分布式存储技术有哪些
分布式存储技术有哪些
分布式存储技术有哪些
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1、元数据管理
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在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专用的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难．实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。?
2、系统弹性扩展技术
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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
ONEStor分布式存储系统介绍
ONEStor 分布式存储系统介绍 关于ONEStor 分布式存储系统介绍，小编已在金信润天 容： 技术特点 H3C ONEStor 存储系统采用分布式设计，可以运行在通用 x86服务器上，在部署该软件时， 会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。 H3C ONEStor 分布式存储软件系统具有如下特点： 领先的分布式架构 H3CONEStor 存储软件的采用全分布式的架构： 分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法， 分布式无状态客户端、分布式Cache 等，这种架构为存储系统的可靠性、 可用性、自动运维、 高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： jyionitors 上图中，ONEStor 逻辑上可分为三部分： OSD Monitor 、Client 。在实际部署中，这些逻辑 Get 到了部分资料，整理出以下内 QSDs CliEnt￡ Object I/O V* Failure reporting, v ------ map distribution
组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD对应一个OSD并将其视 为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSDdeamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client 通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor ： Monitor 是集群监控节点。Monitor 持有cluster map 信息。所谓Cluster Map ，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。ONEStor Cluster Map包括Monitor map osd map pg map crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client ： 这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD 通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。 客户的数据到达Clie nt后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示:
分布式存储技术及应用介绍
根据did you know(https://www.wendangku.net/doc/3019022010.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是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。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ? 垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ? 水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
分布式存储系统节能技术研究综述
