存储

云主机弹性块存储功能：为云主机租用系统盘之外的弹性存储空间，并可随时扩容。通过WEB界面可以把订购块存储挂载到指定的云主机。

一个弹性块存储可以给多台弹性云主机使用。根据查询相关资料显示，通过弹性块存储，可以把多台云主机上的存储资源连接起来，实现跨多台服务器的共享存储，从而可以满足多台云主机对存储资源的共享需求。弹性块存储还可以提供高可用性和数据安全性，保证存储数据的完整性和安全性。

云主机弹性块存储为云主机租用系统盘之外的弹性存储空间，并可随时扩容。通过WEB界面可以把订购块存储挂载到指定的云主机。云主机服务是基于中国电信共享或独享云数据中心基础服务设施及专业服务能力，向客户提供按需使用IT基础资源能力(计算、存储、网络等)的IT整体服务。了解更多服务优惠用户可以点击下方的官方网址，客服16为解答。

主机是指计算机除去输入输出设备以外的主要机体部分。也是用于放置主板及其他主要部件的控制箱体(容器Mainframe)。通常包括 CPU、内存、主板、硬盘、光驱、电源、机箱、散热系统以及其他输入输出控制器和接口。

电信云主机弹性块存储为云主机租用系统盘之外的弹性存储空间，并可随时扩容。通过WEB界面可以把订购块存储挂载到指定的云主机。电信云主机是指基于中国电信三项大数据提供云计算资源以及专业的服务能力，还给用户们提供租计算资源的服务。用户们能够通过服务门户来快捷的向存储，主机以及网络等资源申请。并能够根据个人需求动态扩展租用资源，同时提供更加可靠安全的系统文件以及系统备份。相关知识：云主机是云计算设施应用中的组成部分，位于云计算产业最底层，服务于云计算的一个平台。云主机在互联网络中的应用范围包含，存储，计算，网络以及面向用户提供互联网基础设施。云主机还是一个虚拟化的网络技术，利用虚拟软件，将每个系统进行单独操作。扩展资料：电信云主机的优势：1、运行商安全可靠电信云主机拥有先进的计算构架和国际主流厂商提供的硬件，十万专业运行团队，全天二十四小时服务。五星级机房服务保障系统，多重数据备份能保证数据安全性，防黑客攻击，日常监控，防火墙联动，系统安全稳定系数达到百分之九十九。2、快速部署，弹性强电信云主机不管是一台还是百台，打开就能轻松使用。按照所需动态调整资源配置，按照月份，年份进行灵活性付款。3、自助管理，降低成本电信云主机能够帮助大家降低运行成分，减少固定资金投入，性价比非常高。

云存储可分为以下三类：1.公共云存储像亚马逊公司的Simple Storage Service(S3)和Nutanix公司提供的存储服务一样，它们可以低成本提供大量的文件存储。供应商可以保持每个客户的存储、应用都是独立的，私有的。其中以Dropbox为代表的个人云存储服务是公共云存储发展较为突出的代表，国内比较突出的代表的有搜狐企业网盘，百度云盘，乐视云盘，移动彩云，金山快盘，坚果云，酷盘，115网盘，华为网盘，360云盘，新浪微盘，腾讯微云,cStor云存储等。公共云存储可以划出一部分用作私有云存储。一个公司可以拥有或控制基础架构，以及应用的部署，私有云存储可以部署在企业数据中心或相同地点的设施上。私有云可以由公司自己的IT部门管理，也可以由服务供应商管理。2.内部云存储这种云存储和私有云存储比较类似，唯一的不同点是它仍然位于企业防火墙内部。至2014年可以提供私有云的平台有：Eucalyptus、3A Cloud、minicloud安全办公私有云、联想网盘等。3.混合云存储这种云存储把公共云和私有云/内部云结合在一起。主要用于按客户要求的访问，特别是需要临时配置容量的时候。从公共云上划出一部分容量配置一种私有或内部云可以帮助公司面对迅速增长的负载波动或高峰时很有帮助。尽管如此，混合云存储带来了跨公共云和私有云分配应用的复杂性。

正比例关系。特理服务器在云端技术上来看，其实现在已经慢慢的分化成两种主要用途了，一种是用做服务器资源用，一种是用来做存储用的。VMware提供的云计算技术，就要求服务器跟存储区分开来，并不像传统那样一台物理主机，服务器是它，存储也是在它，就那么一台机。这么做的好处在于服务器意外宕机或硬件损坏的时候，不会丢失数据。因为用来提供服务器功能跟存储的并不是同一台服务器，用来提供服务器的机器宕机后，存储会正常运行。而VM的云计算技术都是以加载镜像的方式来运行的，当运行你的服务器出现故障的时候，你的VM镜像会马上在另外一台正常令的服务器上运行，因为部署云的是服务器群组，这也是真正的云跟假云的一大区别，正是因为这个原因，所以，当你运行服务器宕机了，也不会损失令你数据丢失。云存储是基于云计算（云端）的一种服务类型，它与传统的存储或网盘来说，是不同的，跟物理服务器那更是不一样的。大家都知道，不同的硬盘类型，不同的存储技术，对数据的写入、读取速度都是不一样的，对数据的安全性也是不一样的。VM现在使用的就是SAN存储技术，跟你的物理服务器来比较，肯定是可以解决你的读写速度慢的问题。

1、首先查看物理机emc存储要登录Navisphere里在SPA和SPB上点右键，选择“View Events...”。2、其次从日志里看告警信息。3、最后如果用的是CX4是Unisphere版本，选择System-——Monitoring and Alerts——SP Event Logs。

vmware有gpu虚拟化技术,ctrix也有一套类似的技术,这个技术主要针对桌面虚拟化,常见的虚拟化是针对服务器的,并不需要3D性能。

vmware有gpu虚拟化技术，ctrix也有一套类似的技术，这个技术主要针对桌面虚拟化，常见的虚拟化是针对服务器的，并不需要3D性能。

看你对服务器需求了，如果就是为了存储数据用（也就是传说中的文件服务器），那么你的组装依据是，主板>内存>硬盘>电源>CPU，这个关系，以下为具体的介绍：1：主板，这个不用说任何一台服务器主板是至关重要的主板的稳定直接代表了服务器的稳定。2：内存，由于你所要求的是存储用服务器（文件级）那么内存就必须的大，因为存储文件时（即多客户端同时读写该服务器内存时）需要占用大量的系统资源及内存资源所以说内存必须的大，而且最好是带ECC效验的~ 这样可以有效的减少频繁读取内存时所产生的错误。3：硬盘：刚才上面说了由于是存储用服务器（文件级），多客户端同时读写时，要求的硬盘传输速率也高所以硬盘的快慢和传输带宽很重要，所以最好是RAID0+1或者是RAID5比较好。4：电源：由于服务器所挂载的硬盘数量多，主板比较高端所以要求的电源环境也一定要好，不能随便找个普通电源就可以了，这样即费电也不适用于长时间工作效率转换低下，建议选用专用服务器电源4块硬盘的建议选择400W以上电源。5：CPU：其实如果是存储服务器（文件级）那么CPU大不用上那么高的，没用上个2G主频就可以了因为上面说的很明白了，存储服务器靠的是内存大小硬盘传输速率的影响对CPU反而要求不高，因为它不需要进行科学运算等繁重复杂的预算作业所以CPU是最低选择不用太好太高。亿万克是研祥高科技控股集团旗下全资子公司。研祥集团作为中国企业500强，持续运营30年。研祥集团全球49个分支机构，三个国家级创新平台，一直致力于技术创新引领行业发展，拥有超1100项授权专利，超1300项非专利核心技术。【感兴趣点击此处 】

看你对服务器需求了，如果就是为了存储数据用（也就是传说中的文件服务器），那么你的组装依据是，主板>内存>硬盘>电源>CPU，这个关系，以下为具体的介绍：1：主板，这个不用说任何一台服务器主板是至关重要的主板的稳定直接代表了服务器的稳定。2：内存，由于你所要求的是存储用服务器（文件级）那么内存就必须的大，因为存储文件时（即多客户端同时读写该服务器内存时）需要占用大量的系统资源及内存资源所以说内存必须的大，而且最好是带ECC效验的~ 这样可以有效的减少频繁读取内存时所产生的错误。3：硬盘：刚才上面说了由于是存储用服务器（文件级），多客户端同时读写时，要求的硬盘传输速率也高所以硬盘的快慢和传输带宽很重要，所以最好是RAID0+1或者是RAID5比较好。4：电源：由于服务器所挂载的硬盘数量多，主板比较高端所以要求的电源环境也一定要好，不能随便找个普通电源就可以了，这样即费电也不适用于长时间工作效率转换低下，建议选用专用服务器电源4块硬盘的建议选择400W以上电源。5：CPU：其实如果是存储服务器（文件级）那么CPU大不用上那么高的，没用上个2G主频就可以了因为上面说的很明白了，存储服务器靠的是内存大小硬盘传输速率的影响对CPU反而要求不高，因为它不需要进行科学运算等繁重复杂的预算作业所以CPU是最低选择不用太好太高。最后我想说的一点就是，建议还是上台品牌的服务器吧，便宜经济实惠现在的品牌服务器已经没有以前那么贵了很便宜的选个国产品牌也挺好,如：Lenovo，曙光等。。。。

1、打开控制面板，点击选择里面的“通知区域图标”。2、在通知区域图标窗口，找到IAStorIcon，点击后面的向下按纽，点击选择里面的“显示图标和通知”或者“仅显示通知”。3、如果里面找不到这个项目，可以去主板官网或者品牌机官网下载，Intel快速存储技术驱动程序，并重新安装。

