分布式塊存儲：塊存儲在SAN和分布式存儲中是邏輯概念，一個共享的硬件基礎設施上的抽象邏輯設備，其創建和存在于服務器、虛擬服務器、或運行在基于像SCSI、SATA、SAS、FCP、FCoE、或iSCSI這樣的協議的系統管理程序上。硬盤在進行RAID劃分后，組成邏輯卷或卷組就可以分配給上層使用了。優點：1）有相關數據保護手段；2）性能較高，有多個物理盤組成一個邏輯卷，可以并行讀寫。分布式對象存儲：對象存儲作為讀寫快、便于共享的特點，其盡量避免塊存儲讀寫快但不利于共享的問題以及文件存儲利于共享但讀寫性能不足的問題。通過集中或分散的元數據，可以實現對數據的并發訪問；此外，由于對外提供統一的訪問API，也便于對象進行數據共享。對象存儲的優勢場景卻是互聯網或者公網，主要解決海量數據，海量并發訪問的需求，此外，移動互聯網下跨平臺隨時存取的需求，使用對象存儲十分方便的API就可以隨時存取。傳統數據存儲模型需要支持盡可能多的應用，因此需要具備較好的通用性。虹口區個人存儲服務硬盤

“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。虹口區個人存儲服務硬盤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。

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。

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。大部分系統為單層結構，在系統中對每個數據分票維護多個副本。

大數據由于其來源的不同，具有數據多樣性的特點。對于傳統的數據庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源于日志、歷史數據、用戶行為記錄等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統數據庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由于其數據來源不同，應用算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬件平臺有較好的兼容性來適應各種應用算法或者數據提取轉換與加載。容錯是分布式存儲系統涉及的重要目標，只有實現了自動化容錯，才能減少人工運維成本。虹口區個人存儲服務硬盤

分布式存儲將成為互聯網的基礎設施：在傳統互聯網的數據訪問模式上，是依賴于http協議進行數據交互的。虹口區個人存儲服務硬盤

分布式存儲系統的特點：易擴展，系統可以支持在線無縫動態橫向擴展，在采用冗余策略的情況下任何一個存儲節點的上線和下線對前端的業務沒有任何的影響，完全是透明的，并且系統在擴充新的存儲節點后可以選擇自動負載均衡，所有數據的壓力均勻分配在各存儲節點上；易整合，兼容任何品牌的X86架構通用存儲服務器，在標準的IP/IB網絡環境下即可輕松的實施，無需改變原有網絡架構；易管理，可通過一個簡單的WEB界面就可以對整個系統進行配置管理，運維簡便，極低的管理成本，一個管理員就可以輕松管理PB級別的存儲系統。虹口區個人存儲服務硬盤

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