分布式存储系统节能技术研究综述 发表时间：2016-04-18T11:33:29.663Z 来源：《电力设备》2016年1期供稿作者：于辉 [导读] 广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心）企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 于辉 （广东电网有限责任公司东莞供电局信息中心） 摘要：随着大数据时代的到来，企业所需要存储的数据越来越多，不得不对现有的数据存储中心进行扩容，以实现更大级别数据量的存储。分布式存储系统为构建数据中心的重要方式之一，存储系统的能耗情况是衡量一个存储系统性能的重要指标，因此，研究分布式存储系统的节能技术具有一定的必要性。本文的主要工作是对分布式存储技术的节能技术进行综述，以使读者了解现有的分布式存储系统节能研究现状。 关键字：大数据、分布式、节能、能耗 一、前言 大数据时间，数据存储中心的能耗越来越受到人们的重视，它也逐渐变成继性能和可靠性之后，衡量数据存储中心的第三个指标。在信息系统应用初期，企业引进信息系统来改善管理，提高企业的经营和管理效率。这个时期，企业的信息系统产生小规模的数据，小的数据存储中心即可对数据进行存储，这个时期企业所观注的是数据中心的性能和可靠性。 而随这互联网、大数据时代的到来，企业生产运营所积累的数据成几何级的增加，小的数据中心已不能支持新的数据存储需求，企业不得不对原有的数据中心进行扩容，大量的新增设备新加入到数据中心中，此时，数据中心的能耗已经成为企业所考虑的一个企业经营成本问题，如何降低数据中心的能耗已经成为企业管理者所思考的一个问题。图1给出了数据中心管理者眼中的最大挑战，可见能耗问题排在第一位[8]。 图1 数据中心管理者眼中的最大挑战 对于大规模的数据存储中心。为了保证低成本和高扩展性，通常会选择分布式存储技术。数据存储是分布式存储服务的基础，分布式存储系统中能耗最高的部分主要在设备耗能方面。因此，在分布式环境下，如果能有效降低存储系统的能耗，对降低数据中心的整体能耗有显著效果。 二、分布式存储系统 传统分布式存储系统重点考虑在分布式环境中如何解决诸如数据复制、负载均衡、集群关系管理、可靠性保证、高性能等技术问题。目前，基于OpenPower、X86等架构的国产服务器逐步采用低功耗多核处理器、高带宽内存以及异构存储等硬件资源，传统分布式存储系统在系统设计、技术优化等方面没有充分发挥上述硬件的特点。具体来说，包括以下三方面： 1 分布式存储在面向低功耗多核处理器时的不足 传统的分布式存储没有充分利用存储节点的处理能力，而存储节点的处理能力完全有能力承担除存储服务之外的任务，例如将部分计算任务迁移到存储节点上，从而提高整个集群的计算能力。另一方面，国产服务器采用的低功耗处理器提供不同功耗模式以适应不同的工作负载，可以动态变化。现有的分布式存储没有针对上述处理器特点进行设计和技术优化考虑。 2 分布式存储在面向高带宽内存时的不足 随着国产服务器逐步采用高带宽内存技术，处理器与内存间的数据移动效率越来越高，以适应大数据应用场景。如何将更有价值的数据保留在处理器缓存中，如何利用每个服务器节点上的高带宽内存形成高效的分布式缓存层，以减少对存储层的访问压力，这些问题都是现有分布式存储没有给予充分考虑，并作相应设计优化的。 3、分布式存储在面向机械硬盘与SSD组成的异构存储时的不足 大数据环境下，对存储的容量和性能等提出了更高的要求。从性能、成本的角度考虑，不允许将所有数据都统一存储于集中式的存储设备上，因此异构存储越来越受到重视。现有分布式存储系统虽然有考虑异构存储架构，但是仅以数据冷热、I/O特征作为异构存储资源分配因素。此外，现有分布式存储系统仅考虑存储层，没有将异构存储对存储以及计算与存储结合等应用场景产生的影响进行考虑分析。 三节能技术综述 由磁盘的能耗工式可知，磁盘的主要能耗取决于磁盘的转速，磁盘处于Standby状大下时，其能耗远小于在Idle和Active状态下的能耗。S.Gurumurthi 等人在TPM（Traditional Power Management）的基础上，提出了 DRPM（Dynamical RPM）技术[2]。该技术通过细分
分布式数据库技术在大数据中的应用复习过程
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。
在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备
曙光ParaStor300S并行分布式云存储系统产品技术白皮书V1.6
信息技术的发展带来数据的爆炸性增长，毋庸置疑，我们已经全面跨入大数据时代，PB 规模的非结构化数据越来越常见，如何有效地管理这些数据，并进一步发掘数据价值，已成为IT 管理者所必须重视的问题。同时大数据4V 特性也对存储系统的大容量、高性能、易扩展、易用性等提出了更高要求。传统的SAN 和NAS 存储架构已经难以满足海量数据的密集型I/O 并发访问需求。 ParaStor300S 并行分布式云存储系统，是在曙光公司近10年来海量数据存储与处理的基础之上，针对大数据时代的特点，全新设计并全面优化的高端存储系统。 产品定位 集群文件/对象统一存储 基于曙光完全自主研发的并行分布式软件ParaStor 构建的集群存储系统，对外统一提供多种存储协议： 提供文件存储服务，包括Linux POSIX 、NFS 、SMB 、FTP 等，满足Windows 、Linux 、Unix 等异构平台的不同访问需求； 提供对象存储服务，兼容Amazon S3接口，满足云生态的应用需求。 特别地，同一集群可以同时提供文件/对象接口，访问方式更为灵活。 Scale-Out 横向扩展的并行架构 基于服务器构建的并行分布式存储系统，对外提供单一的命名空间。支持3~4096节点的弹性无缝扩展，单一存储空间容量可扩展至EB 级。 具备超强的横向扩展能力，只需简单地增加存储节点，即可获得更大的存储容量和更多的数据通道，从而获得更高的系统聚合带宽和I/O 性能。 