安徽数据存储服务器

大数据时代，数据呈爆式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、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。大数据的存储及处理不只在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快。相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不只是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。目前市场上略有低估的分布式存储给互联网基础构架和商业模式带来的价值贡献。安徽数据存储服务器

存储服务定义和服务申请灵活分离，管理员更专注存储服务定义和监控：传统存储系统中，设备的管理和业务的发放都是由系统管理员完成，系统管理员不但要关注存储RAID、Pool和LUN如何创建，还要关注应用有哪些，把哪些存储分配挂载给对应的应用。当企业业务和存储系统复杂庞大时，存储资源很难充分利用或匹配多样的业务。实现了服务定义和服务申请灵活分离，首先，管理员把企业内所涉及的应用进行SLA标准化定义、通过不同Tier匹配到不同存储Pool，然后，再由知道业务和存储服务租户去申请存储资源，实现存储资源和应用的精细化匹配。管理员只对系统进行运维、度量和监控。安徽数据存储服务器分布式存储不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

为了简化用户端的使用，提供了一个分布式缓存系统来提供对此分布式存储系统的访问接口以及本地数据缓冲以降低网络压力。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。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。

大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载。存储系统设计时需要在一致性和可用性之间权衡，在某些场景下，不允许丢失数据。

分布式存储系统结构中包含一个机头，这个是存储系统中较为关键的部件。通常在机头中有包含两个控制器，互为备用，避免硬件故障导致整个存储系统的不可用。机头中通常包含前端端口和后端端口，前端端口用户为服务器提供存储服务，而后端端口用于扩充存储系统的容量。通过后端端口机头可以连接更多的存储设备，从而形成一个非常大的存储资源池。在整个结构中，机头中是整个存储系统的关键部件，整个存储系统的高级功能都在其中实现。控制器中的软件实现对磁盘的管理，将磁盘抽象化为存储资源池，然后划分为LUN提供给服务器使用。这里的LUN其实就是在服务器上看到的磁盘。当然，一些集中式存储本身也是文件服务器，可以提供共享文件服务。分布式存储文件系统能促进更多互联网应用的诞生，是一种变革型的行为而不是互联网的技术迭代。安徽数据存储服务器

构建高效合理的存储层次结构，可以在保证系统性能的前提下，降低系统能耗和构建成本。安徽数据存储服务器

分布式存储系统是将数据分散存储在多台单独的设备上，并且能够横向扩展，利用多台存储设备分担存储负荷，利用元数据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。同时，可以将这些分散的存储设备构建成一个虚拟的大存储池，供上层应用来使用。市场上诸多集群存储、并行存储，云存储等，其实都是基于分布式的架构，只是厂商不同叫法不同。较近几年，这种分布式架构的存储系统正在逐步替代传统的存储架构，尤其是在非结构化数据的存储领域发展非常迅猛。安徽数据存储服务器

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