1、固态硬盘原理是一种主要以闪存(NAND Flash)作为永久性存储器的计算机存储设备，此处固态主要相对于以机械臂带动磁头转动实现读写操作的磁盘而言，NAND或者其他固态存储以电位高低或者相位状态的不同记录0和1。2、固态硬盘介质采用SATA 3、M.2或者PCI Express、mSATA、U.2、ZIF、IDE、CF、CFast等接口。但由于价格及存储空间与机械硬盘有巨大差距，固态硬盘当前仍无法完全取代机械式硬盘。扩展资料固态硬盘特点1、固态硬盘和机械硬盘相比读写速度远远胜出，这也是其最主要的功能，还具有低功耗、无噪音、抗震动、低热量的特点，这些特点可以延长靠电池供电的计算机设备运转时间。2、固态硬盘防震抗摔性传统硬盘都是磁碟型的，数据储存在磁碟扇区里。而固态硬盘是使用闪存颗粒（即mp3、U盘等存储介质）制作而成，所以SSD固态硬盘内部不存在任何机械部件。参考资料来源：百度百科—固态硬盘

【答案】：B区块链（Block chain）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益数学算法。区块链本质上是一个去中心化数据库，是比特币底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易信息，用于验证其信息有效性（防伪）和生成下一个区块。

【答案】：B区块链（Block chain）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。区块链本质上是一个去中心化的数据库，是比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

没有扩容软件，只可以扩容硬件存储器。【感兴趣的话点击此处，免费了解一下】管理服务（管理节点的计算服务器，对外提供管理接口）、DHCP服务（为计算服务器的网络启动分配管理网段的IP）、tftp 服务（为计算服务器的网络启动提供远程启动映象）、nbd 服务（为计算服务器提供网络块设备服务）。管理服务器上还会运行一个数据采集程序，他定时将各种性能数据采集下来并发送到中央的数据采集服务器上存储服务器群：存储服务器可以是ISCSI或内置存储容量比较大的x86服务器，通过 集群文件系统组成一个统一的存储池，为节点内的虚拟机提供逻辑磁盘存储、非结构数据存储以及整合备份服务。深圳市亿万克数据设备科技有限公司是研祥高科技控股集团旗下的全资子公司。研祥集团作为中国企业500强，持续运营30年。研祥集团全球49个分支机构，三个国家级创新平台，一直致力于技术创新引领行业发展。拥有1100多项授权专利，1300项非专利核心技术。

【答案】：D区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

【答案】：A区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术新型应用模式。 区块链（Blockchain），是比特币一个重要概念，它本质上是一个去中心化数据库，同时作为比特币底层技术，是一串使 用密码学方法相关联产生数据块，每一个数据块中包含了一批次 比特币网络交易信息，用于验证其信息有效性（防伪）和生成下一个区块

我们常用的系统大多数是Windows和Mac，但是相比较来说在Linux上部署云盘更稳定。楼主的想要的是如何从0到1，一步步开发、搭建云存储，但相对于大众来说，难度系数太高，毕竟不是人人都有IT技术，也不是每个公司都有IT人员能够完成开发、搭建、部署、运维的。楼上已经有答案说到开发的层面，那我就来说说更适合大众的搭建方式，那就是拿成熟的云盘产品直接搭建。现在云盒子企业私有云盘的官网上提供了云盒子Linux服务器安装包，大家有服务器或者闲置电脑的话，可以直接进入下载板块下载适用，为方便大家搭建，云盒子还附上了使用帮助，根据提示轻松部署。Linux搭建云存储关于运维也不用担心，云盒子配备了实施工程师，排查、解决、更新都不用你操心。有兴趣的朋友可以试试

2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型2.0阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。 对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。 攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。 2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 8.0，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等操作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。 2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心操作，挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。 2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。 在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。 本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。 更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。 汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。 在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。 GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 8.0则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。 IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了54.9%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了22.1%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。 FusionStorage 8.0采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了16.8万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。 此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 8.0将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。 汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 8.0通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。 辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。 值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的操作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。 总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。（文/宁川）

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。【感兴趣的话点击此处，了解一下】关于数据库的相关内容，可以到亿万克官网进行深入的了解，亿万克集服务器和存储等数据中心产品的研发、生产、销售、服务系统整合于一体，是民族高科技制造企业领导品牌 ，所有产品和技术完全拥有自主知识产权，应用领域涵盖云计算、数据中心、边缘计算、人工智能、金融、电信、教育、能源等，为客户提供全方位安全自主可控技术服务保障。

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。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。 1.系统弹性扩展技术2.存储层级内的优化技术3.针对应用和负载的存储优化技术分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。

中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。

分布式存储的优势可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。

区别：1、物理介质分布不同。集中存储：物理介质集中布放。分布存储：物理介质分布到不同的地理位置。2、视频流上传不同：集中存储：视频流上传到中心。分布存储：视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。3、对机房有要求不同：集中存储：对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。分布存储：对骨干网带宽没有什么要求，可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;。小容量设备分布部署，对机房环境要求低。扩展资料：集中存储：指建立一个庞大的数据库，把各种信息存入其中，各种功能模块围绕信息库的周围并对信息库进行录入、修改、查询、删除等操作的组织方式。分布式存储系统：是将数据分散存储在多台独立的设备上。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。参考资料：百度百科-集中存储百度百科-分布式存储系统

分布式存储应用十分广泛，在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综合原因，很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统，这些厂商本身的产品性能也会比较稳定，在此我列举一下这些厂商。1. 公有云方面：阿里云的盘古和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。

分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别 分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。 分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。 分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？ 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。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。 联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。ThinkCloud AIO超融合云一体机实现了对云管理平台、计算、网络和存储系统的无缝集成，构建了云计算基础设施即服务的一站式解决方案，为用户提供了一个高度简化的一站式基础设施云平台。这不仅使得业务部署上线从周缩短到天，而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦，能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能 MongoDB 适合做分布式图片文件存储么？ 如果硬件上舍得投入(比如N台32GB起的大内存机),gridfs很合适海量小文件, 不过两台机我觉得还不如把静态文件这块外包给第三方云存储 软件定义存储和 分布式存储的区别 软件定义存储其实是个伪命题，你可以看下冬瓜哥的一篇文章。你也可以这么理解，分布式存储就是软件定义存储的一种方式。 集中式存储和分布式存储有什么区别 分布式 存储就是DAS ，就是服务器里面放着硬盘，多台服务器的话就是分布式存储，数据分散，不易于管理。 集中存储就是 NAS,SAN，将服务器和硬盘分开，数据都存放NAS设备中，NAS设备再级联磁盘阵列，然后多个服务器对这个NAS设备进行访问，操作，集中数据管理，提高利用率，解放服务器！ 分布式存储与软件定义存储的区别？ 分布式存储是一种存储的方式，其“分布式”的理念是软件定义存储的基础，从概念上来说，软件定义存储的范围更大，除了存储之外，还包括管理、计算、网络接口等相关概念。或者说，分布式存储就是一种链接方式，而软件定义存储就是类似元核云存储、华为等企业所研发的软件产品。 统一存储和融合存储以及分布式存储的区别 统一存储具体概念： 统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。 基本简介： 统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。 工作方式： 既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。 什么是分布式数据存储 定义： 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 特点： 1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。 2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。 3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

三种存储方式：DAS、SAN、NAS三种存储类型：块存储、文件存储、对象存储块存储和文件存储是我们比较熟悉的两种主流的存储类型，而对象存储（Object-based Storage）是一种新的网络存储架构，基于对象存储技术的设备就是对象存储设备（Object-based Storage Device）简称OSD。本质是一样的，底层都是块存储，只是在对外接口上表现不一致，分别应用于不同的业务场景。分布式存储的应用场景相对于其存储接口，现在流行分为三种:对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口）文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。