面向海量非结构化数据存储场景 ParaStor300S 并行分布式云存储系统适用于存在数据共享需求的多种应用领域，如高性能计算、生物信息、气象预报、环境监测分析、地震监测、能源勘探、卫星遥感、视频监控、媒资管理、视频编辑处理等，可以广泛应用于政府、教育、科研、医疗、石油、广电、企业等行业。 ParaStor300S 并行分布式云存储系统 新一代自主研发的海量非结构化数据存储 EB 级共享空间 ? 3~4096节点 ? 单一命名空间 ? 按需分配，在线扩容 多种访问协议 ? Linux POSIX ? NFS/CIFS/FTP ? S3 多款硬件平台 ? 2U12、4U24、4U36 ? SATA/SAS/SSD 混插 智能存储策略 ? SSD 读缓存加速 ? 细粒度配额管理 多重数据保护 ? 2~4副本 ? N+M:b 纠删码 ? 快照 ? 全冗余设计，无单点故障 简易运维管理 ? 多套集群统一管理 ? 资源、状态实时监控 ? 邮件、短信、SNMP 告警
分布式存储发展趋势及技术瓶颈分析
内容目录 1核心观点 (3) 1.1核心推荐逻辑 (3) 1.2我们区别于市场的观点 (3) 2分布式存储将成为下一代互联网基础设施 (3) 2.1以IPFS 协议为代表的分布式存储带来新思路 (3) 2.2分布式存储将带来互联网基础架构变革 (7) 3分布式存储开辟互联网基础设施产业新格局 (9) 3.1分布式存储开发新的存储市场 (9) 3.2分布式存储已和传统存储不断融合应用 (10) 4分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (12) 4.1数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (12) 4.2I/O 性能瓶颈需要底层和应用层联合优化解决 (13) 4.3服务质量保障 (15) 4.4在应用、运营层面中心化组织与分布式存储将进一步融合 (15) 图表目录 图表1：IPFS 协议的分布式系统 (4) 图表2：IPFS 协议构架 (4) 图表3：集中化的版本控制系统 (5) 图表4：分布式版本控制系统 (5) 图表5：Merkle DAG 数据结构及功能特点 (6) 图表6：DHT 网络工作原理 (6) 图表7：全球数据圈每年规模 (7) 图表8：IPFS 协议关注的基础问题 (7) 图表9：IPFS 与HTTP 协议的对比 (8) 图表10：IPFS 与HTTP 寻址方式对比 (8) 图表11：全球数据量增长状况 (9) 图表12：中国云存储市场规模及增速 (9) 图表13：中国公有云市场规模及增速 (9) 图表14：个人云盘行业用户渗透率及MAU (10) 图表15：储迅部分合作伙伴 (11) 图表16：高性能分布式文件系统 (11) 图表17：CRUST 技术架构：工作量证明层MPoW、区块链共识层GPoW 及分布式云存储/计算层 (12) 图表18：CRUST 部分合作伙伴 (12) 图表19：数据价值分层是分布式存储经济激励的关键 (13) 图表20：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的平均延迟 (14) 图表21：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的延迟范围 (14) 图表22：IPFS 与HTTP 性能对比：远程读取操作的吞吐量 (14) 图表23：分布式存储面临的技术瓶颈与发展机遇 (15)
基于DHT分布式云存储系统综述
基于DHT的分布式云存储系统综述 题目：基于云计算的知识管理综述 专业：计算机应用技术 年级： 2014级 学号： 2014303100×× 姓名：静水流云 上海××大学信息工程学院 2014 年 12 月28 日
基于DHT的分布式云存储系统的综述 摘要：随着信息爆炸式的增长，集中式的存储方式的瓶颈效应愈发明显的遏制了数据存储的扩展性和并 发访问的效率等，SAN 和NAS 等传统集中式存储系统越来越难以满足海量数据存储的需要。为了解决诸 如此类的传统存储的瓶颈问题，分布式存储系统和云存储系统相继被提出，并成为学术研究和商用的热点 内容。分布式存储系统实现涉及并使用的技术有很多，本文主要介绍基于DHT的分布式存储系统，重点在 搜索技术方面。 1 引言 把用户的文件分片后均衡存储在不同的分布式存储节点上，并利用虚拟目录服务器和基于P2P—DHT 的目录服务器把文件元数据与文件数据片高效地对应起来，以提供高效目录服务，分布式存储节点以P2P 方式工作以快速完成用户对文件数据的请求任务。分布式网络存储系统DNSS充分利用了DHT原理和P2P 的搜索技术优势[3]，有较高的可用性、可靠性和可扩展性。P2P技术突破了传统的C／S架构的模式，具 有非常好的扩展性，但存在安全性、可控性问题[2]。利用DHT的资源管理优势和P2P的高扩展性，可以 构建一个在全互联网范围内使用的可靠高效的海量分布式存储系统。而对于海量数据的分布式存储，主要 涉及的技术问题是如何处理好数据的添加、删除以及最为重要的查找效率，本文结合分布式hash表的一 致特性，重点讲述一下如何构造一个基于DHT的分布式存储系统，当然主要内容是DHT原理部分[1]。 2 p2p网络和hash函数概述 2.1 p2p网络简介 p2p网络又称工作组，网上各台计算机有相同的功能，无主从之分，一台计算机都是既可作为服务器，设定共享资源供网络中其他计算机所使用，又可以作为工作站，没有专用的服务器，也没有专用的工作站。