。

Ⅱ 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。

(2)大规模存储式系统扩展阅读：

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。

Ⅲ 如何开启大容量存储模式

一般是需要开启手机系统的开发者模式，通过USB数据线进行连接，方可开启大容量存储模式。

Ⅳ HDFS简介：不用HDFS我们如何存储大规模数据

        大数据技术主要是要解决大规模数据的计算处理问题，但是我们要想对数据进行计算，首先要解决的其实是大规模数据的存储问题。

         如果一个文件的大小超过了一张磁盘的大小，你该如何存储？ 单机时代，主要的解决方案是 RAID ；分布式时代，主要解决方案是 分布式文件系统 。

           其实不论是在 RAID 还是 分布式文件系统 ，大规模数据存储都需要解决几个核心问题，这些问题都是什么呢？总结一下，主要有以下三个方面。       

        1. 数据存储容量的问题。 既然大数据要解决的是数以 PB 计的数据计算问题，而一般的服务器磁盘容量通常 1～2TB，那么如何存储这么大规模的数据呢？

        2. 数据读写速度的问题。 一般磁盘的连续读写速度为几十 MB，以这样的速度，几十 PB 的数据恐怕要读写到天荒地老。

        3. 数据可靠性的问题。 磁盘大约是计算机设备中最易损坏的硬件了，通常情况一块磁盘使用寿命大概是一年，如果磁盘损坏了，数据怎么办？

        RAID（独立磁盘冗余阵列）技术是将多块普通磁盘组成一个阵列，共同对外提供服务。主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度，增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘，通过使用 RAID 技术，实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。

        常用 RAID 技术有图中下面这几种，RAID0，RAID1，RAID10，RAID5， RAID6。

           首先，我们先假设服务器有 N 块磁盘。

            RAID 0  是数据在从内存缓冲区写入磁盘时，根据磁盘数量将数据分成 N 份，这些数据同时并发写入 N 块磁盘，使得数据整体写入速度是一块磁盘的 N 倍；读取的时候也一样，因此 RAID 0 具有极快的数据读写速度。但是 RAID 0 不做数据备份，N 块磁盘中只要有一块损坏，数据完整性就被破坏，其他磁盘的数据也都无法使用了。

            RAID 1 是数据在写入磁盘时，将一份数据同时写入两块磁盘，这样任何一块磁盘损坏都不会导致数据丢失，插入一块新磁盘就可以通过复制数据的方式自动修复，具有极高的可靠性。

           结合 RAID 0 和 RAID 1 两种方案构成了 RAID 10 ，它是将所有磁盘 N 平均分成两份，数据同时在两份磁盘写入，相当于 RAID 1；但是平分成两份，在每一份磁盘（也就是 N/2 块磁盘）里面，利用 RAID 0 技术并发读写，这样既提高可靠性又改善性能。不过 RAID 10 的磁盘利用率较低，有一半的磁盘用来写备份数据。

           一般情况下，一台服务器上很少出现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘的情况下，如果能利用其他磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，这样在保证可靠性和性能的同时，磁盘利用率也得到大幅提升。

           顺着这个思路， RAID 3  可以在数据写入磁盘的时候，将数据分成 N-1 份，并发写入 N-1 块磁盘，并在第 N 块磁盘记录校验数据，这样任何一块磁盘损坏（包括校验数据磁盘），都可以利用其他 N-1 块磁盘的数据修复。但是在数据修改较多的场景中，任何磁盘数据的修改，都会导致第 N 块磁盘重写校验数据。频繁写入的后果是第 N 块磁盘比其他磁盘更容易损坏，需要频繁更换，所以 RAID 3 很少在实践中使用，因此在上面图中也就没有单独列出。

           相比 RAID 3， RAID 5 是使用更多的方案。RAID 5 和 RAID 3 很相似，但是校验数据不是写入第 N 块磁盘，而是螺旋式地写入所有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免 RAID 3 频繁写坏一块磁盘的情况。

            如果数据需要很高的可靠性，在出现同时损坏两块磁盘的情况下，仍然需要修复数据，这时候可以使用 RAID 6。

             RAID 6 和 RAID 5 类似 ， 但是数据只写入 N-2 块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息（使用不同算法生成）。