中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

一。分布式Session的几种实现方式 1.基于数据库的Session共享 2.基于NFS共享文件系统 3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？ 4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制 5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。 6. 基于cookie 进行session共享 或者是： 一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销 二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障 三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂 优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入 二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理 1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常<nobr oncontextmenu="return false;" onmousemove="kwM(3);" id="key3" onmouseover="kwE(event,3, this);" style="COLOR: #6600ff; BORDER-BOTTOM: 0px dotted; BACKGROUND-COLOR: transparent; TEXT-DECORATION: underline" onclick="return kwC();" onmouseout="kwL(event, this);" target="_blank">工作</nobr>。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。 http是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话，而且服务器也不会自动维护客户的上下文信息，那么要怎么才能实现网上商店中的 购物车呢，session就是一种保存上下文信息的机制，它是针对每一个用户的，变量的值保存在服务器端，通过SessionID来区分不同的客 户,session是以cookie或URL重写为基础的，默认使用cookie来实现，系统会创造一个名为JSESSIONID的输出cookie，我 们叫做session cookie,以区别persistent cookies,也就是我们通常所说的cookie,注意session cookie是存储于浏览器内存中的，并不是写到硬盘上的，这也就是我们刚才看到的JSESSIONID，我们通常情是看不到JSESSIONID的，但 是当我们把浏览器的cookie禁止后，web服务器会采用URL重写的方式传递Sessionid，我们就可以在地址栏看到 sessionid=KWJHUG6JJM65HS2K6之类的字符串。 明白了原理，我们就可以很容易的分辨出persistent cookies和session cookie的区别了，网上那些关于两者安全性的讨论也就一目了然了，session cookie针对某一次会话而言，会话结束session cookie也就随着消失了，而persistent cookie只是存在于客户端硬盘上的一段文本（通常是加密的），而且可能会遭到cookie欺骗以及针对cookie的跨站脚本攻击，自然不如 session cookie安全了。 通常session cookie是不能跨窗口使用的，当你新开了一个浏览器窗口进入相同页面时，系统会赋予你一个新的sessionid，这样我们信息共享的目的就达不到 了，此时我们可以先把sessionid保存在persistent cookie中，然后在新窗口中读出来，就可以得到上一个窗口SessionID了，这样通过session cookie和persistent cookie的结合我们就实现了跨窗口的session tracking（会话跟踪）。 在一些web开发的书中，往往只是简单的把Session和cookie作为两种并列的http传送信息的方式，session cookies位于服务器端，persistent cookie位于客户端，可是session又是以cookie为基础的，明白的两者之间的联系和区别，我们就不难选择合适的技术来开发web service了。 总之： 一、cookie机制和session机制的区别 　　具体来说cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案，而session机制采用的是在服务器端保持状态的方案。 　　同时我们也看到，由于在服务器端保持状态的方案在客户端也需要保存一个标识，所以session机制可能需要借助于cookie机制来达到保存标识的目的，但实际上还有其他选择。 二、会话cookie和持久cookie的区别 　　如果不设置过期时间，则表示这个cookie生命周期为浏览器会话期间，只要关闭浏览器窗口，cookie就消失了。这种生命期为浏览会话期的cookie被称为会话cookie。会话cookie一般不保存在硬盘上而是保存在内存里。 　　如果设置了过期时间，浏览器就会把cookie保存到硬盘上，关闭后再次打开浏览器，这些cookie依然有效直到超过设定的过期时间。 　　存储在硬盘上的cookie可以在不同的浏览器进程间共享，比如两个IE窗口。而对于保存在内存的cookie，不同的浏览器有不同的处理方式。 三、如何利用实现自动登录 　　当用户在某个网站注册后，就会收到一个惟一用户ID的cookie。客户后来重新连接时，这个用户ID会自动返回，服务器对它进行检查，确定它是否为注册用户且选择了自动登录，从而使用户无需给出明确的用户名和密码，就可以访问服务器上的资源。 四、如何根据用户的爱好定制站点 　　网站可以使用cookie记录用户的意愿。对于简单的设置，网站可以直接将页面的设置存储在cookie中完成定制。然而对于更复杂的定制，网站只需仅将一个惟一的标识符发送给用户，由服务器端的数据库存储每个标识符对应的页面设置。 五、cookie的发送 1.创建Cookie对象 2.设置最大时效 3.将Cookie放入到HTTP响应报头 　 　如果你创建了一个cookie，并将他发送到浏览器，默认情况下它是一个会话级别的cookie:存储在浏览器的内存中，用户退出浏览器之后被删除。如 果你希望浏览器将该cookie存储在磁盘上，则需要使用maxAge，并给出一个以秒为单位的时间。将最大时效设为0则是命令浏览器删除该 cookie。 　 　发送cookie需要使用HttpServletResponse的addCookie方法，将cookie插入到一个 Set-Cookie HTTP请求报头中。由于这个方法并不修改任何之前指定的Set-Cookie报头，而是创建新的报头，因此我们将这个方法称为是addCookie，而 非setCookie。同样要记住响应报头必须在任何文档内容发送到客户端之前设置。 六、cookie的读取 1.调用request.getCookie 　　要获取有浏览器发送来的cookie，需要调用HttpServletRequest的getCookies方法，这个调用返回Cookie对象的数组，对应由HTTP请求中Cookie报头输入的值。 2.对数组进行循环，调用每个cookie的getName方法，直到找到感兴趣的cookie为止 　　cookie与你的主机(域)相关，而非你的servlet或JSP页面。因而，尽管你的servlet可能只发送了单个cookie，你也可能会得到许多不相关的cookie。 例如： 　　String cookieName = “userID”; Cookie cookies［］ = request.getCookies(); if (cookies!=null){ for(int i=0;i Cookie cookie = cookies［i］; if (cookieName.equals(cookie.getName())){ doSomethingWith(cookie.getValue()); } } } 七、如何使用cookie检测初访者 A.调用HttpServletRequest.getCookies()获取Cookie数组 B.在循环中检索指定名字的cookie是否存在以及对应的值是否正确 C.如果是则退出循环并设置区别标识 D.根据区别标识判断用户是否为初访者从而进行不同的操作 八、使用cookie检测初访者的常见错误 　　不能仅仅因为cookie数组中不存在在特定的数据项就认为用户是个初访者。如果cookie数组为null，客户可能是一个初访者，也可能是由于用户将cookie删除或禁用造成的结果。 　 　但是，如果数组非null,也不过是显示客户曾经到过你的网站或域，并不能说明他们曾经访问过你的servlet。其它servlet、JSP页面以及 非Java Web应用都可以设置cookie，依据路径的设置，其中的任何cookie都有可能返回给用户的浏览器。 　　正确的做法是判断cookie数组是否为空且是否存在指定的Cookie对象且值正确。 九、使用cookie属性的注意问题 　　属性是从服务器发送到浏览器的报头的一部分；但它们不属于由浏览器返回给服务器的报头。　 　　因此除了名称和值之外，cookie属性只适用于从服务器输出到客户端的cookie；服务器端来自于浏览器的cookie并没有设置这些属性。　 　 　因而不要期望通过request.getCookies得到的cookie中可以使用这个属性。这意味着，你不能仅仅通过设置cookie的最大时效， 发出它，在随后的输入数组中查找适当的cookie,读取它的值，修改它并将它存回Cookie，从而实现不断改变的cookie值。 十、如何使用cookie记录各个用户的访问计数 1.获取cookie数组中专门用于统计用户访问次数的cookie的值 2.将值转换成int型 3.将值加1并用原来的名称重新创建一个Cookie对象 4.重新设置最大时效 5.将新的cookie输出 十一、session在不同环境下的不同含义 　　session，中文经常翻译为会话，其本来的含义是指有始有终的一系列动作/消息，比如打电话是从拿起电话拨号到挂断电话这中间的一系列过程可以称之为一个session。 　　然而当session一词与网络协议相关联时，它又往往隐含了“面向连接”和/或“保持状态”这样两个含义。 　　session在Web开发环境下的语义又有了新的扩展，它的含义是指一类用来在客户端与服务器端之间保持状态的解决方案。有时候Session也用来指这种解决方案的存储结构。 十二、session的机制 　　session机制是一种服务器端的机制，服务器使用一种类似于散列表的结构(也可能就是使用散列表)来保存信息。 　　 但程序需要为某个客户端的请求创建一个session的时候，服务器首先检查这个客户端的请求里是否包含了一个session标识－称为session id,如果已经包含一个session id则说明以前已经为此客户创建过session，服务器就按照session id把这个session检索出来使用(如果检索不到，可能会新建一个，这种情况可能出现在服务端已经删除了该用户对应的session对象，但用户人为 地在请求的URL后面附加上一个JSESSION的参数)。 　　如果客户请求不包含session id，则为此客户创建一个session并且生成一个与此session相关联的session id，这个session id将在本次响应中返回给客户端保存。 十三、保存session id的几种方式 A．保存session id的方式可以采用cookie，这样在交互过程中浏览器可以自动的按照规则把这个标识发送给服务器。 B． 由于cookie可以被人为的禁止，必须有其它的机制以便在cookie被禁止时仍然能够把session id传递回服务器，经常采用的一种技术叫做URL重写，就是把session id附加在URL路径的后面，附加的方式也有两种，一种是作为URL路径的附加信息，另一种是作为查询字符串附加在URL后面。网络在整个交互过程中始终 保持状态，就必须在每个客户端可能请求的路径后面都包含这个session id。 C．另一种技术叫做表单隐藏字段。就是服务器会自动修改表单，添加一个隐藏字段，以便在表单提交时能够把session id传递回服务器。 十四、session什么时候被创建 　　一个常见的错误是以为session在有客户端访问时就被创建，然而事实是直到某server端程序(如Servlet)调用HttpServletRequest.getSession(true)这样的语句时才会被创建。 十五、session何时被删除 session在下列情况下被删除： A．程序调用HttpSession.invalidate() B．距离上一次收到客户端发送的session id时间间隔超过了session的最大有效时间 C．服务器进程被停止 　　再次注意关闭浏览器只会使存储在客户端浏览器内存中的session cookie失效，不会使服务器端的session对象失效。

Filecoion项目可以理解为是运行在IPFS网络里的激励制度。FIL是Filecoin项目基于Filecoin公链发行的Token，全称是Filecoin，中文名叫文件币，符号是FIL。打开百度APP看高清图片Filecoin是由美国协议实验室及其首席执行官胡安.贝奈特发起的一个项目，面向大众的加密货币和数字支付系统，是基于IPFS系统开发的去中心化存储项目。IPFS是什么？Filecoin由区块链，检索节点，存储节点和本机令牌（filecoin）组成。存储节点是矿工，所有储存矿工必须通过承诺存储，提交抵押品并遵守时空证明（PoSt）来参与Filecoin采矿协议。PoST允许网络的任何成员验证存储提供商是否履行其职责：在约定的时间段内存储外包数据。 为了防止不良行为者试图存储的数据副本少于存储的数据副本，filecoin还具有复制证明（PoRep）机制，要求矿工证明他们正在存储他们所说的数据。系统设计允许用户使用网络的本机加密货币Filcoin在可用设备上租用存储。客户花费文件币来共享和检索数据，反之，矿工通过存储和提供数据来获得Filecoin。为了激励矿工投资存储而不是计算能力，网络选择矿工创建新块的概率与当前使用的与网络其余部分相关的存储成比例。Filecoin 可以为 IPFS 在全球范围内提供大量节点，同时自身还拥有一个巨大的分布式存储空间，解决了 IPFS 的存储问题。Filecoin通过预售和初始硬币发行（ICO）销售的2亿个Filecion获得资金，分别为5200万美元和2.058亿美元。在2017年8月的初始硬币发行（ICO）期间，该项目通过CoinList销售SAFT（未来令牌的简单协议），作为项目上线后未来对filecoin令牌的要求。ICO持续了一个月，当时是迄今为止最大的募集资金ICO，投资额为2.57亿美元，约20亿人民币。