在P2P网络环境中，成千上万台彼此连接的计算机都处于对等的地位，整个网络一般来说不依赖专用的集 中服务器。网络中的每一台计算机既能充当网络服务的请求者，又对其它计算机的请求作出响应，提供资 源和服务。其主要分为两种：非结构化p2p网络和结构化p2p网络[4]。前者有网络拓扑是任意的、内容 的存储位置与网络拓扑无关的特点；后者网络拓扑结构是有规律的，每个节点都随机生成一个标识(ID)， 内容的存储位置与网络拓扑相关，内容的存储位置与节点标识之间存在着映射关系。 2.2 hash函数简介 Hash函数可以根据给定的一段任意长的消息计算出一个固定长度的比特串，通常称为消息摘要（MD：Message Digest），一般用于消息的完整性检验。Hash函数有以下特性：给定 P，易于计算出 MD（P） 只给出 MD（P），几乎无法找出 P无法找到两条具有同样消息摘要的不同消息Hash函数MD5：消息摘要 长度固定为128比特；SHA-1：消息摘要长度固定为160比特。Hash函数应用于P2P的特性唯一性：不同 的输入明文，对应着不同的输出摘要将节点IP地址的摘要作为节点ID，保证了节点ID在P2P环境下的 唯一性SHA-1(“202.38.64.1”) =24b92cb1d2b81a47472a93d06af3d85a42e463ea。 3 DHT原理 3.1 DHT简述 DHT(Distributed Hash Table，分布式哈希表)算法就是使用分布式哈希函数来解决结构化的分布式 存储问题[1]。分布式哈希表实际上是一张散列表，每个节点被分配给一个属于自己的散列块，并成为这 个散列块的管理者。目前，典型的DHT协议包括美国MIT的Chord、UC Berkeley的pastry和CAN、纽约 大学的Kademlia [2]。本文主要介绍chord和pastry。将内容索引抽象为
ONEStor分布式存储系统介绍
ONEStor分布式存储系统介绍 关于ONEStor分布式存储系统介绍，小编已在金信润天Get到了部分资料，整理出以下内容： 技术特点 H3C ONEStor存储系统采用分布式设计，可以运行在通用x86服务器上，在部署该软件时，会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。H3C ONEStor分布式存储软件系统具有如下特点： 领先的分布式架构 H3C ONEStor存储软件的采用全分布式的架构：分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法，分布式无状态客户端、分布式Cache等，这种架构为存储系统的可靠性、可用性、自动运维、高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： 上图中，ONEStor逻辑上可分为三部分：OSD、Monitor、Client。在实际部署中，这些逻辑
组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon）两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD）对应一个OSD，并将其视为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSD deamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor： Monitor是集群监控节点。Monitor持有cluster map信息。所谓Cluster Map，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。 ONEStor Cluster Map包括Monitor map、osd map、pg map、crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client： 这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map，然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。 客户的数据到达Client后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示：
大数据存储技术研究
大数据存储技术研究 3013218099 软工二班张敬喆 1.背景介绍 大数据已成为当前社会各界关注的焦点。从一般意义上讲，大数据是指无法在可容忍的时间内，用现有信息技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。近年来，大数据的飙升主要来自人们的日常生活，特别是互联网公司的服务。据著名的国际数据公司(IDC)的统计，2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(1ZB=1021B)，其中75%来自于个人（主要是图片、视频和音乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量(200PB，1PB=1015B)。 然而，与大数据计算相关的基础研究，诸如大数据的感知与表示、组织与存储、计算架构与体系、模式发现与效应分析等，目前还没有成体系的理论成果。