分布式存储与传统存储方式的区别

A. 现阶段的区块链技术中的分布式储存与传统的相比的差异是什么

一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据，传统分布式存储一般是将数据按照一定的规则分成多份进行存储。
二是区块链每个节点存储都是独立的、地位等同的，依靠共识机制保证存储的一致性，而传统分布式存储一般是通过中心节点往其他备份节点同步数据。
数据节点可以是不同的物理机器，也可以是云端不同的实例。
以上就是金窝窝网络分析的区块链技术中与传统的分布式储存的差异化，可供参考。

B. 分布式存储相对于单机存储的挑战是

1、分布式相比于传统存储系统的优点

①高性能：它通常可以高效地管理读缓存和写缓存，支持自动的分布式存储通过将热点区域2映射到高速缓存，提高响应速度。一旦不在是热点，那么存储系统将会把他们移除。写缓存技术可配合高速存储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支持分布式存储：通过网络进行松耦合链接，允许高速村塾和低速存储分开部署。一定条件下分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了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多副本一致性：他相比传统的存储框架使用RAID不同。它采用了多分本备份机制，存储之前进行分片，之后按照一定的规则存在集群的节点上，为了保证数据一致性，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，读取数据失败，从其他副本获取，重新写入该副本恢复。

④容灾与备份：对于容灾采用最重要的手段就是快照，可以实现一定时间下的数据的保存。他有利于故障重现，有助于分析研究，避免灾难，备份就是为了数据的安全性。

⑤弹性扩展：分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能，节点扩展后，旧数据自动迁移到新节点上，实现负载均衡，避免单点问题。水平扩展只需要将节点和原来的集群链接到同一网络，整个过程不会对业务造成影响，当加节点时，集群系统的容量和性能随之线性扩展，新节点资源会被平台接管，分配或吸收。

⑥存储系统标准化：随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入，在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不同磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面降低了存储采购和管理成本。

2、分布式相比于传统存储系统的缺点

首先，从部署与维护的角度来看，分布式存储部署过程较为复杂，需要专门的人才进行部署，维护与管理，需要一定的时间培养专门的人才。其次，从硬件设备角度来看，分布式存储使用的均为X86架构服务器，稳定性可能不如传统的硬件存储。尤其对于银行，金融，政府等重要行业，稳定永远大于一切，他们既是新技术的实践者但同时也需要最稳定的环境保持业务的良好运行。最后，对于数据保护技术，大部分都是通过副本技术实现数据保护机制，常见的有两副本三副本等，这样也会造成可用存储容量的降低。

C. 分布式存储系统简介

分布式存储系统是一种将数据分散存储在多台独立设备上的技术。与传统集中式存储系统依赖一台大型服务器存储所有数据的模式不同，分布式存储通过多台存储服务器分担存储任务，显着提升了系统的可靠性和存取效率。

传统集中式存储系统存在性能瓶颈问题。当数据量急剧增长时，单一存储服务器的处理能力会成为系统性能的限制因素。同时，服务器的可靠性也成为关注焦点，一旦服务器发生故障，整个系统可能面临数据丢失的风险。分布式存储系统通过分散存储，有效减轻了单点故障对系统的冲击，提高了系统的可靠性。

此外，分布式存储系统还具有良好的可扩展性。随着业务需求的增长，只需要增加更多存储服务器即可轻松扩展系统容量，无需对整个系统进行大规模重构。这种灵活的扩展方式，使得分布式存储能够适应大规模存储应用的需求。

在分布式存储系统中，位置服务器负责定位存储信息，实现数据的高效检索。这样的架构不仅提高了系统的存取效率，还能够实现数据的快速定位与访问。通过合理设计和优化，分布式存储系统能够满足现代大数据处理、云计算、物联网等领域的高并发、大容量存储需求。

总之，分布式存储系统凭借其可靠性、可扩展性和存取效率的优势，成为了应对大规模存储挑战的理想解决方案。随着技术的不断进步，分布式存储系统将持续优化，为用户提供更加高效、安全、灵活的存储服务。

D. 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。

E. 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。

F. 什么是分布式存储

分布式存储是一种数据存储方式。

分布式存储具体是指通过网络将多台存储设备和计算机连接起来，共同构建一个存储系统。在这个系统中，数据被分散存储在多个节点上，每个节点都可以独立工作并处理数据请求。以下是关于分布式存储的详细解释：

1. 基本概述：与传统的中心化存储不同，分布式存储利用网络技术将数据存储和计算分散到多个节点上。通过这种方式，系统的可靠性和可扩展性得到了提高。因为数据被分散存储在多个地方，即使部分节点出现故障，数据也能得到保护。

2. 核心特点：分布式存储的关键在于其去中心化的特性。数据不是存储在一个中心服务器上，而是分布在多个存储设备中。这意味着没有一个单点故障会导致整个系统的瘫痪。此外，分布式存储系统通常具有较高的可扩展性，因为可以轻松地添加更多的存储节点来扩展存储容量。

3. 工作原理：在分布式存储系统中，数据被分割成小块并分布在不同的节点上。当需要访问数据时，系统会根据特定的算法找到存储数据的位置。由于数据是分散的，因此读取和写入操作可以在多个节点上同时进行，从而提高数据处理的效率。

4. 应用场景：分布式存储适用于需要大规模数据存储和处理的应用场景，如云计算、大数据分析和在线备份服务等。它能够提供高可靠性、灵活性和经济性，满足这些应用对于数据存储的需求。

总之，分布式存储通过网络连接多个存储设备和计算机来构建一个可靠且可扩展的存储系统。它去中心化的特性使得数据更加安全，并且能够适应大规模数据处理的需求。