分布式数据库采用PC服务器本地存储的分布式部署模式，便于横向扩展；集中式数据库采用服务器集中存储的部署架构，扩展受限制。

两者都具有分布式的特点。云存储更大容量。分布式具有更典型的特点。

亿万克蛟云DO分布式对象存储系列基于通用的服务器结合存储系统软件构建了一个弹性扩容、敏捷部署、持续在线、可跨地域访问、智能分层流动的高性价比存储架构体系，是一个面向企业级海量非结构化数据的全分布式存储产品。本产品支持两地三中心的数据中心主备、双活以及多站点容灾部署，提供高可靠和高可用的服务能力，在保证数据高安全性的同时，打破存储规模、地域限制的壁垒，降低企业IT建设的整体投入，具有大容量、高性能和易扩展等优势，满足了新业务形态的多元化存储需求。【感兴趣的话点击此处，免费了解一下】服务器是计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其它客户机（如PC机、智能手机、ATM等终端甚至是火车系统等大型设备）提供计算或者应用服务。服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。深圳市亿万克数据设备科技有限公司是研祥高科技控股集团旗下的全资子公司。研祥集团作为中国企业500强，持续运营30年。研祥集团全球49个分支机构，三个国家级创新平台，一直致力于技术创新引领行业发展。拥有1100多项授权专利，1300项非专利核心技术。

这个问题问的好，我举个例子吧，比如我在银行存了100元，这个存钱的数据只记录在银行的数据库，别人无法获取，即“中心式记账”。而区块链是是分布式记账，是一种新的信息记录技术，而且是“加密的”“分布式的”，数据不存在一个中心了，而是在全网的计算机上都存一次。比如我向你转了100元，我会向全网所有的计算机都喊一嗓子，大家一起记一下账，即“分布式记账”。

GFS是谷歌的分布式数据储存管理系统。文件系统是计算机存储、管理数据的基本方式，当信息量足够大（单台服务器无法支撑现有业务量时），通过多个文件系统节点组成文件系统网络，通过网络进行节点间的通信。分布式文件系统是建立在客户机/服务器技术基础之上的，一个或多个文件服务器与客户机文件系统协同操作。

数据存储的三种方式包括内存存储器、外存储器和高速缓存存储器。双字宽存储器是指存储器的数据线宽度为两个字（word）宽度，即可以同时传输两个字节的数据。这种存储器通常用于需要高速访问和传输大量数据的应用中，比如视频和图像处理等领域。

分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。应答时间：2021-12-22，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

1.分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2.超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3.避免控制器瓶颈(Controller Choke Point)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显著提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4.删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5.合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6.虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7.创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。不幸的是，传统架构和应用(也就是非分布式)并不尽如人意。随着数据集越来越大，将应用迁移到数据不可避免，而因为延迟太长也无法倒置。理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本8.整合分析分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不同的是基于开源应用的出现，以及数据库表单和社交媒体，非结构化数据资源(比如，维基百科)的整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准的能力，有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。合适的工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。9. 大数据遇见大视频大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。很短时间内这些资源将产生大量的内容，大量必须要处理的内容。如果没有专业的存储解决方案很可能会导致视频丢失和质量降低的问题。10.没有绝对的赢家Hadoop的确取得了一些进展。那么随着大数据存储遍地开花，它是否会成为赢家，力压其它方案，其实不然。比如，基于SAN的传统架构在短期内不可取代，因为它们拥有OLTP，100%可用性需求的内在优势。所以最理想的办法是将超融合平台与分布式文件系统和分析软件整合在一起。而成功的最主要因素则是存储的可扩展性因素。

软件定义存储（SDS）确实不太好理解，这个概念经常会与存储管理程序（storage hypervior）混为一谈，并且还有硬件方面需要考虑。软件定义存储这个概念已经进入了数据存储的主流市场，为了便于用户充分理解软件定义存储，在此解答一些软件定义存储的相关问题。 软件定义存储（SDS）与数据中心中其他的软件定义XX，如软件定义网络（SDN）非常相似，涉及到IT用户是如何思考和设计他们的数据中心。事实上，存储已经被软件定义多年，在特定的存储优化操作环境中很多功能都是通过软件部分实现的。虽然软件定义存储（SDS）和存储管理程序（storage hypervisor）这两个概念还是有些区别的，但有时候软件定义存储也可以作为存储管理程序。多数厂商还是在用这两个概念代表存储系统的不同方面。存储应用程序是软件定义存储的一部分，可以说是整个存储软件包中的核心部分。但是，往往不同的厂商赋予了这些概念不同的含义。 软件定义存储已经流行了很多年，NetApp等厂商是较早提供软件定义存储的。很多主流厂商，甚至一些初创厂商，都能够提供软件定义存储。ZFS软件堆栈是比较流行的软件定义存储的选项，其他的还包括商业化软件堆栈Nexenta等。一些专有的软件定义存储软件也出现了，包括GreenBytes以及被VMware收购的Virsto。传统的IT厂商也出售软件定义存储产品多年，包括IBM的SVC、NetApp的data ONTAP操作系统、惠普的Leftland系列，也就是现在StoreVirtual VSA。

星际无限，时空云，1475都还挺不错的，但是最近看，星际无限好像挖矿效率更高一些。

英特尔Optane-DC-Persistent-Memory、三星V-NAND芯片等。1、英特尔OptaneDCPersistentMemory。基于3D-XPoint存储技术的非易失性内存，适用于数据中心的存储和内存需求。2、三星V-NAND芯片。用于三星固态硬盘的存储颗粒，支持大容量存储。

两者相辅相成，与传统中心化储存与中心化云服务相比，扩充了数据储存与计算的市场，将构成未来数字经济的两大基石。中国拥有高效、稳定且廉价的电力及网络基础设施，为去中心化云计算的发展提供了充分的土壤。以IPFS为例，目前IPFS全网算力的90%都位于中国。在未来，不排除中国会成为IPFS世界的主导者。以XnMatrix为例，已经成为全球算力领先的去中心化云计算平台。

《开源精选》是我们分享Github、Gitee等开源社区中优质项目的栏目，包括技术、学习、实用与各种有趣的内容。本期推荐的IPFS 是一个分布式系统，用于存储和访问文件、网站、应用程序和数据。 而且，当您使用 IPFS 时，您不只是从其他人那里下载文件——您的计算机也有助于分发它们。当您在几个街区外的朋友需要相同的 Wikipedia 页面时，他们可能会像从您的邻居或任何使用 IPFS 的人那里一样从您那里获得它。 IPFS 不仅可以用于网页，还可以用于计算机可能存储的任何类型的文件，无论是文档、电子邮件，甚至是数据库记录。 可以从不由一个组织管理的多个位置下载文件： 最后一点实际上是 IPFS 的全名： InterPlanetary File System 。我们正在努力建立一个系统，该系统可以在不连贯或相隔很远的地方工作，就像行星一样。虽然这是一个理想主义的目标，但它让我们努力工作和思考，几乎我们为实现这一目标而创造的一切在家里也很有用。 IPFS 是一个点对点 (p2p) 存储网络。可以通过位于世界任何地方的对等点访问内容，这些对等点可能会传递信息、存储信息或两者兼而有之。IPFS 知道如何使用其内容地址而不是其位置来查找您要求的内容。 理解 IPFS 的三个基本原则： 这三个原则相互依赖，以启用 IPFS 生态系统。让我们从 内容寻址 和内容的唯一标识开始。 互联网和您的计算机上都存在这个问题！现在，内容是按位置查找的，例如： 相比之下，每条使用 IPFS 协议的内容都有一个 内容标识符 ，即 CID，即其 哈希值 。散列对于它所来自的内容来说是唯一的，即使它与原始内容相比可能看起来很短。 有向无环图 (DAG) IPFS 和许多其他分布式系统利用称为有向无环图的数据结构 （打开新窗口），或 DAG。具体来说，他们使用 Merkle DAG ，其中每个节点都有一个唯一标识符，该标识符是节点内容的哈希。 IPFS 使用针对表示目录和文件进行了优化的 Merkle DAG，但您可以通过多种不同的方式构建 Merkle DAG。例如，Git 使用 Merkle DAG，其中包含许多版本的存储库。 为了构建内容的 Merkle DAG 表示，IPFS 通常首先将其拆分为 块 。将其拆分为块意味着文件的不同部分可以来自不同的来源并可以快速进行身份验证。 分布式哈希表 (DHT) 要查找哪些对等方正在托管您所追求的内容（ 发现 ），IPFS 使用分布式哈希表或 DHT。哈希表是值键的数据库。 分布式 哈希表是一种表在分布式网络中的所有对等方之间拆分的表。要查找内容，您需要询问这些同行。 libp2p项目 （打开新窗口）是 IPFS 生态系统的一部分，它提供 DHT 并处理对等点之间的连接和交谈。 一旦你知道你的内容在哪里（或者更准确地说，哪些对等点正在存储构成你所追求的内容的每个块），你就可以再次使用 DHT 来查找这些对等点的当前位置（ 路由 ）。因此，要获取内容，请使用 libp2p 查询 DHT 两次。 然而，这确实意味着 IPFS 本身并没有明确保护 有关 CID 和提供或检索它们的节点的知识。这不是分布式网络所独有的。在 d-web 和 legacy web 上，流量和其他元数据都可以通过可以推断出很多关于网络及其用户的方式进行监控。下面概述了这方面的一些关键细节，但简而言之：虽然 节点之间 的 IPFS 流量是加密的，但这些节点发布到 DHT 的元数据是公开的。节点宣布对 DHT 功能至关重要的各种信息——包括它们的唯一节点标识符 (PeerID) 和它们提供的数据的 CID——因此，关于哪些节点正在检索和/或重新提供哪些 CID 的信息是公开的可用的。 加密 网络中有两种类型的加密： 传输加密 和 内容加密 。 在两方之间发送数据时使用传输加密。阿尔伯特加密文件并将其发送给莱卡，莱卡在收到文件后对其进行解密。这会阻止第三方在数据从一个地方移动到另一个地方时查看数据。 内容加密用于保护数据，直到有人需要访问它。Albert 为他的每月预算创建了一个电子表格，并用密码保存它。当 Albert 需要再次访问它时，他必须输入密码才能解密文件。没有密码，Laika 无法查看该文件。 IPFS 使用传输加密，但不使用内容加密。这意味着您的数据在从一个 IPFS 节点发送到另一个节点时是安全的。但是，如果拥有 CID，任何人都可以下载和查看该数据。缺乏内容加密是一个有意的决定。您可以自由选择最适合您的项目的方法，而不是强迫您使用特定的加密协议。 如果您精通命令行并且只想立即启动并运行 IPFS，请遵循此快速入门指南。请注意，本指南假定您将安装 go-ipfs，这是用 Go 编写的参考实现。 ipfs将其所有设置和内部数据存储在称为 存储库的目录中。 在第一次使用 IPFS 之前，您需要使用以下ipfs init命令初始化存储库： 如果您在数据中心的服务器上运行，则应使用server配置文件初始化 IPFS。这样做会阻止 IPFS 创建大量数据中心内部流量来尝试发现本地节点： 您可能需要设置大量其他配置选项 — 查看完整参考 （打开新窗口）更多。 后面的散列peer identity:是您节点的 ID，与上面输出中显示的不同。网络上的其他节点使用它来查找并连接到您。如果需要，您可以随时运行ipfs id以再次获取它。 现在，尝试运行在ipfs init. 那个样子ipfs cat /ipfs/ /readme。 您应该看到如下内容： 您可以 探索 存储库中的其他对象。特别是quick-start显示示例命令尝试的目录： 准备好将节点加入公共网络后，在另一个终端中运行 ipfs 守护程序，并等待以下所有三行显示您的节点已准备好： 记下您收到的 TCP 端口。如果它们不同，请在下面的命令中使用您的。 现在，切换回原来的终端。如果您已连接到网络，您应该能够在运行时看到对等方的 IPFS 地址： 这些是 /p2p/ . 现在，您应该能够从网络中获取对象了。尝试： 使用上述命令，IPFS 在网络中搜索 CIDQmSgv...并将数据写入spaceship-launch.jpg桌面上调用的文件中。 接下来，尝试将对象发送到网络，然后在您喜欢的浏览器中查看它。以下示例curl用作浏览器，但您也可以在其他浏览器中打开 IPFS URL： 您可以通过转到 来查看本地节点上的 Web 控制台localhost:5001/webui。这应该会弹出一个这样的控制台： Web 控制台显示可变文件系统 (MFS)中的文件。MFS 是内置于 Web 控制台的工具，可帮助您以与基于名称的文件系统相同的方式导航 IPFS 文件。 当您使用CLI 命令ipfs add ...添加文件时，这些文件不会自动在 MFS 中可用。要查看您使用 CLI 添加的 IPFS 桌面中的文件，您必须将文件复制到 MFS： —END— 开源协议：MIT License 开源地址：https://github.com/ipfs/kubo

