福州大数据分布式存储系统

分布式存储使用的设备一般是常规服务器，而非存储设备。分布式存储通过非标准协议实现服务器上存储资源的整个，并进行存储资源池化和虚拟化处理，后呈现给用户某种形式（块存储或者文件存储）的存储空间。分布式存储有其特异性，其使用的并非标准协议，因此通常需要在应用服务器安装其客户端软件实现存储空间的虚拟呈现，以及请求的处理。由于分布式存储拓扑结构的复杂性，其出现故障的概率也很大增加了。分布式存储的重要程度越来越被人们所重视了。分布式存储中面临很多出错的可能性，比如机器宕机，网络分区，程序崩溃等等。福州大数据分布式存储系统

分布式存储针对应用和负载的存储优化技术，传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到佳性能。福州大数据分布式存储系统分布式存储以摆脱对资源、能源等要素的投入，更好地满足用户需求。

分布式存储有高可用性：指分布式存储系统在面对各种异常时可以提供正常服务的能力，系统的可用性可以用系统停服务的时间和正常服务时间的比例来衡量，例如4个99的可用性（99.99%）要求一年停机的时间不能超过365*24*60/10000=53分钟。高可靠性：重点指分布式系统数据安定方面的指标，数据可靠不丢失，主要用多机冗余、单机磁盘RAID等措施。高扩展性：指分布式存储系统通过扩展集群服务器规模从而提高系统存储容量、存储和性能的能力，业务量增大，对底层分布式存储系统的性能要求越来越高。

分布式存储相比把所有视频上传到云中心，并让云中心去解决，这种方式能够更快的解决问题。物联网的发展让普通人家里的电子器件都变得活泼了起来，**让这些电子器件连上网络是不够的，我们需要更好的利用这些电子元件产生的数据，并利用这些数据更好的为当前家庭服务。考虑到网络带宽和数据私密保护，我们需要这些数据很好*能在本地流通，并直接在本地处理即可。我们需要网关作为边缘结点，让它自己消费家庭里所产生的数据。同时由于数据的来源有很多（可以是来自电脑、手机、传感器等任何智能设备）。分布式存储可以对产品进行细致的分析。

我们相信，分布式存储的存储空间+带宽资源共享的系统，将逐步实现中心化存储到分布式存储的转变，甚至取代过去的中心化网络存储方式，以满足日益暴涨的数据存储安定性的需要！随着5G、物联网和AI的快速发展，企业对于分布式系统的需求将持续增加，分布式存储成为多云环境的选择平台。到2023年，40%的存储系统将是分布式存储架构，大势所趋，势不可挡。UtiSpace作为承载海量数据的平台，面对新基建带来的新数据挑战，建议B端和G端用户充分利用分布式存储在性能和容量扩展方面的优势，解决大规模、高并发场景下对数据存储的挑战。分布式存储所产生的产品是非常有保证的。福州大数据分布式存储系统

分布式存储针对应用和负载的存储优化技术，传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用。福州大数据分布式存储系统

分布式存储特点：低成本：分布式存储系统的自动容错、自动负载均衡机制都构建在PC机上。高性能：大数据时代对分布式存储系统的整体要求。易用：分布式存储系统需要能提供易用的对外接口，还要具备完善的监控、运维工具，并且能方便与其它系统集成。存储的数据分类：非结构化数据：如声频、图像、文档、视频。半结构化数据：一般是自描述的，如HTML文档，模型结构和内容混在一起的数据，数据模式不需要预先定义。结构化数据：模型结构和内容是分开的，数据模式需要预先定义，一般存储在关系数据库中，可用二维关系表结构表示。福州大数据分布式存储系统

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