对于大数据计算体系的研究，一方面，需要关注大数据如何存储，提供一种高效的数据存储平台；另一方面，为了应对快速并高效可靠地处理大数据的挑战，需要建立大数据的计算模式以及相关的优化机制。 2.相关工作 为了应对数据处理的压力，过去十年间在数据处理技术领域有了很多的创新和发展。除了面向高并发、短事务的OLTP内存数据库外（Altibase，Timesten），其他的技术创新和产品都是面向数据分析的，而且是大规模数据分析的，也可以说是大数据分析的。 在这些面向数据分析的创新和产品中，除了基于Hadoop环境下的各种NoSQL外，还有一类是基于Shared Nothing架构的面向结构化数据分析的新型数据库产品（可以叫做NewSQL），如：Greenplum（EMC收购），Vertica（HP 收购），Asterdata（TD 收购），以及南大通用在国内开发的GBase 8a MPP Cluster等。目前可以看到的类似开源和
王东临论分布式存储及系统指标
王东临论分布式存储及系统指标存储是IT核心技术 众所周知，美国是IT技术执牛耳者，几乎垄断了IT业。近些年，中国在IT 应用技术逐渐赶超美国，甚至在移动支付等个别领域已经反超美国。但是IT核心技术仍然被国际巨头把持，其中IT基础架构技术是最重要的IT核心技术。 IT基础架构技术为应用层提供存储能力和计算能力，包括存储、计算、网络三大件。存储技术是其中重要组成部分，甚至很多存储从业人士认为，存储比计算和网络更为重要。不管这个观点是否得到认同，存储是IT核心技术的重要组成部分，这一点是无可置疑的。 存储产业长期被国际巨头所把持 在桌面级存储时代，中国是全军覆没。当年兴起的众多硬盘厂家，全部倒闭。FAT等流行的桌面文件系统，也全都是美国厂商的。 在企业级存储时代，Dell/EMC、NetApp、IBM、HPE、HDS等美日巨头处于一流水平，把持着产业，中国的华为存储几千人的团队奋斗十几年，已经达到世界二流水平，而且处于二流水平的前列，正在向世界一流水平发起冲击，但尚有一定距离。即使在中国市场，也是到了最近两年才有一些小银行开始尝试使用华为存储，其它银行的核心存储是宁愿用日本的HDS也不用华为的。 在云存储时代，AWS、Azure和Google位于世界一流，阿里云在马云的强力推动下成功位居世界二流水平，但阿里云虽然借助各种因素成为中国市场的霸主，在全球市场依然难以突破。最近，阿里云美国市场也不得不做出调整，从面向美国主流市场调整为面向做中国生意的美国企业。 区块链存储时代虽然还在孕育中，但给中国人带来了新的机会。抓住一个产业新机会，跃居世界一流水平，成为所有中国存储人的期盼。 分布式存储 分布式存储是一个有歧义的名词，在不同的行业有不同的含义。在存储行业，
一级视频云存储技术方案
1一级视频云存储系统设计 1.1一级网络视频云存储概述 本项目采用华为网络视频云存储VCN3000设计一级视频云存储子系统.采取分布式直接存储，集中管理的方式，针对摄像头视频存储硬件采用针对视频存储优化的网络视频存储和磁盘阵列，所有的存储设备部署在各辖区运营商机房(六个),前端摄像头采用标准的H.264编码RTP流，直写到网络视频存储中。 华为网络视频云存储VCN3000采用由管理平台、IP网络,通过虚拟化、云结构化和高精确视频直接存储模式。运用负载均衡、对象存储等技术，结合视频、图片数据特点，面向应用，满足视频监控业务高可靠性、不间断的海量存储需求。采用分散存储技术加速大数据智能分析快速提取和分析效率。 华为网络视频云存储VCN3000系统使用存储虚拟化技术针对海量存储应用需求，为用户提供透明存储构架、高可扩展性的云管理存储服务。在云管理存储系统中将信令与业务承载码流相分离，云管理服务器只处理控制信令而不处理视频数据，实时视频数据直接写入到云管理存储物理存储节点，无需中间环节。 视频云管理存储管理软件在市局监控中心以集群方式进行部署，实现全市所有监控点和所有云管理存储物理设备的统一管理。 视频云管理存储系统中，IPC直写存储设备，采用云管理方案解决云管理存储管理单节点失效问题，利用负载均衡技术充分利用各存储节点的性能。云管理存储系统采用统一接口与视频管理平台对接，降低平台维护和用户管理复杂度。 华为网络视频云存储VCN3000支持基于GB/T28181标准实现与各级标准平台（符合GB/T28181规范的标准平台）间的互联互通，平台之间通过信令安全路由网关进行信令对接，在信令的控制下媒体通过媒体服务器互联。该体系构架可以支持上下级级联、平级级联以及监控报警专网与公安网的互联。
MinIO分布式存储技术预研报告
1.前言 1.1.简介 1)MinIO 是在Apache License v2.0 下发布的对象存储服务器。它 与Amazon S3 云存储服务兼容。它最适合存储非结构化数据，如照片，视频，日志文件，备份和容器/ VM 映像。对象的大小可以从几KB 到最大5TB。 2)MinIO 服务器足够轻，可以与应用程序堆栈捆绑在一起，类似于 NodeJS，Redis 和MySQL。 3)一种高性能的分布式对象存储服务器，用于大型数据基础设施。 它是机器学习和其他大数据工作负载下Hadoop HDFS 的理想s3 兼容替代品 1.2.特点 Minio使用纠删码erasure code和校验和checksum来保护数据免受硬件故障和无声数据损坏。即便丢失一半数量（N/2）的硬盘，仍然可以恢复数据。 2.预研目的 检验在分布式部署条件下，minio在多种实验环境下的数据的安全性。