分布式存储架构由三个部分组成：客户端、元数据服务器和数据服务器。客户端负责发送读写请求，缓存文件元数据和文件数据。元数据服务器负责管理元数据和处理客户端的请求，是整个系统的核心组件。数据服务器负责存放文件数据，保证数据的可用性和完整性。该架构的好处是性能和容量能够同时拓展，系统规模具有很强的伸缩性。对象存储最常用的方案，就是多台服务器内置大容量硬盘，再装上对象存储软件，然后再额外搞几台服务作为管理节点，安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。之所以出现了对象存储这种东西，是为了克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬它俩各自的优点。简单来说块存储读写快，不利于共享，文件存储读写慢，利于共享。能否弄一个读写快，利 于共享的出来呢。于是就有了对象存储。

1.简介 分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。另外，对等特性允许一些系统扮演客户机和服务器的双重角色。例如，用户可以“发表”一个允许其他客户机访问的目录，一旦被访问，这个目录对客户机来说就像使用本地驱动器一样。 当下我们处在一个互联网飞速发展的信息 社会 ，在海量并发连接的驱动下每天所产生的数据量必然以几何方式增长，随着信息连接方式日益多样化，数据存储的结构也随着发生了变化。在这样的压力下使得人们不得不重新审视大量数据的存储所带来的挑战，例如：数据采集、数据存储、数据搜索、数据共享、数据传输、数据分析、数据可视化等一系列问题。 传统存储在面对海量数据存储表现出的力不从心已经是不争的事实，例如：纵向扩展受阵列空间限制、横向扩展受交换设备限制、节点受文件系统限制。 然而分布式存储的出现在一定程度上有效的缓解了这一问题，之所以称之为缓解是因为分布式存储在面对海量数据存储时也并非十全十美毫无压力，依然存在的难点与挑战例如：节点间通信、数据存储、数据空间平衡、容错、文件系统支持等一系列问题仍处在不断摸索和完善中。 2.分布式文件系统的一些解决方案 Google Filesystem适合存储海量大个文件，元数据存储与内存中 HDFS（Hadoop Filesystem）GFS的山寨版，适合存储大量大个文件 TFS（Taobao Filesystem）淘宝的文件系统，在名称节点上将元数据存储与关系数据库中，文件数量不在受限于名称节点的内容空间，可以存储海量小文件LustreOracle开发的企业级分布式系统，较重量级MooseFS基于FUSE的格式，可以进行挂载使用MogileFS 擅长存储海量的小数据，元数据存储与关系型数据库中 1.简介 MogileFS是一个开源的分布式文件系统，用于组建分布式文件集群，由LiveJournal旗下DangaInteractive公司开发，Danga团队开发了包括 Memcached、MogileFS、Perlbal等不错的开源项目：(注：Perlbal是一个强大的Perl写的反向代理服务器)。MogileFS是一个开源的分布式文件系统。 目前使用 MogileFS 的公司非常多,比如国外的一些公司,日本前几名的公司基本都在使用这个. 国内所知道的使用 MogileFS 的公司有图片托管网站 yupoo又拍,digg, 土豆, 豆瓣,1 号店, 大众点评,搜狗,安居客等等网站.基本很多网站容量，图片都超过 30T 以上。 2.MogileFS特性 1) 应用层提供服务，不需要使用核心组件 2）无单点失败，主要有三个组件组成，分为tracker（跟踪节点）、mogstore（存储节点）、database（数据库节点） 3）自动复制文件，复制文件的最小单位不是文件，而是class 4）传输中立，无特殊协议，可以通过NFS或HTTP实现通信 5）简单的命名空间：没有目录，直接存在与存储空间上，通过域来实现 6）不用共享任何数据 3.MogileFS的组成 1）Tracker--跟踪器，调度器 MogileFS的核心，是一个调度器，mogilefsd进程就是trackers进程程序,trackers的主要职责有：删除数据、复制数据、监控、查询等等.这个是基于事件的( event-based ) 父进程/消息总线来管理所有来之于客户端应用的交互(requesting operations to be performed), 包括将请求负载平衡到多个"query workers"中,然后让 mogilefs的子进程去处理. mogadm,mogtool的所有操作都要跟trackers打交道,Client的一些操作也需要定义好trackers,因此最好同时运行多个trackers来做负载均衡.trackers也可以只运行在一台机器上，使用负载均衡时可以使用搞一些简单的负载均衡解决方案，如haproxy，lvs，nginx等， tarcker的配置文件为/etc/mogilefs/mogilefsd.conf，监听在TCP的7001端口 2）Database--数据库部分 主要用来存储mogilefs的元数据，所有的元数据都存储在数据库中，因此，这个数据相当重要，如果数据库挂掉，所有的数据都不能用于访问，因此，建议应该对数据库做高可用 3）mogstored--存储节点 数据存储的位置，通常是一个HTTP（webDAV）服务器，用来做数据的创建、删除、获取，任何 WebDAV 服务器都可以, 不过推荐使用 mogstored . mogilefsd可以配置到两个机器上使用不同端口… mogstored 来进行所有的 DAV 操作和流量,IO监测, 并且你自己选择的HTTP服务器(默认为 perlbal)用来做 GET 操作给客户端提供文件. 典型的应用是一个挂载点有一个大容量的SATA磁盘. 只要配置完配置文件后mogstored程序的启动将会使本机成为一个存储节点.当然还需要mogadm这个工具增加这台机器到Cluster中. 配置文件为/etc/mogilefs/mogstored.conf，监听在TCP的7500端口 4.基本工作流程 应用程序请求打开一个文件 (通过RPC 通知到 tracker, 找到一个可用的机器). 做一个 “create_open” 请求. tracker 做一些负载均衡(load balancing)处理，决定应该去哪儿，然后给应用程序一些可能用的位置。 应用程序写到其中的一个位置去 (如果写失败，他会重新尝试并写到另外一个位置去）. 应用程序 (client) 通过”create_close” 告诉tracker文件写到哪里去了. tracker 将该名称和域命的名空间关联 (通过数据库来做的) tracker, 在后台, 开始复制文件，知道他满足该文件类别设定的复制规则 然后,应用程序通过 “get_paths” 请求 domain+key (key == “filename”) 文件, tracker基于每一位置的I/O繁忙情况回复(在内部经过 database/memcache/etc 等的一些抉择处理), 该文件可用的完整 URLs地址列表. 应用程序然后按顺序尝试这些URL地址. (tracker"持续监测主机和设备的状态，因此不会返回死连接,默认情况下他对返回列表中的第一个元素做双重检查，除非你不要他这么做..) 1.拓扑图 说明：1.用户通过URL访问前端的nginx 2.nginx根据特定的挑选算法，挑选出后端一台tracker来响应nginx请求 3.tracker通过查找database数据库，获取到要访问的URL的值，并返回给nginx 4.nginx通过返回的值及某种挑选算法挑选一台mogstored发起请求 5.mogstored将结果返回给nginx 6.nginx构建响应报文返回给客户端 2.ip规划 角色运行软件ip地址反向代理nginx192.168.1.201存储节点与调度节点1 mogilefs192.168.1.202存储节点与调度节点2 mogilefs192.168.1.203数据库节点 MariaDB192.168.1.204 3.数据库的安装操作并为授权 关于数据库的编译安装，请参照本人相关博文http://wangfeng7399.blog.51cto.com/3518031/1393146，本处将不再累赘，本处使用的为yum源的安装方式安装mysql 4.安装mogilefs. 安装mogilefs，可以使用yum安装，也可以使用编译安装，本处通过yum安装 5.初始化数据库 可以看到在数据库中创建了一些表 6.修改配置文件，启动服务 7.配置mogilefs 添加存储主机 添加存储设备 添加域 添加class 8.配置192.168.1.203的mogilefs 。切记不要初始化数据库，配置应该与192.168.1.202一样 9.尝试上传数据，获取数据，客户端读取数据 上传数据，在任何一个节点上传都可以 获取数据 客户端查看数据 我们可以通过任何一个节点查看到数据 要想nginx能够实现对后端trucker的反向代理，必须结合第三方模块来实现 1.编译安装nginx 2.准备启动脚本 3.nginx与mofilefs互联 查看效果 5.配置后端truckers的集群 查看效果 大功告成了，后续思路，前段的nginx和数据库都存在单点故障，可以实现高可用集群

