浙江企业分布式存储系统靠谱吗

分布式存储系统常见的性能指标有：数据分布：分布式系统区别于传统单机系统在于能够将数据分布到多个节点，并在多个节点之间实现负载均衡。数据分布的方式主要有两种，一种是哈希分布，如一致性哈希，表示系统为Amazon的Dynamo系统;另一种方法是顺序分布，即数据按照主键整体有序，表示系统为Google的Bigtable系统。Bigtable将一张大表根据主键切分为有序的范围，每个有序的范围是一个子表。哈希分布：哈希取模的方法很常见，其方法是根据数据的某一种特征计算哈希值，并将哈希值与集群中的服务器建立映射关系，从而将不同哈希值得数据分布到不同的服务器上。当某个副本所在的存储节点出现故障时，分布式存储系统能够将服务切换到其他副本，从而实现自动容错。浙江企业分布式存储系统靠谱吗

当总控机检测到工作机发生故障时，需要将服务迁移到其他工作节点。常见的分布式存储系统分为两种结构：单层结构和双层结构。大部分系统为单层结构，在系统中对每个数据分票维护多个副本;只有类Bigtable系统为双层结构，将存储和服务分为两层，存储层对每个数据分片维护多个副本，服务层只有一个副本提供服务。单层结构和双层结构的故障恢复机制有所不同。单层结构的分布式存储系统维护了多个副本，两层结构的分布式存储系统会将所有的数据持久化写入底层的分布式文件系统，每个数据分片同一时刻只有一个提供服务的节点。浙江网络存储服务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。

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。

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。分布式存储系统的特点：易扩展：系统可以支持在线无缝动态横向扩展。

分布式存储又称去中心化存储，要理解它，首先我们需要了解中心化存储。中心化存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在一个系统中的，但集中式存储并不是一个单独的设备，是集中在一套系统当中的多个设备。这个存储设备虽然可以纵向扩展，但还是共享同一个机头，设备本身会成为系统性能的瓶颈，同时也是系统可靠性和安全性的焦点，无法满足大规模存储应用的需要。在这个存储系统中包含很多组件，除了关键的机头（控制器）、磁盘阵列（JBOD）和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。存储层级内的优化技术：构建存储系统时，需要基于成本和性能来考虑。浙江网络存储服务

分布式存储这种技术方式和优势，传统的互联网公司通过控制中心平台是没有办法实现的。浙江企业分布式存储系统靠谱吗

分布式存储系统弹性扩展技术：在大数据环境下，数据规模和复杂度的增加往往非常迅速，对系统的扩展性能要求较高。实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题，包含元数据的分配和数据的透明迁移。元数据的分配主要通过静态子树划分技术实现，后者则侧重数据迁移算法的优化。此外，大数据存储体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。浙江企业分布式存储系统靠谱吗

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