大數據時代，數據呈爆式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、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。大數據的存儲及處理不只在于規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快。相對于以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員“可接受”的時間內完成任務。這不只是對于各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。存儲系統設計時需要在一致性和可用性之間權衡，在某些場景下，不允許丟失數據。德陽存儲服務計算

分布式塊存儲：塊存儲在SAN和分布式存儲中是邏輯概念，一個共享的硬件基礎設施上的抽象邏輯設備，其創建和存在于服務器、虛擬服務器、或運行在基于像SCSI、SATA、SAS、FCP、FCoE、或iSCSI這樣的協議的系統管理程序上。硬盤在進行RAID劃分后，組成邏輯卷或卷組就可以分配給上層使用了。優點：1）有相關數據保護手段；2）性能較高，有多個物理盤組成一個邏輯卷，可以并行讀寫。分布式對象存儲：對象存儲作為讀寫快、便于共享的特點，其盡量避免塊存儲讀寫快但不利于共享的問題以及文件存儲利于共享但讀寫性能不足的問題。通過集中或分散的元數據，可以實現對數據的并發訪問；此外，由于對外提供統一的訪問API，也便于對象進行數據共享。對象存儲的優勢場景卻是互聯網或者公網，主要解決海量數據，海量并發訪問的需求，此外，移動互聯網下跨平臺隨時存取的需求，使用對象存儲十分方便的API就可以隨時存取。陽泉存儲服務解決方案當總控機檢測到工作機發生故障時，需要將服務遷移到其他工作節點。

分布式存儲要點：組網架構：分布式存儲網絡一般分為三個平面，即業務平面、管理平面和均衡平面。業務平面，即外部訪問和使用分布式存儲、進行數據讀取的平面；管理平面，即分布式存儲管理軟件對存儲節點進行管理的平面，包括上下電、監控和維護操作等；均衡同步平面即存儲節點之間進行副本數據同步和負載均衡的平面。組網協議上，通常采用IP協議進行通信和傳輸，在特殊場景，例如對時延敏感場景，也可以采用RDMA網絡用于業務平面和均衡同步平面。

分布式存儲又稱去中心化存儲，要理解它，首先我們需要了解中心化存儲。中心化存儲，從概念上可以看出來是具有集中性的，也就是整個存儲是集中在一個系統中的，但集中式存儲并不是一個單獨的設備，是集中在一套系統當中的多個設備。這個存儲設備雖然可以縱向擴展，但還是共享同一個機頭，設備本身會成為系統性能的瓶頸，同時也是系統可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需要。在這個存儲系統中包含很多組件，除了關鍵的機頭（控制器）、磁盤陣列（JBOD）和交換機等設備外，還有管理設備等輔助設備。分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多臺單獨的設備上。

分布式存儲系統一般是由多個服務器、網絡設備和很多存儲介質組成。即使在手動部署測試環境的時候，所涉及的系統架構也會是比較復雜的，包括：硬件多樣性。在測試前，需要根據不同的測試類型采用不同的硬件設備。譬如硬盤的規格（SATA盤還是SSD盤），內存規格，以及不同的網絡類型（TCP/IP，FC，RDMA）等；網絡要求。分布式系統的特點決定了測試環境可能運行在多個服務器、多個機架，甚至是多個數據中心上。在測試前，需要模擬構建出所需要的網絡帶寬和時延要求；配置復雜性。由于設計的軟硬件平臺非常多，整個系統的可配置參數就非常多，整個配置過程耗時長且容易出錯。容錯是分布式存儲系統涉及的重要目標，只有實現了自動化容錯，才能減少人工運維成本。克拉瑪依存儲服務分類

大部分系統為單層結構，在系統中對每個數據分票維護多個副本。德陽存儲服務計算

“大數據”通常指的是那些數量巨大、難于收集、處理、分析的數據集，亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。大數據存儲和傳統的數據存儲的不同：大數據應用的一個主要特點是實時性或者近實時性。類似的，一個金融類的應用，能為業務員從數量巨大種類繁多的數據里快速挖掘出相關信息，能幫助他們先于競爭對手做出交易的決定。數據通常以每年增長50%的速度快速激增，尤其是非結構化數據。隨著科技的進步，有越來越多的傳感器采集數據、移動設備、社交多媒體等等，所以數據只可能繼續增長。總而言之，大數據需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基礎設備。德陽存儲服務計算

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