首先来看传统云存储的缺点

云计算是采用分布式存储技术存储数据，为了保证数据的高可靠性，云计算通常会采用分布式存储技术，将数据存储在不同的物理设备中。这种模式不仅摆脱了硬件设备的限制，同时扩展性更好，能够快速响应用户需求的变化。云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。扩展资料：云计算的特点1、虚拟化技术。2、动态可扩展。3、按需部署。4、灵活性高。5、可靠性高。6、性价比高。7、可扩展性。云计算的应用较为简单的云计算技术已经普遍服务于现如今的互联网服务中，最为常见的就是网络搜索引擎和网络邮箱。搜索引擎大家最为熟悉的莫过于谷歌和百度了，在任何时刻，只要用过移动终端就可以在搜索引擎上搜索任何自己想要的资源，通过云端共享了数据资源。参考资料来源：百度百科-云计算

不。分布式存储的存储单元为x86/ARM服务器（也称为节点），标准2U存储服务器，前面板至多可插入12块3.5寸硬盘，所以分布式存储最多不是8块硬盘。传统的SAN、NAS扩展能力受限，一个机头最多可以带几百个磁盘。如果想要个PB以上的共享存储，分布式存储只最好的选择。

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。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。扩展资料：分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。参考资料来源：百度百科-分布式存储系统参考资料来源：百度百科-分散存储

什么是分布式存储这个词汇是源于国外，简称是DSS，简单来说，就是存储设备分布在不同的地理位置，数据就近存储，将数据分散在多个存储节点上，各个节点通过网络相连，对这些节点的资源进行统一的管理，从而大大缓解带宽压力，同时也解决了传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。为什么分布式存储这么重要分布式存储的诞生有着很强的优越性，主要体现在灵活性、速度、成本等方面。灵活性方面：分布式存储系统使用强大的标准服务器（在CPU，RAM以及网络连接/接口中），它不再需要专门的盒子来处理存储功能。而且允许标准服务器运行存储，这是一项重大突破，这意味着简化IT堆栈并为数据中心创建单个构建块。通过添加更多服务器进行扩展，从而线性地增加容量和性能。速度方面：如果你研究一个专门的存储阵列，你会发现它本质上是一个服务器，但是他只能用于存储，为了拥有快速存储系统，你要花费的成本非常高。即使在今天大多数系统中，当你为存储系统进行扩展时，也不会提高整个系统的性能，因为所有流量都必须通过“头节点”或主服务器（充当管理节点）。但是在分布式存储系统中，任何服务器都有CPU，RAM，驱动器和网络接口，它们都表现为一个组。因此，每次添加服务器时，都会增加总资源池，从而提高整个系统的速度。成本方面：分布式存储组织将最大限度地降低基础设施成本高达90％！没错，是90%，因为驱动器和网络所花费的成本非常低，极大的提高了服务器的使用效率，同时，数据中心所花费的电力、空调费、所占空间等费用也减少了，管理起来更加方面，所需要的人也更少。这也是为什么如今各大公司都在部署分布式存储。

目前的ipfs、Filecion矿机越来越火热，对于很多人来说，不理解IPFS分布式存储是什么，也不知道Filecion矿机到底是什么意思，那让我们来聊一聊！Ipfs是一个全球性的、P2P点多点分布式存储协议，它可以将所有的相同的文件系统连接起来，传统的互联网协议HTTP主要是搜索域名地址，而ipfs则是搜索内容地址，ipfs的出现超越了http协议，未来的互联网可能会是ipfs趋势。 关于存储： 存储其实就是数据的存储，互联网的发展很迅速，5G时代的到来，无非带来了更多的考验，5G技术、大数据，的人工智能及物联网的到来，它们的运行，时时都是数据， 历史 数据与实时数据的积累，展示庞大的数据，这些数据的储存就成了大问题，原始的储存已经不能满足当下数据的需求，这些数据需要存储和流通。所以，像阿里云在10年前就开始研发数据云，因为马云看到了未来数据存储的量级，这种数据的量级会随着技术的进一步不断增长，目前一些全世界知名的数据云比如亚马逊云、阿里云、华为云、腾讯云等也无法满足世界增长的需求。所以世界，需要更大更好的更有保障的存储云。 储存分有DAS(直接储存）、集中储存、分布式储存三种。 DAS:主要是储存与计算连接，有扩展性、灵活性比较差。集中储存：它的设备类型丰富，主要是通过外部P/FC网络进行互连，具有扩展性；受控制器能力限制，扩展能力有限，属于PB级；设备到生命周期时需要更换，在数据迁移耗时需要耗力。分布式储存：分布式存储主要大规模应用于互联网，它追求扩展性和低成本，在进入传统企业市场后，开始构建了企业级存储能力，分布式存储的扩展性强，比较容易运维，上线快。 分布式储存指代的是一种的独特的系统框架类型，它是由一组通过互联网进行通信、为了完成共同任务而协调工作的计算机节点组成，它的存在是为了解决廉价的、普通机器完成单个计算机无法完成的计算和储存问题。它主要是为了利用更多的机器完成更多的数据计算和存储。简单的来说就像 汽车 拉货，比如 汽车 是机器，货物是数据，以前一个 汽车 运输货物的数量有限，需要换更大的货车，而现在想拉更多的货物就可以直接用火车，拉更多的货就直接加车厢，每个车厢都有动力，就不用担忧拉不动货物。分布式的存储原理就跟这个一样。存储经过几十年的发展，衍生出各种各样的存储产品，满足了企业应用的各种不同需求。在这个数字化的时代，存储的核心必须以客户为本、以数据为核心，倡导数据按需求服务的理念。 ipfs的“分布式存储”有两个非常重要的两个基石：存储和分布式。Ipfs分布式储存的特性主要是永久的、去中心化保存和共享文件 （区块链模式下的存储）。点对点分布式：P2P 点对点地保存着各种各样不同的数据。版本化：可追溯文件进行修改 历史 。内容寻址：通过文件内容生成独立哈希值来标识文件，而不是通过文件保存位置来标识，举个例子，就像我们找个人，没有电话的那个时代，我们是通过这人位置来找，需要找这个人所有可能存在的地方。而现在，我们是通过内容寻找位置的方式，只需搜索这个人的名字就可以找到这个人，节约了时间还有通过位置查找是遇见恶意的信息、遇到危险而导致自身的信息、网络、资金等受到威胁。它会把相同内容的文件在系统中备份唯一，节约了系统的存储空间 (区块链模式)。ipfs分布式存储简单地来说，就是将数据分散存储到多个数据存储服务器上。 关于Filecion矿机： 相信现在很多人都对虚拟货币并不陌生，很多人都在玩比特币，比特币是一种虚拟货币，这些虚拟货币的获取都需要用矿机来挖矿。而挖矿的方式有显卡挖矿、CPU挖矿等，知道了挖矿的方式，挖矿的原理，才能更好地挖取虚拟货币。那么Filecoin挖矿是什么意思呢? 为了保障IPFS项目的实施，还有防止所有的IPFS节点不会因为运营商恶意进行数据删改或者关停节点，导致存储用户无法获取数据数显的弊端。因此出现了Filecoin，Filecoin运用奖惩机制，通过保障节点的正常运行，来获得Filecoin的奖励，如果出现恶意的删改数据和关停节点Filecoin。Filecoin的出现保障了IPFS网络的正常运行，维持了网络秩序，那些违反了IPFS网络正常的将会罚款，收没所有的Filecoin奖励。一般正常情况下，不会出现这种情况，通过正常的节点运行就可以获得Filecoin奖励，只要有相应的奖励，几乎所有人都会遵守网络秩序。 在Filecoin 的初期，就跟比特币一样，大家都积极参加 Filecoin 挖矿工，希望在最早期成为环节中的一员，大家的想法都一样，想着越早进，挖得越多，就赚得更多，像早期滴滴的司机，大家都有赚到，因为设有有很多的奖励，而Filecoin也有很多的奖励政策。所以，IPFS硬盘矿机在市场上流行还不算多，早期选择一个好的矿机很关键。

分布式存储，分为文件存储，块存储和对象存储，是存储设备提供的不同类型的服务，适配不同的使用场景。分布式是存储设备的部署方式，是部署在一台机器上，还是一个多台设备组成的集群中。软件定义这个概念比较宽泛，是指通过软件功能来实现曾经通过专用硬件完成的工作，也就是说，对于存储硬件已经没有要求了，用通用硬件+存储软件来实现将一台服务器，变成存储设备。其实无论是不是软件定义存储，其内部都运行着存储系统软件，把这个词单拿出来，就是更加强调其对于硬件的无要求。

分布式存储是一种存储的方式，其“分布式”的理念是软件定义存储的基础，从概念上来说，软件定义存储的范围更大，除了存储之外，还包括管理、计算、网络接口等相关概念。或者说，分布式存储就是一种链接方式，而软件定义存储就是类似元核云存储、华为等企业所研发的软件产品。

分布式存储有块存储、对象存储、文件存储，有不同的开源项目如Ceph、GlusterFS、Sheepdog、Swift，还有不同的商业实现如Google、AWS、微软、金山、七牛、又拍、阿里云元核云等，思路或多或少都有些不同，可选的硬件种类也很多。似乎可选的东西太多了，而且各有优缺点。

