“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。分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多臺單獨的設備上。海西州存儲服務影響

分布式存儲系統彈性擴展技術：在大數據環境下，數據規模和復雜度的增加往往非常迅速，對系統的擴展性能要求較高。實現存儲系統的高可擴展性首先要解決兩個方面的重要問題，包含元數據的分配和數據的透明遷移。元數據的分配主要通過靜態子樹劃分技術實現，后者則側重數據遷移算法的優化。此外，大數據存儲體系規模龐大．結點失效率高，因此還需要完成一定的自適應管理功能。系統必須能夠根據數據量和計算的工作量估算所需要的結點個數，并動態地將數據在結點間遷移。以實現負載均衡；同時．結點失效時，數據必須可以通過副本等機制進行恢復，不能對上層應用產生影響。承德存儲服務均價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：部署方式：分布式存儲當前對硬件CPU處理能力要求不是很高，但是對硬盤和網絡的能力要求相對較高，其關鍵本質是提升IO讀寫能力而非計算能力。分布式存儲在部署上，主要面臨如下重要問題：硬件選型、組網架構和解耦。硬件選型：分布式存儲主要基于通用服務器部署，對于CPU而言沒有太大特殊性能要求，但是對于硬盤則由較高要求。一般地，按照硬盤本身特性，SAS和SATA的機械類硬盤，更多滿足大容量的場景；而SSD硬盤則便于滿足高性能的場景。此外考慮容量和性能的均衡性，采用HDD+SSD的混合配置。

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。分布式網絡存儲系統采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷。

從使用存儲盒子到使用可以度量的存儲服務：在傳統存儲盒子中，數據無法共享且無法度量，一般分給用戶的只是卷或文件，較多增加一些保護特性；往往會遇到如：容量超配、性能不足和無法預測等問題，一般采用盡量而為的思想來實現資源較大化分配，不但會造成資源浪費，而且分配后的效果如何很難得到反饋。通過存儲服務化的理念，從性能、容量、數據保護、可靠性、安全性等維度設計SLA，讓用戶基于多個維度選擇來匹配業務的存儲需求，通過對SLA資源進行全方面的監控、告警來衡量存儲服務，并在服務等級出現瓶頸時，可以優化、動態變更SLA級別來及時調整業務對存儲資源的變化。實現存儲服務的標準化定義、衡量和優化。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。海西州存儲服務影響

目前市場上略有低估的分布式存儲給互聯網基礎構架和商業模式帶來的價值貢獻。海西州存儲服務影響

大數據由于其來源的不同，具有數據多樣性的特點。對于傳統的數據庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源于日志、歷史數據、用戶行為記錄等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統數據庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由于其數據來源不同，應用算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬件平臺有較好的兼容性來適應各種應用算法或者數據提取轉換與加載。海西州存儲服務影響

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