            从下面表格中你可以看到在相同磁盘数目（N）的情况下，各种 RAID 技术的比较。

        现在我来总结一下，看看 RAID 是如何解决我一开始提出的，关于存储的三个关键问题。

         1. 数据存储容量的问题。 RAID 使用了 N 块磁盘构成一个存储阵列，如果使用 RAID 5，数据就可以存储在 N-1 块磁盘上，这样将存储空间扩大了 N-1 倍。

         2. 数据读写速度的问题。 RAID 根据可以使用的磁盘数量，将待写入的数据分成多片，并发同时向多块磁盘进行写入，显然写入的速度可以得到明显提高；同理，读取速度也可以得到明显提高。不过，需要注意的是，由于传统机械磁盘的访问延迟主要来自于寻址时间，数据真正进行读写的时间可能只占据整个数据访问时间的一小部分，所以数据分片后对 N 块磁盘进行并发读写操作并不能将访问速度提高 N 倍。

         3. 数据可靠性的问题。 使用 RAID 10、RAID 5 或者 RAID 6 方案的时候，由于数据有冗余存储，或者存储校验信息，所以当某块磁盘损坏的时候，可以通过其他磁盘上的数据和校验数据将丢失磁盘上的数据还原。

        RAID 可以看作是一种垂直伸缩，一台计算机集成更多的磁盘实现数据更大规模、更安全可靠的存储以及更快的访问速度。而 HDFS 则是水平伸缩，通过添加更多的服务器实现数据更大、更快、更安全存储与访问。

        RAID 技术只是在单台服务器的多块磁盘上组成阵列，大数据需要更大规模的存储空间和更快的访问速度。将 RAID 思想原理应用到分布式服务器集群上，就形成了 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 的架构思想。

Ⅳ 分布式存储系统是做什么的

一句话，是为了解决非分布式存储系统满足不了的存储瓶颈、性能瓶颈而产生的。
对了非分布式存储系统而言，数据量大、访问量大都会导致IO瓶颈，分布式存储通过把一个完整的数据集分片，存储到不同的节点中，每个节点都能对外提供服务来提高整个存储的存储能力、处理能力、快速响应能力。

Ⅵ 什么是大数据存储管理

1.分布式存储

传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。

但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。

2.超融合VS分布式

注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。

3.避免控制器瓶颈(Controller Choke Point)

实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。

此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。

4.删重和压缩

掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。

5.合并Hadoop发行版

很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率

6.虚拟化Hadoop

虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。

7.创建弹性数据湖

创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

不幸的是，传统架构和应用(也就是非分布式)并不尽如人意。随着数据集越来越大，将应用迁移到数据不可避免，而因为延迟太长也无法倒置。

理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本

8.整合分析

分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不同的是基于开源应用的出现，以及数据库表单和社交媒体，非结构化数据资源(比如，维基网络)的整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准的能力，有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。合适的工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。

9. 大数据遇见大视频

大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。很短时间内这些资源将产生大量的内容，大量必须要处理的内容。如果没有专业的存储解决方案很可能会导致视频丢失和质量降低的问题。

10.没有绝对的赢家

Hadoop的确取得了一些进展。那么随着大数据存储遍地开花，它是否会成为赢家，力压其它方案，其实不然。

比如，基于SAN的传统架构在短期内不可取代，因为它们拥有OLTP，100%可用性需求的内在优势。所以最理想的办法是将超融合平台与分布式文件系统和分析软件整合在一起。而成功的最主要因素则是存储的可扩展性因素。

Ⅶ 分布式存储有哪些

问题一：当前主流分布式文件系统有哪些?各有什么优缺点 目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：
1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;
2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;
3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。
5.相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：
1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;
2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;
3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突.