分布式存储应用十分广泛，在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综合原因，很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统，这些厂商本身的产品性能也会比较稳定，在此我列举一下这些厂商。1. 公有云方面：阿里云的盘古和腾讯的PaxosStore，这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。2. 私有云方面：国外的有VMware的vSAN，谷歌的Google Megastore等；国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。在这里特别提一下云宏的WinStore存储，他们的产品在金融领域应用非常广泛，除了自主研发的虚拟化平台，他们也特别提到这个存储技术，WinStore是他们自主研发的分布式存储系统，使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。

分布式存储的六大优点分布式存储往往采用分布式的系统结构，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，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下：　　1. 高性能　　一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。　　2. 支持分级存储　　由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。　　3. 一致性　　与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。　　4. 容灾性　　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　　5. 扩展性　　6. 存储系统标准化

有关分布式存储的三个基本问题 文件系统vs对象存储——选型和趋势 块存储、文件存储、对象存储这三者的本质差别是什么 分布式存储的应用场景相对于其存储接口，现在流行分为三种: 对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3 块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口） 文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。

一。分布式Session的几种实现方式 1.基于数据库的Session共享 2.基于NFS共享文件系统 3.基于memcached 的session，如何保证 memcached 本身的高可用性？ 4. 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制 5. 基于TT/Redis 或 jbosscache 进行 session 共享。 6. 基于cookie 进行session共享 或者是： 一、Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销 二、Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障 三、缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂 优点：可靠性好 缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入 二。Session和Cookie的区别和联系以及Session的实现原理 1、session保存在服务器，客户端不知道其中的信息；cookie保存在客户端，服务器能够知道其中的信息。 2、session中保存的是对象，cookie中保存的是字符串。 3、session不能区分路径，同一个用户在访问一个网站期间，所有的session在任何一个地方都可以访问到。而cookie中如果设置了路径参数，那么同一个网站中不同路径下的cookie互相是访问不到的。 4、session需要借助cookie才能正常<nobr oncontextmenu="return false;" onmousemove="kwM(3);" id="key3" onmouseover="kwE(event,3, this);" style="COLOR: #6600ff; BORDER-BOTTOM: 0px dotted; BACKGROUND-COLOR: transparent; TEXT-DECORATION: underline" onclick="return kwC();" onmouseout="kwL(event, this);" target="_blank">工作</nobr>。如果客户端完全禁止cookie，session将失效。 http是无状态的协议，客户每次读取web页面时，服务器都打开新的会话，而且服务器也不会自动维护客户的上下文信息，那么要怎么才能实现网上商店中的 购物车呢，session就是一种保存上下文信息的机制，它是针对每一个用户的，变量的值保存在服务器端，通过SessionID来区分不同的客 户,session是以cookie或URL重写为基础的，默认使用cookie来实现，系统会创造一个名为JSESSIONID的输出cookie，我 们叫做session cookie,以区别persistent cookies,也就是我们通常所说的cookie,注意session cookie是存储于浏览器内存中的，并不是写到硬盘上的，这也就是我们刚才看到的JSESSIONID，我们通常情是看不到JSESSIONID的，但 是当我们把浏览器的cookie禁止后，web服务器会采用URL重写的方式传递Sessionid，我们就可以在地址栏看到 sessionid=KWJHUG6JJM65HS2K6之类的字符串。 明白了原理，我们就可以很容易的分辨出persistent cookies和session cookie的区别了，网上那些关于两者安全性的讨论也就一目了然了，session cookie针对某一次会话而言，会话结束session cookie也就随着消失了，而persistent cookie只是存在于客户端硬盘上的一段文本（通常是加密的），而且可能会遭到cookie欺骗以及针对cookie的跨站脚本攻击，自然不如 session cookie安全了。 通常session cookie是不能跨窗口使用的，当你新开了一个浏览器窗口进入相同页面时，系统会赋予你一个新的sessionid，这样我们信息共享的目的就达不到 了，此时我们可以先把sessionid保存在persistent cookie中，然后在新窗口中读出来，就可以得到上一个窗口SessionID了，这样通过session cookie和persistent cookie的结合我们就实现了跨窗口的session tracking（会话跟踪）。 在一些web开发的书中，往往只是简单的把Session和cookie作为两种并列的http传送信息的方式，session cookies位于服务器端，persistent cookie位于客户端，可是session又是以cookie为基础的，明白的两者之间的联系和区别，我们就不难选择合适的技术来开发web service了。 总之： 一、cookie机制和session机制的区别 　　具体来说cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案，而session机制采用的是在服务器端保持状态的方案。 　　同时我们也看到，由于在服务器端保持状态的方案在客户端也需要保存一个标识，所以session机制可能需要借助于cookie机制来达到保存标识的目的，但实际上还有其他选择。 二、会话cookie和持久cookie的区别 　　如果不设置过期时间，则表示这个cookie生命周期为浏览器会话期间，只要关闭浏览器窗口，cookie就消失了。这种生命期为浏览会话期的cookie被称为会话cookie。会话cookie一般不保存在硬盘上而是保存在内存里。 　　如果设置了过期时间，浏览器就会把cookie保存到硬盘上，关闭后再次打开浏览器，这些cookie依然有效直到超过设定的过期时间。 　　存储在硬盘上的cookie可以在不同的浏览器进程间共享，比如两个IE窗口。而对于保存在内存的cookie，不同的浏览器有不同的处理方式。 三、如何利用实现自动登录 　　当用户在某个网站注册后，就会收到一个惟一用户ID的cookie。客户后来重新连接时，这个用户ID会自动返回，服务器对它进行检查，确定它是否为注册用户且选择了自动登录，从而使用户无需给出明确的用户名和密码，就可以访问服务器上的资源。 四、如何根据用户的爱好定制站点 　　网站可以使用cookie记录用户的意愿。对于简单的设置，网站可以直接将页面的设置存储在cookie中完成定制。然而对于更复杂的定制，网站只需仅将一个惟一的标识符发送给用户，由服务器端的数据库存储每个标识符对应的页面设置。 五、cookie的发送 1.创建Cookie对象 2.设置最大时效 3.将Cookie放入到HTTP响应报头 　 　如果你创建了一个cookie，并将他发送到浏览器，默认情况下它是一个会话级别的cookie:存储在浏览器的内存中，用户退出浏览器之后被删除。如 果你希望浏览器将该cookie存储在磁盘上，则需要使用maxAge，并给出一个以秒为单位的时间。将最大时效设为0则是命令浏览器删除该 cookie。 　 　发送cookie需要使用HttpServletResponse的addCookie方法，将cookie插入到一个 Set-Cookie HTTP请求报头中。由于这个方法并不修改任何之前指定的Set-Cookie报头，而是创建新的报头，因此我们将这个方法称为是addCookie，而 非setCookie。同样要记住响应报头必须在任何文档内容发送到客户端之前设置。 六、cookie的读取 1.调用request.getCookie 　　要获取有浏览器发送来的cookie，需要调用HttpServletRequest的getCookies方法，这个调用返回Cookie对象的数组，对应由HTTP请求中Cookie报头输入的值。 2.对数组进行循环，调用每个cookie的getName方法，直到找到感兴趣的cookie为止 　　cookie与你的主机(域)相关，而非你的servlet或JSP页面。因而，尽管你的servlet可能只发送了单个cookie，你也可能会得到许多不相关的cookie。 例如： 　　String cookieName = “userID”; Cookie cookies［］ = request.getCookies(); if (cookies!=null){ for(int i=0;i Cookie cookie = cookies［i］; if (cookieName.equals(cookie.getName())){ doSomethingWith(cookie.getValue()); } } } 七、如何使用cookie检测初访者 A.调用HttpServletRequest.getCookies()获取Cookie数组 B.在循环中检索指定名字的cookie是否存在以及对应的值是否正确 C.如果是则退出循环并设置区别标识 D.根据区别标识判断用户是否为初访者从而进行不同的操作 八、使用cookie检测初访者的常见错误 　　不能仅仅因为cookie数组中不存在在特定的数据项就认为用户是个初访者。如果cookie数组为null，客户可能是一个初访者，也可能是由于用户将cookie删除或禁用造成的结果。 　 　但是，如果数组非null,也不过是显示客户曾经到过你的网站或域，并不能说明他们曾经访问过你的servlet。其它servlet、JSP页面以及 非Java Web应用都可以设置cookie，依据路径的设置，其中的任何cookie都有可能返回给用户的浏览器。 　　正确的做法是判断cookie数组是否为空且是否存在指定的Cookie对象且值正确。 九、使用cookie属性的注意问题 　　属性是从服务器发送到浏览器的报头的一部分；但它们不属于由浏览器返回给服务器的报头。　 　　因此除了名称和值之外，cookie属性只适用于从服务器输出到客户端的cookie；服务器端来自于浏览器的cookie并没有设置这些属性。　 　 　因而不要期望通过request.getCookies得到的cookie中可以使用这个属性。这意味着，你不能仅仅通过设置cookie的最大时效， 发出它，在随后的输入数组中查找适当的cookie,读取它的值，修改它并将它存回Cookie，从而实现不断改变的cookie值。 十、如何使用cookie记录各个用户的访问计数 1.获取cookie数组中专门用于统计用户访问次数的cookie的值 2.将值转换成int型 3.将值加1并用原来的名称重新创建一个Cookie对象 4.重新设置最大时效 5.将新的cookie输出 十一、session在不同环境下的不同含义 　　session，中文经常翻译为会话，其本来的含义是指有始有终的一系列动作/消息，比如打电话是从拿起电话拨号到挂断电话这中间的一系列过程可以称之为一个session。 　　然而当session一词与网络协议相关联时，它又往往隐含了“面向连接”和/或“保持状态”这样两个含义。 　　session在Web开发环境下的语义又有了新的扩展，它的含义是指一类用来在客户端与服务器端之间保持状态的解决方案。有时候Session也用来指这种解决方案的存储结构。 十二、session的机制 　　session机制是一种服务器端的机制，服务器使用一种类似于散列表的结构(也可能就是使用散列表)来保存信息。 　　 但程序需要为某个客户端的请求创建一个session的时候，服务器首先检查这个客户端的请求里是否包含了一个session标识－称为session id,如果已经包含一个session id则说明以前已经为此客户创建过session，服务器就按照session id把这个session检索出来使用(如果检索不到，可能会新建一个，这种情况可能出现在服务端已经删除了该用户对应的session对象，但用户人为 地在请求的URL后面附加上一个JSESSION的参数)。 　　如果客户请求不包含session id，则为此客户创建一个session并且生成一个与此session相关联的session id，这个session id将在本次响应中返回给客户端保存。 十三、保存session id的几种方式 A．保存session id的方式可以采用cookie，这样在交互过程中浏览器可以自动的按照规则把这个标识发送给服务器。 B． 由于cookie可以被人为的禁止，必须有其它的机制以便在cookie被禁止时仍然能够把session id传递回服务器，经常采用的一种技术叫做URL重写，就是把session id附加在URL路径的后面，附加的方式也有两种，一种是作为URL路径的附加信息，另一种是作为查询字符串附加在URL后面。网络在整个交互过程中始终 保持状态，就必须在每个客户端可能请求的路径后面都包含这个session id。 C．另一种技术叫做表单隐藏字段。就是服务器会自动修改表单，添加一个隐藏字段，以便在表单提交时能够把session id传递回服务器。 十四、session什么时候被创建 　　一个常见的错误是以为session在有客户端访问时就被创建，然而事实是直到某server端程序(如Servlet)调用HttpServletRequest.getSession(true)这样的语句时才会被创建。 十五、session何时被删除 session在下列情况下被删除： A．程序调用HttpSession.invalidate() B．距离上一次收到客户端发送的session id时间间隔超过了session的最大有效时间 C．服务器进程被停止 　　再次注意关闭浏览器只会使存储在客户端浏览器内存中的session cookie失效，不会使服务器端的session对象失效。

