“大數據”通常指的是那些數量巨大、難于收集、處理、分析的數據集，亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。大數據存儲和傳統的數據存儲的不同：大數據應用的一個主要特點是實時性或者近實時性。類似的，一個金融類的應用，能為業務員從數量巨大種類繁多的數據里快速挖掘出相關信息，能幫助他們先于競爭對手做出交易的決定。數據通常以每年增長50%的速度快速激增，尤其是非結構化數據。隨著科技的進步，有越來越多的傳感器采集數據、移動設備、社交多媒體等等，所以數據只可能繼續增長。總而言之，大數據需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基礎設備。分布式網絡存儲系統采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷。淮安共享存儲服務器

為了簡化用戶端的使用，提供了一個分布式緩存系統來提供對此分布式存儲系統的訪問接口以及本地數據緩沖以降低網絡壓力。分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多臺單獨的設備上。傳統的網絡存儲系統采用集中的存儲服務器存放所有數據，存儲服務器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網絡存儲系統采用可擴展的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。黃浦區云存儲服務方案分布式存儲這種技術方式和優勢，傳統的互聯網公司通過控制中心平臺是沒有辦法實現的。

分布式存儲系統彈性擴展技術：在大數據環境下，數據規模和復雜度的增加往往非常迅速，對系統的擴展性能要求較高。實現存儲系統的高可擴展性首先要解決兩個方面的重要問題，包含元數據的分配和數據的透明遷移。元數據的分配主要通過靜態子樹劃分技術實現，后者則側重數據遷移算法的優化。此外，大數據存儲體系規模龐大．結點失效率高，因此還需要完成一定的自適應管理功能。系統必須能夠根據數據量和計算的工作量估算所需要的結點個數，并動態地將數據在結點間遷移。以實現負載均衡；同時．結點失效時，數據必須可以通過副本等機制進行恢復，不能對上層應用產生影響。

大數據時代，數據呈爆式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性、系統可擴展性、性能及成本各方面因素。大數據的存儲及處理不只在于規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快。相對于以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員“可接受”的時間內完成任務。這不只是對于各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。分布式存儲與中心化存儲將不斷融合，改變現有的互聯網構架和商業模式。

存儲服務定義和服務申請靈活分離，管理員更專注存儲服務定義和監控：傳統存儲系統中，設備的管理和業務的發放都是由系統管理員完成，系統管理員不但要關注存儲RAID、Pool和LUN如何創建，還要關注應用有哪些，把哪些存儲分配掛載給對應的應用。當企業業務和存儲系統復雜龐大時，存儲資源很難充分利用或匹配多樣的業務。實現了服務定義和服務申請靈活分離，首先，管理員把企業內所涉及的應用進行SLA標準化定義、通過不同Tier匹配到不同存儲Pool，然后，再由知道業務和存儲服務租戶去申請存儲資源，實現存儲資源和應用的精細化匹配。管理員只對系統進行運維、度量和監控。構建高效合理的存儲層次結構，可以在保證系統性能的前提下，降低系統能耗和構建成本。湖州搭建存儲服務軟件

存儲系統通常采用多層不同性價比的存儲器件組成存儲層次結構。淮安共享存儲服務器

從使用存儲盒子到使用可以度量的存儲服務：在傳統存儲盒子中，數據無法共享且無法度量，一般分給用戶的只是卷或文件，較多增加一些保護特性；往往會遇到如：容量超配、性能不足和無法預測等問題，一般采用盡量而為的思想來實現資源較大化分配，不但會造成資源浪費，而且分配后的效果如何很難得到反饋。通過存儲服務化的理念，從性能、容量、數據保護、可靠性、安全性等維度設計SLA，讓用戶基于多個維度選擇來匹配業務的存儲需求，通過對SLA資源進行全方面的監控、告警來衡量存儲服務，并在服務等級出現瓶頸時，可以優化、動態變更SLA級別來及時調整業務對存儲資源的變化。實現存儲服務的標準化定義、衡量和優化。淮安共享存儲服務器

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