问题二：分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多 *** 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。
联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能

问题三：什么是分布式存储系统？ 就是将数据分散存储在多 *** 立的设备上

问题四：什么是分布式数据存储 定义：
分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
特点：
1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。
2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。
3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

问题五：分布式文件系统有哪些主要的类别？ 分布式存储在大数据、云计算、虚拟化场景都有勇武之地，在大部分场景还至关重要。munity.emc/message/655951 下面简要介绍*nix平台下分布式文件系统的发展历史：
1、单机文件系统
用于操作系统和应用程序的本地存储。
2、网络文件系统（简称：NAS）
基于现有以太网架构，实现不同服务器之间传统文件系统数据共享。
3、集群文件系统
在共享存储基础上，通过集群锁，实现不同服务器能够共用一个传统文件系统。

4、分布式文件系统
在传统文件系统上，通过额外模块实现数据跨服务器分布，并且自身集成raid保护功能，可以保证多台服务器同时访问、修改同一个文件系统。性能优越，扩展性很好，成本低廉。

问题六：分布式文件系统和分布式数据库有什么不同 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

问题七：分布式存储有哪些 华为的fusionstorage属于分布式 您好，很高兴能帮助您，首先，FusionDrive其实是一块1TB或3TB机械硬盘跟一块128GB三星830固态硬盘的组合。我们都知道，很多超极本同样采用了混合型硬盘，但是固态硬盘部分的容量大都只有8GB到32GB之间，这个区间无法作为系统盘来使用，只能作

问题八：linux下常用的分布式文件系统有哪些 这他妈不是腾讯今年的笔试题么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
网络文件系统是FreeBSD支持的文件系统中的一种，也被称为NFS。
NFS允许一个系统在网络上与它人共享目录和文件。通过使用NFS， 用户和程序可以象访问本地文件一样访问远端系统上的文件。它的好处是：
1、本地工作站使用更少的磁盘空间，因为通常的数据可以存放在一台机器上而且可以通过网络访问到。
2、用户不必在每个网络上机器里面都有一个home目录。home目录可以被放在NFS服务器上并且在网络上处处可用。
3、诸如软驱、CDROM、和ZIP之类的存储设备可以在网络上面被别的机器使用。可以减少整个网络上的可移动介质设备的数量。
开发语言c/c++,可跨平台运行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套开放源代码的分布式文件系统，允许系统之间通过局域网和广域网来分享档案和资源。OpenAFS是围绕一组叫做cell的文件服务器组织的，每个服务器的标识通常是隐藏在文件系统中，从AFS客户机登陆的用户将分辨不出他们在那个服务器上运行，因为从用户的角度上看，他们想在有识别的Unix文件系统语义的单个系统上运行。
文件系统内容通常都是跨cell复制，一便一个硬盘的失效不会损害OpenAFS客户机上的运行。OpenAFS需要高达1GB的大容量客户机缓存，以允许访问经常使用的文件。它是一个十分安全的基于kerbero的系统，它使用访问控制列表(ACL）以便可以进行细粒度的访问，这不是基于通常的Linux和Unix安全模型。开发协议IBM Public，运行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一个具备容错功能的网路分布式文件统，它将数据分布在网络中的不同服务器上，MooseFs通过FUSE使之看起来就 是一个Unix的文件系统。但有一点问题，它还是不能解决单点故障的问题。开发语言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
网络文件系统(Network FileSystem,NFS)是大多数局域网(LAN）的重要的组成部分。但NFS不适用于高性能计算中苛刻的输入书橱密集型程序，至少以前是这样。NFS标准的罪行修改纳入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的并行实现，将传输速率提高了几个数量级。
开发语言c/c++,运行在linu下。
googleFs
据说是一个比较不错的一个可扩展分布式文件系统，用于大型的，分布式的，对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能，它可以给大量的用户提供性能较高的服务。google自己开发的。

问题九：分布式存储都有哪些，并阐述其基本实现原理 神州云科 DCN NCS DFS2000（简称DFS2000）系列是面向大数据的存储系统，采用分布式架构，真正的分布式、全对称群集体系结构，将模块化存储节点与数据和存储管理软件相结合，跨节点的客户端连接负载均衡，自动平衡容量和性能，优化集群资源，3-144节点无缝扩展，容量、性能岁节点增加而线性增长，在 60 秒钟内添加一个节点以扩展性能和容量。