做过一些集成项目，国内集群NAS（分布式文件系统）这块了解一些，随便说说，仅限于通用集群NAS宣传自研集群NAS的公司不少，OEM居多，做研发的不多，完全自研就更少了列一些接触过，完全自研，产品化程度相对高一些的吧大一点的，华为（oceanstor9000），曙光（parastor）市场上见的比较多了小一点的，龙存，这个算是老牌子了聚存，这个知道的人不多基于ceph的公司这几年不少，用过其中一家的东西，块这块还行，文件这块还需要时间分布式存储其实是一个比较大的领域有分布式数据库、分布式文件系统、分布式块（ServerSAN）、分布式对象存储之类做的公司挺多，不过真正都自己的代码的挺少，很多都是开源改的分布式数据来说一般互联网公司用的多，像阿里，腾讯、百度都有自己分布式数据库国内做分布式文件系统来说，数中科院的一帮人做的最早从中科院出来人基本的分为三家，曙光，龙存，达沃这三家基本都属于自研并且应用时间都在国内来说时间最久了也有像华为、淘宝、百度、腾讯的文件系统

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

云计算采用分布式计算存储的数据管理模式，通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算的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，提高了系统可靠性、可用性和存取效率，并易于扩展。云服务已不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡等计算机技术混合演进并跃升的结果。扩展资料：云计算是建立在先进互联网技术基础之上的，主要通过以下形式完成：1、软件即服务。通常用户发出服务需求，云系统通过浏览器向用户提供资源和程序等。值得一提的是，利用浏览器应用传递服务信息不花费任何费用。2、网络服务。开发者能够在API的基础上不断改进、开发出新的应用产品，大大提高单机程序中的操作性能。3、平台服务。一般服务于开发环境，协助中间商对程序进行升级与研发，同时完善用户下载功能，用户可通过互联网下载，具有快捷、高效的特点。4、互联网整合。利用互联网发出指令时，也许同类服务众多，云系统会根据终端用户需求匹配相适应的服务。5、商业服务平台。构建商业服务平台的目的是为了给用户和提供商提供一个沟通平台，从而需要管理服务和软件即服务搭配应用。6、管理服务提供商。参考资料来源：百度百科-云计算参考资料来源：百度百科-分布式存储

【答案】：B区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。区块链本质上是一个去中心化的数据库，是比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

【答案】：B区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益数学算法。区块链本质上是一个去中心化数据库，是比特币底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易信息，用于验证其信息有效性（防伪）和生成下一个区块。

Filecoion项目可以理解为是运行在IPFS网络里的激励制度。FIL是Filecoin项目基于Filecoin公链发行的Token，全称是Filecoin，中文名叫文件币，符号是FIL。打开百度APP看高清图片Filecoin是由美国协议实验室及其首席执行官胡安.贝奈特发起的一个项目，面向大众的加密货币和数字支付系统，是基于IPFS系统开发的去中心化存储项目。IPFS是什么？Filecoin由区块链，检索节点，存储节点和本机令牌（filecoin）组成。存储节点是矿工，所有储存矿工必须通过承诺存储，提交抵押品并遵守时空证明（PoSt）来参与Filecoin采矿协议。PoST允许网络的任何成员验证存储提供商是否履行其职责：在约定的时间段内存储外包数据。 为了防止不良行为者试图存储的数据副本少于存储的数据副本，filecoin还具有复制证明（PoRep）机制，要求矿工证明他们正在存储他们所说的数据。系统设计允许用户使用网络的本机加密货币Filcoin在可用设备上租用存储。客户花费文件币来共享和检索数据，反之，矿工通过存储和提供数据来获得Filecoin。为了激励矿工投资存储而不是计算能力，网络选择矿工创建新块的概率与当前使用的与网络其余部分相关的存储成比例。Filecoin 可以为 IPFS 在全球范围内提供大量节点，同时自身还拥有一个巨大的分布式存储空间，解决了 IPFS 的存储问题。Filecoin通过预售和初始硬币发行（ICO）销售的2亿个Filecion获得资金，分别为5200万美元和2.058亿美元。在2017年8月的初始硬币发行（ICO）期间，该项目通过CoinList销售SAFT（未来令牌的简单协议），作为项目上线后未来对filecoin令牌的要求。ICO持续了一个月，当时是迄今为止最大的募集资金ICO，投资额为2.57亿美元，约20亿人民币。

NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。目前国际著名的NAS企业有Netapp、EMC、OUO等。[1]NAS被定义为一种特殊的专用数据存储服务器，包括存储器件（例如磁盘阵列、CD/DVD驱动器、磁带驱动器或可移动的存储介质）和内嵌系统软件，可提供跨平台文件共享功能。NAS通常在一个LAN上占有自己的节点，无需应用服务器的干预，允许用户在网络上存取数据，在这种配置中，NAS集中管理和处理网络上的所有数据，将负载从应用或企业服务器上卸载下来，有效降低总拥有成本，保护用户投资。[2]飞客数据恢复中心提供NAS本身能够支持多种协议（如NFS、CIFS、FTP、HTTP等），而且能够支持各种操作系统。通过任何一台工作站，采用IE或Netscape浏览器就可以对NAS设备进行直观方便的管理。[3]NAS将存储设备连接到现有的网络上来提供数据和文件服务。NAS服务器一般由存硬件、操作系统以及其上的文件系统等几个部分组成。NAS通过网络直接连接磁盘储存阵列，磁阵列具备了高容量、高效能、高可靠等特征。NAS将存储设备通过标准的网络拓扑结构连可以无需服务器直接上网，不依赖通用的操作系统，而是采用一个面向用户设计的，专门用于数据存储的简化操作系统，内置与网络连接所需的协议，从而使整个系统的管理和设置较为简单。[3]技术特点NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议（如TCP/IP）和应用程序（如网络文件系统NFS或者通用Internet文件系统CIFS）来进行文件访问。大多数NAS连接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些连接依赖于企业的网络基础设施来正常运行。[4]为了提高系统性能和不间断的用户访问，NAS采用了专业化的操作系统用于网络文件的访问，这些操作系统既支持标准的文件访问，也支持相应的网络协议，因此NAS技术能够满足特定的用户需求。例如当某些企业需要应付快速数据增长的问题，或者是解决相互独立的工作环境所带来的系统限制时，可以采用新一代NAS技术，利用集中化的网络文件访问机制和共享来解决这些问题，从而达到减少系统管理成本，提高数据备份和恢复功能的目的。[4]

Ceph，GFS，HDFS。一、 CephCeph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。二、 GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。三、 HDFSHDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。【感兴趣的话点击此处，了解一下】小编建议可以到亿万克官网了解一下，亿万克将持续走在创新第一线，不断为客户提供更加优质服务，为国家信息安全和新型数据中心建设保驾护航，助力国家碳中和碳达峰步入新篇章。

从数据的安全角度考虑，在一个数据中心内分布式存储是不需要再进行备份的，因为分布式存储自身在存储内已经做了多份冗余来保证数据的绝对冗余，所以数据丢失的可能性几乎为零。但由于分布式存储都是在线存储，如果客户行业监管会有离线存储的要求就需要客户自行进行备份。

一、 CephCeph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。二、 GFSGFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。三、 HDFSHDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。

国内知名的分布式存储公司主要有：阿里云、腾讯云、杉岩数据、华为、元核云、XSKY、青云等。温馨提示：以上信息仅供参考。应答时间：2021-07-22，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

【答案】：C实际硬件环境中，磁盘可能损坏，服务器可能宕机，网络可能失效……为处理这些不可预期的硬件故障，保证数据的完整性和业务的可用性，需要通过全冗余设计等一系列软件层面的设计，来弥补硬件不可靠带来的数据可靠性和可用性问题。分布式存储采用了多副本冗余机制，基于策略配置，实现数据及其副本跨硬盘、跨存储节点、跨机架的存储，并通过强一致性复制技术确保各个数据副本的一致性，这样即便一个数据服务器甚至整个机架停机也完全不影响数据可靠性和可用性。

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区块链分布式存储就是一种去中心化的，不是将数据固定存储在某个或者多个特定的节点上，而是分散存储的

分布式存储要求cpu一样。分布式存储就是将数据分散存储到多个存储服务器上，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，实际上数据分散的存储在企业的各个角落。要求cpu一样。