3.预研环境 4.环境部署 4.1.系统初始化 1)关闭防火墙 2)关闭selinux 3)关闭NetworkManager 4.2.下载minio二进制包 curl -O https://dl.min.io/server/minio/release/linux-amd64/minio 4.3.安装minio chmod +x minio mv minio /usr/bin/
4.4.创建节点export 在minio的4个节点上各创建1个export，为了方便理解给每个export取名为/data_{+ip地址的最后一位数}，最后生成的export如下表所示： 4.5.编写运行脚本 cat minio_startup.sh #!/bin/bash export MINIO_ACCESS_KEY=Admin#Geostar,5 export MINIO_SECRET_KEY=Super#Geostar,5 /usr/bin/minio server http://172.16.150.5/data_05 http://172.16.150.14/data_14 http://172.16.150.21/data_21 http://172.16.150.24/data_24 & chmod +x minio_startup.sh
中科分布式存储系统技术白皮书V2.0
LINGHANG TECHNOLOGIES CO.,LTD 中科分布式存储系统技术白皮书 北京领航科技 2014年04
目录 1、产品介绍 (3) 1.1 云时代的政府/企业烦恼 (3) 1.2 产品服务与定位 (3) 2、中科分布式存储应用场景 (4) 2.1 目标用户 (4) 2.2 产品模式 (4) 2.2.1高性能应用的底层存储 (4) 2.2.2企业级海量数据存储平台 (5) 2.2.3容灾备份平台 (5) 2.3 使用场景 (5) 2.3.1企业级数据存储 (5) 2.3.2私有云计算 (6) 2.3.3海量数据存储 (6) 2.3.4大数据分析 (7) 2.3.5 容灾备份 (7) 3、中科分布式存储核心理念 (8) 4、中科分布式存储功能服务 (9) 4.1 存储系统功能介绍 (9) 4.2 WEB监控管理端功能介绍 (11) 5、系统技术架构 (12) 5.1 系统总体架构 (12) 5.2 系统架构性特点 (12) 5.3 技术指标要求 (14) 5.4 系统软硬件环境 (15)
1、产品介绍 1.1云时代的政府/企业烦恼 ?政府、企事业单位每天产生的大量视频、语音、图片、文档等资料，存在 哪里？ ?政府、企事业单位各个部门、各个子系统之间强烈的数据共享需求如何满 足？ ?大数据如何高效处理以达到统一存取、实时互动、价值传播、长期沉淀？ ?您是否为单位电子邮箱充斥大量冗余数据还要不断扩容而烦恼？ ?政府、企事业单位的私有云平台为什么操作和数据存取这么慢？ ?政府、企事业单位的存储平台数据量已接近临界值需要扩容，但上面有重 要业务在运行，如何能在线扩展存储空间？ ?公司的每一个子公司都有重要客户数据，要是所在的任何一个城市发生大 规模灾难（比如地震）数据怎么办？ ?政府、企事业单位有一些历史数据平时比较少用到,但又不能丢掉，占用 了大量的高速存储资源，能否移到更廉价的存储设备上去？ 1.2产品服务与定位 大数据时代已经来临！ 面对数据资源的爆炸性增长，政府、企事业单位每天产生的海量视频、语音、图片、文档和重要客户数据等资料如何有效存取？政府多个部门之间、公司和子公司之间、公司各个部门之间强烈的数据共享需求如何满足？如果
云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析——李世敏——1143041362
2014/10/17 云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析 李世敏 （四川大学计算机学院，四川成都610225） Cloud Computing Environment of Distributed Storage Technology Research and Analysis LI Shi-Min (Department of SiChuan, University, City ChengDu, China) Corresponding author: E-mail: 2586975148@https://www.wendangku.net/doc/3019022010.html, Abstract: cloud computing describes a new IT service value based on the Internet, use and delivery mode, is a combination of data sharing and Shared services computing mode.As the cloud of promotion and popular, how high rate, low cost of storage and management of large amounts of data generated in the clouds, has become a focus in the study of