问题十：linux 分布式系统都有哪些？ 常见的分布式文件系统有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自适用于不同的领域。它们都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
GFS（Google File System）
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Google公司为了满足本公司需求而开发的基于Linux的专有分布式文件系统。。尽管Google公布了该系统的一些技术细节，但Google并没有将该系统的软件部分作为开源软件发布。
下面分布式文件系统都是类 GFS的产品。
HDFS
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Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。 Hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting开发的使用广泛的文本搜索库。它起源于Apache Nutch，后者是一个开源的网络搜索引擎，本身也是Luene项目的一部分。Aapche Hadoop架构是MapRece算法的一种开源应用，是Google开创其帝国的重要基石。
Ceph
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是加州大学圣克鲁兹分校的Sage weil攻读博士时开发的分布式文件系统。并使用Ceph完成了他的论文。
说 ceph 性能最高，C++编写的代码，支持Fuse，并且没有单点故障依赖， 于是下载安装， 由于 ceph 使用 btrfs 文件系统， 而btrfs 文件系统需要 Linux 2.6.34 以上的内核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基于的btrfs本身就不成熟，它的官方网站上也明确指出不要把ceph用在生产环境中。
Lustre
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Lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。
该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，可以支持超过10000个节点，数以PB的数据量存储系统。
目前Lustre已经运用在一些领域，例如HP SFS产品等。

Ⅷ 集中式存储和分布式存储有什么区别

区别：

1、物理介质分布不同。

集中存储：物理介质集中布放。

分布存储：物理介质分布到不同的地理位置。

2、视频流上传不同：

集中存储：视频流上传到中心。

分布存储：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。

3、对机房有要求不同：

集中存储：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：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。

(8)大规模存储式系统扩展阅读：

集中存储：

指建立一个庞大的数据库，把各种信息存入其中，各种功能模块围绕信息库的周围并对信息库进行录入、修改、查询、删除等操作的组织方式。

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。

网络-集中存储

网络-分布式存储系统

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《大规模分布式存储系统》（杨传辉）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：大规模分布式存储系统

作者：杨传辉

豆瓣评分：7.8

出版社：机械工业出版社

出版年份：2013-9-1

页数：293

内容简介：

《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》是分布式系统领域的经典着作，由阿里巴巴高级技术专家“阿里日照”（OceanBase核心开发人员）撰写，阳振坤、章文嵩、杨卫华、汪源、余锋（褚霸）、赖春波等来自阿里、新浪、网易和网络的资深技术专家联袂推荐。理论方面，不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理，而且对谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等国际型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析；实战方面，首先通过对阿里巴巴的分布式数据库OceanBase的实现细节的深入剖析完整地展示了大规模分布式存储系统的架构与设计过程，然后讲解了大规模分布式存储技术在云计算和大数据领域的实践与应用。

《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》内容分为四个部分：基础篇——分布式存储系统的基础知识，包含单机存储系统的知识，如数据模型、事务与并发控制、故障恢复、存储引擎、压缩/解压缩等；分布式系统的数据分布、复制、一致性、容错、可扩展性等。范型篇——介绍谷歌、亚马逊、微软、阿里巴巴等着名互联网公司的大规模分布式存储系统架构，涉及分布式文件系统、分布式键值系统、分布式表格系统以及分布式数据库技术等。实践篇——以阿里巴巴的分布式数据库OceanBase为例，详细介绍分布式数据库内部实现，以及实践过程中的经验。专题篇——介绍分布式系统的主要应用：云存储和大数据，这些是近年来的热门领域，本书介绍了云存储平台、技术与安全，以及大数据的概念、流式计算、实时分析等。

作者简介：

杨传辉，阿里巴巴高级技术专家，花名日照，OceanBase核心开发人员，对分布式系统的理论和工程实践有深刻理解。曾在网络作为核心成员参与类MapRece系统、类Bigtable系统和网络分布式消息队列等底层基础设施架构工作。热衷于分布式存储和计算系统设计，乐于分享，有技术博客NosqlNotes。

Ⅹ 谁能简述三大网络存储

三大网络存储：

1、前端存储

所谓前端存储，是在网络视频监控系统的前端设备(如网络视频编码器或网络摄像机)中内置存储部件，由前端设备直接完成监控图像的本地录制和保存。

前端存储具有几个方面的优势：一是可以通过分布式的存储部署，来减轻集中存储带来的容量压力;二是可以有效缓解集中存储带来的网络流量压力;三是可以避免集中存储在网络发生故障时的图像丢失。

对于前端存储，由于单个前端编码设备通常所带监控点路数不多，存储时间也不长，所以对存储容量要求不高，网络摄像机一般用CF卡或SD卡，视频服务器一般用内置硬盘。

这与以往单机存储相比，基本没有区别。

而与以往单机存储本质上不同的是，为了保证用户访问的灵活性和便捷性，网络视频监控系统中的所有前端存储除了要能够提供点对点的单机访问外，还要能够通过一个统一的接口提供所有内容的集 *** 享。

