分布式存储早期主要用于互联网日志、企业备份归档、开发测试等场景，这些场景无疑是低价值场景，成本是第yi诉求甚至诉求。然此一时彼一时，士别三日也当刮目相看。首先是分布式存储产品能力已今非昔比，逐渐具备了承载企业高价值业务的关键能力，例如毫秒级时延、TB/s级带宽、双活/3DC业务级容灾、端到端DIF等，无论是结构化数据还是非结构化数据的承载，功能完备性的比较大短板早已补齐。其次，分布式存储已走入众多高价值关键业务，如运营商BOM业务、金融渠道类业务以及超算、油藏探测HPC等高价值业务，通过大规模应用实践来检验成色。（小道消息，某些高价值场景全闪出货价达到1000美金/TB以上啦）看完当下还要看看未来，笔者认为未来高价值的非结构化数据场景，分布式存储的版图还会持续扩展。如自动驾驶训练、4K/8K超高清、5G日志留存等场景，对多协议访问、极zhi带宽、扩展性诉求强烈，分布式存储已然成为这些未来业务的优先架构。 分布式存储将如何挑战互联网巨头?合肥大数据分布式存储原理
那么现在问题来了，如果我们要选择分布式存储，选择哪种好呢？其实它们各有各的优势和使用场景，具体要看需求。（1）HDFS：主要用于大数据的存储场景，是Hadoop大数据架构中的存储组件。HDFS在开始设计的时候，就已经明确的它的应用场景，就是大数据服务。（2）Ceph：目前应用广的开源分布式存储系统，已得到众多厂商的支持，许多超融合系统的分布式存储都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已经成为LINUX系统和OpenStack的“标配”，用于支持各自的存储系统。Ceph可以提供对象存储、块设备存储和文件系统存储服务。同时支持三种不同类型的存储服务的特性，在分布式存储系统中，是很少见的。（3）Swift：主要面向的是对象存储。和Ceph提供的对象存储服务类似。主要用于解决非结构化数据存储问题。它和Ceph的对象存储服务的主要区别是。 四大开源分布式存储系统架构万万没想到,分布式存储系统的一致性是......！
分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模分布式存储系统。与传统的高duan服务器、高duan存储器和高duan处理器不同的是，互联网公司的分布式存储系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通PC服务器通过网络连接而成。其主要原因有以下三点（1）互联网的业务发展很快，而且注意成本消耗，这就使得存储系统不能依靠传统的纵向扩展的方式，即先买小型机，不够时再买中型机，甚至大型机。互联网后端的分布式系统要求支持横向扩展，即通过增加普通PC服务器来提高系统的整体处理能力。（2）普通PC服务器性价比高，故障率也高，需要在软件层面实现自动容错，保证数据的一致性。（3）另外，随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。
一般分布式存储的MDC采用的是数据库或内存储数据库来记录数据块和物理位置关系。客户端向MDC发出询问位置的请求，MDC查询数据库后返回请求数据的存储位置。这种方法存储访问的速度较慢，而且MDC作为交通的“枢纽”，是整个存储的核xin，当MDC发生故障，会导致整个存储都不能使用。但是采取这个方式，也有好处，比如可以根据不同需求设置不同的副本策略等。对象存储对象存储是在同样容量下提供的存储性能比文件存储更好，又能像文件存储一样有很好的共享性。实际使用中，性能不是对象存储关注的问题，需要高性能可以用块存储，容量才是对象存储关注的问题。所以对象存储的持久化层的硬盘数量更多，单盘的容量也更大。对象存储的数据的安全性保障也各式各样，可以是单机raid或网络raid，也可以副本。Ceph和google基于GFS的存储就是典型的对象存储。 相较于传统存储黑盒子的管理方式，分布式存储实现了标准硬件的交付，标准硬件服务器的运维管理会更简单。
分布式存储的重要性：云存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用。移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的核xin还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器，掌握了这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。 分布式存储还能够容忍服务器故障，存储系统依然稳定可用，可靠性更优。徐州魏晋元兴分布式存储数据库
分布式存储在企业数据治理体系中，无疑扮演着重要角色。合肥大数据分布式存储原理
在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非常有利于进行故障重现，从而进行分析和研究，避免灾难在未来再次发生。多副本技术，数据条带化放置，多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。 合肥大数据分布式存储原理
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