軟硬件解耦的分布式存儲在性能設計上存在兩大天然缺陷：標準服務器不具備機房突然斷電時保護內存數據的電池（BBU），所以只能用SSD卡/盤來做數據緩存。SSD的時延遠高于內存，導致業界絕大多數的軟硬解耦的分布式存儲時延無法和生產存儲媲美。單獨采購的分布式存儲軟件無法和第三方服務器的SSD盤緊密配合，從而無法像業界先進的全閃存存儲一樣實現全局垃圾回收，控制數量眾多的SSD盤各自的垃圾回收導致的生產應用時延波動。軟硬件一體的分布式存儲有機會克服如上兩大缺陷。我們看到業界先進的分布式存儲產品，采用了類似于全閃存存儲的電池保護（BBU）、系統級全局垃圾回收，達到了媲美傳統生產存儲的高并發壓力下的1ms穩定時延，從而為分布式存儲進入企業生產應用提供了性能的SLA保障。 難言之隱,分布式存儲軟硬件解耦究竟難在哪里?南京大數據分布式存儲技術有哪些
無論如何波折，分布式存儲未來可期：正所謂不管白貓、黑貓，抓到老鼠的就是好貓。我們相信在較長一段時間內，分布式存儲軟硬件一體和軟硬件解耦會長期共存。總體而言，筆者認為隨著數據價值的增高，場景對數據可靠性的要求隨之會越來越嚴苛，市場的天平就會更多偏向軟硬件一體；與此相反，場景對數據可靠性的敏感度越低、短期成本敏感度越高，市場的天平就會更多的偏向軟硬件解耦。分布式存儲的發展歷程無論如何波折，我們更愿意相信它終會是部正劇，在整個存儲市場中占據海量數據承載的主力軍位置，鏗鏘而立，并給人以無窮回味！鹽城魏晉元興分布式存儲架構實戰分布式存儲是未來趨勢。
那么現在問題來了，如果我們要選擇分布式存儲，選擇哪種好呢？其實它們各有各的優勢和使用場景，具體要看需求。（1）HDFS：主要用于大數據的存儲場景，是Hadoop大數據架構中的存儲組件。HDFS在開始設計的時候，就已經明確的它的應用場景，就是大數據服務。（2）Ceph：目前應用廣的開源分布式存儲系統，已得到眾多廠商的支持，許多超融合系統的分布式存儲都是基于Ceph深度定制。而且Ceph已經成為LINUX系統和OpenStack的“標配”，用于支持各自的存儲系統。Ceph可以提供對象存儲、塊設備存儲和文件系統存儲服務。同時支持三種不同類型的存儲服務的特性，在分布式存儲系統中，是很少見的。（3）Swift：主要面向的是對象存儲。和Ceph提供的對象存儲服務類似。主要用于解決非結構化數據存儲問題。它和Ceph的對象存儲服務的主要區別是。
從技術的角度，分布式存儲的發力點在大規模的擴展性，基于此逐步優化性能、可靠性，讓海量數據存得下、用得起；集中式存儲的技術方向在于保持穩定性的基礎上，利用更快的介質、更低時延的網絡為核xin業務提供加速，讓業務更穩、效率更高。因此，從技術方向上來看，二者也是各有側重的。云和分布式存儲一樣，這些年正在大行其道、炙手可熱。CloudFirst、AllinCloud、CloudNative等概念風靡業界，CIO見面不提云貌似都不好意思打招呼。早期人們也習慣把分布式存儲叫做“云存儲”，那么分布式存儲和云是什么關系？筆者認為，分布式存儲是一種技術架構，而云是一種商業模式。分布式存儲可以被用作各種云的數據底座，也可以單獨成為數據底座，是配合的關系，而非替換和包含關系。 布式存儲解決如何將數據存到多臺機器上，并且提供可用性，可靠性和一致性等問題。
在分布式存儲系統（包括OceanBase這樣的分布式數據庫）的使用中，我們經常會提到“一致性”這個詞，但是這個術語在不同的系統、不同人的心目中有不同的內涵，很容易造成混淆。想象一個簡單的存儲系統，只有一個客戶端（單進程）和一個服務端（單進程服務）。客戶端順序發起讀寫操作，服務端也順序處理每個請求，那么無論從服務器視角還是從客戶端視角，后一個操作都可以看到前一個操作的結果。然后，系統變的復雜一些，系統還是單個服務進程（單副本），但是有多個客戶端并發進行操作。這個模型下，多個客戶端的操作會互相影響，比如一個客戶端會讀到不是自己寫的數據（另一個客戶端寫入的）。一般單機并發程序就是這樣的模型，比如多個線程共享內存的程序中。 相較于傳統存儲黑盒子的管理方式，分布式存儲實現了標準硬件的交付，標準硬件服務器的運維管理會更簡單。江蘇分布式存儲原理
分布式存儲將如何挑戰互聯網巨頭?南京大數據分布式存儲技術有哪些
自誕生以來，分布式存儲就被視為存儲的未來，被萬眾期待。然而分布式存儲起步于寒門，早應用于互聯網日志、企業備份歸檔、開發測試等場景，追求極zhi成本，性能和可靠性卻不敢恭維。但它還算爭氣，憑借多年的打怪練級，越來越多地開始承載自動駕駛研發、超高清編輯、運營商5G網絡云等企業的關鍵業務，走上變成高富帥、贏取白富美的道路。正所謂人紅是非多，存儲領域也是一樣，坊間一直流傳著關于分布式存儲的各種流言蜚語。好事的筆者現今就來探尋一番，揭開謊言背后的真相。 南京大數據分布式存儲技術有哪些
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