为此，网络视频监控系统通过中心业务平台对所有前端吵察存储进行统一管理和调度，并实现存储空间和存储内容的网络化。

这样，用户既可以直接登录单个前端设备进行录像资料的点播回放，也可以统一登录中心业务平台进行所有前端录像资料的集中检索和回放。

2、中心存储

在网络视频监控系统中，部署得更多的是中心存储。

前端设备采集监控点图像并编码压缩处理成数字监控码流，然后通过网络传送到中心业务平台，由中心业务平台将码流分发给网络录像单元进行集中存储。

在很多大型的视频监控联网应用中，也可采用多级分布的中心存储方式，即分中心存储，这样一方面可以降低一个中心点集中存储带来的存储容量和网络流量的压力，一方面可以大幅度提升系统的可靠性。

使用中心/分中心存储，在以下几个方面具有明显优势：一是对于用户而言，检索和调用录像资源更为方便;二是存储内容的完整性更容易保证，不会因为某个前端设备失窃或损坏而导致重要内容的丢失;三是可以合理的进行资源调度，为前端设备按需分配存储空间，从而节约资源;四是有利于制定多样化的存储策略，以满足用户的个性化需求;五是维护方便，便于集中检测和及时排查问题。

对于监控点路数比较少、存储时间要求不长的应用场合，中心/分中心存储可以采用服务器插硬盘或外接磁盘柜这种比较简单的方式进行部署，称为DAS(直接访问存储)，与单机类似。

而随着网络视频监控的优势被广泛认可，侍伍现在开始出现越来越多的大型甚至超大型视频监控系统，比如“平安城市”建设中的社会面治安监控系统、中国电信和中国网通正在全面推进的“全球眼”和“宽视界”这两大运营级视频监控系统，这些监控系统都面临着前端设备的大规模接入和大容量集中存储的需求。

以往的单机存储方式无法满足这些系统在容量灵活扩展方面的应用需求，必须采用更为先进的网络存储设备和存储技术，其中典型的就是SAN、NAS以及iSCSI。

SAN(存储区域网)起源于上老碰或世纪九十年代中后期，与DAS不同，SAN基于光纤通道技术，服务器和存储阵列之间通过光纤通道交换机连接，形成专用于数据存储的区域网络。

SAN采用了面向网络的存储结构，数据处理和数据存储分离，具有存储空间易于扩展、寻址灵活、可远距离传输数据、I/O性能高、存储设备利用率高等特点，是一种全新的存储体系结构。

与SAN基于专门的光纤通道协议不同，NAS(网络访问存储)基于IP网络实现服务器和存储阵列的互联，使用TCP/IP协议进行通信，以文件级的I/O方式进行数据传输。

相比之下，NAS设备的安装、调试、使用和管理更简单，部署成本也相对较低。

iSCSI是IETF一种新的标准协议，即透过IP网络，将SCSI区块数据转换成网络封包的一种传输标准，它和NAS一样透过IP网络来传输数据，但在数据存取方式上，则采用与NAS不同的，而与SAN相同的Block Protocol协议。

由此，iSCSI给用户带来的价值在于：第一，iSCSI使SCSI数据包在以太网中传输成为可能，使SAN摆脱了昂贵的光纤网络，通过IP网络即可实现原先的功能，既降低了管理复杂度又降低了成本;第二，由于用户应用需求的复杂性，往往会同时部署SAN和NAS两种存储网络，而iSCSI则可以将两者融合起来。

iSCSI的这些特点非常契合现在的视频监控发展的现状和方向，特别是在运营级视频监控领域，存储的规模大、投入高，基于目前成熟的IP网络进行中心/分中心存储系统的构建，iSCSI技术无疑是一个很好的参考。

3、混合型存储

对于视频监控网络比较复杂，对存储安全性和可靠性要求又非常高的应用场合，可以采用既有集中存储也有前端存储的部署方式，兼有二者的优势，并规避可能存在的风险，是一种比较好的选择。

但会带来管理的复杂度和高昂的建设成本，需要根据具体情况而定。