major enterprises and organizations, which requires good cloud structure design, data storage and processing pattern and cloud storage platform.From the combination of cloud computing and cloud storage technology, aiming at how to improve the scalability of the storage, fault tolerance and lower the energy consumption of the storage, such as target, from the design of the data center network, data storage, etc were summarized, the key technology in the current distribution of storage, and on this basis, to the cloud environment of distributed storage system under the challenges faced by summarized and expounded. Key words: cloud computing;The data center;Data storage way;Storage challenges 摘要: 云计算描述了一种新的基于互联网的IT服务增值、使用和交付模式，是数据共享与服务共享计算模式的结合体。随着云计的推广和流行，如何高速率、低成本储存和管理生成于云端的大量数据，也成为各大企业和组织研究的重点，这就需要有良好的云结构设计、数据存储及处理模式和云存储平台。从云计算与云存储技术的结合入手，针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标，从数据中心网络的设计、数据的存储方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述，并在此基础上，对云环境下的分布式存储系统所面临的挑战进行总结和阐述。 关键词: 云计算；数据中心；数据存储方式；存储挑战 1 引言 云计算是随着计算、存储以及通信技术的快速发展而出现的一种崭新的共享基础资源的商业计算模型，被誉为“革命性的计算模型”。云计算不同于传统的以个人计算机为中心的本地计算，它以互联网为中心，通过构建一个或多个由大量（百万级以上）普通机器和网络设备连接构成的数据中心，把海量的数据存储到数 1
分布式存储技术及应用
分布式存储技术及应用 根据did you know(https://www.wendangku.net/doc/3019022010.html,/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。 分布式存储概念 与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是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。 具体技术及应用： 海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。 结构化数据的存储及应用 所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。 大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。 ?垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库， 从而达到了数据库的扩展。一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定 是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到 数据库中就是一张或多张表。各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合 度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。 ?水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。为 了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种 特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围， 或者某个字段的hash值。 垂直扩展与水平扩展各有优缺点，一般一个大型系统会将水平与垂直扩展结合使用。 实际应用：图1是为核高基项目设计的结构化数据分布式存储的架构图。
大数据技术原理及应用
大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除
大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应