福州超融合分布式存储系统

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、特定的存储模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到佳性能。分布式存储可以对产品进行细致的分析。福州超融合分布式存储系统

分布式存储任务交给其他层次来处理会更好些。带宽：高带宽传输数据意味着低延迟，但是高带宽也意味着大量的资源浪费。数据在边缘处理有两种可能，一种是数据在边缘完全处理结束，然后边缘结点上传处理结果到云端；另外一种结果是数据处理了一部分，然后剩下的一部分内容将会交给云来处理。以上两种方式的任意一种，都能极大的改善网路带宽的现状，减少数据在网络中的传输，进而增强用户体验。能耗：对于给定的任务，需要判定放在本地运算节省资源还是传输给其他节点存储节省资源。天津超融合分布式存储存储分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署。

具体的工作中对于分布式存储需要实现基于网络的数据冗余、数据保护和数据容错等功能，确保在出现任何异常情况，下存储系统的可用性和可靠性。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。要提供一个稳定可靠地分布式系统，必须能够保持健壮，即使在出现上述问题的时候也能尽可能保证提供服务，同时也要能保证正确性。分布式存储中为了提高数据可靠性和系统性能，通常会将数据复制多个副本，这样在出现机器宕机或者单机数据损坏的时候也能保证数据不丢失。分布式存储的功能性还是比较的完善的。

分布式存储具有一定的高性能：衡量分布式存储系统性能常见的指标是系统的吞吐量和系统的响应延迟，系统的吞吐量是在一段时间内可以处理的请求总数，可以用QPS（QueryPerSecond）和TPS（TransactionPersecond）衡量。系统的响应延迟是指某个请求发出到接收到返回结果所消耗的时间，通常用平均延迟来衡量。这两个指标往往是矛盾的，追求高吞吐量，比较难做到低延迟，追求低延迟，吞吐量会受影响。高稳定性：这是一个综合指标，考核分布式存储系统的整体健壮性，任何异常，系统都能坦然面对，系统稳定性越高越好。分布式存储可以分析用户的行为模式。

分布式存储提供了更低的延迟并降低了传输成本。在早期测试中，已经演示了实时应用(如面部识别)的存储卸载。在这种架构的一个场景中，特别是对于物联网(IoT)设备，数据通过来自物理世界的各种传感器，并且采取行动通过各种形式的输出和致动器来改变物理状态；通过在边缘执行分析和知识生成，受控系统和**数据中心之间的通信带宽减少。分布式存储利用了与感兴趣的物理项目的接近性，也利用了这些项目之间可能存在的关系。该架构的另一个场景是新兴云游戏的诞生，其中游戏模拟在云中运行。分布式存储有效延伸价值链条，扩展利润空间。深圳网络分布式存储架构

分布式存储的量级将会越来越大。福州超融合分布式存储系统

使用到分布式存储，系统的可用性、稳定性都会得到保证。因此，说分布式是被迫使用的，一点也不夸张。不难发现，分布式的目的就在于追求高性能与高可用这两个特性。分布式系统中遇到的各种理论、技术以及设计方案，其本质上就是为了解决这两个关键性问题而已。在想清楚了这个观点之后，那所谓的分布式也并没有这么高大上，深不可测。它无非是提出一些技术方法来解决遇到的一堆问题。就网络空间的管理模式而言，我们需要一个新的互联网传输协议。福州超融合分布式存储系统