大规模高性能分布式存储系统设计与实现_第一课_大规模高性能分布式存储系统概述@孙玄
分布式存储系统的一些理解和实践
分布式存储系统的一些理解和实践 张建伟 一、分布式存储系统介绍 1.简介 互联网数据规模越来越大，并发请求越来越高，传统的关系数据库，在很多使用场景下并不能很好的满足需求。分布式存储系统应运而生。它有良好的扩展性，弱化关系数据模型，甚至弱化一致性要求，以得到高并发和高性能。按功能分类，主要有以下几种： ?分布式文件系统 hdfs ceph glusterfs tfs ?分布式对象存储 s3(dynamo) ceph bcs(mola) ?分布式表格存储 hbase cassandra oceanbase ?块存储 ceph ebs(amazon) 分布式存储系统，包括分布式系统和单机存储两部分；不同的系统，虽在功能支持、实现机制、实现语言等方面是有差异的，但其设计时，关注的关键问题是基本相同的。单机存储的主流实现方式，有hash引擎、B+树引擎和LSM树(Log Structured Merge Tree)三种，不展开介绍。本文第二章节，主要结合hbase、cassandra和ceph，讲下分布式系统设计部分，需要关注的关键问题。 2.适用场景 各分布式存储系统功能定位不尽相同，但其适用和不适用的场景，在一定程度上是相同的，如下。
1)适用 大数据量（大于100T，乃至几十PB） key/value或者半结构化数据 高吞吐 高性能 高扩展 2)不适用 Sql查询 复杂查询，如联表查询 复杂事务 二、分布式存储系统设计要点 1.数据分布 分布式存储，可以由成千甚至上万台机器组成，以实现海量数据存储和高并发。那它最先要解决的就是数据分布问题，即哪些数据存储在哪些机器（节点）上。常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。一般完全分布式的设计（无master节点），会用hash类算法；而集中式的设计（有master节点）用meta表映射的方式。两者各有优缺点，后面讲到具体问题时再做比较。 1)一致性hash 将存储节点和操作的key（key唯一标识存储的object，有时也叫object name）都hash到0~2的32次方区间。映射到如下环中的某个位置。沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。如下图所示：
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:
存储方案设计原则
存储方案设计原则 设计是把一种设想通过合理的规划周密的计划通过各种感觉形式传达出来的过程。以下是的存储方案设计原则，希望能够帮助到大家！ 1、CAP理论 2000年Eric Brewer教授提出了著名的CAP理论，即：一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。 xx年MIT的Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性。 根据CAP理论，一致性（C），可用性（A），分区容错性（P），三者不可兼得，必须有所取舍。 因此系统架构师不要把精力浪费在如何设计才能同时满足CAP 三者的完美分布式系统，而是应该研究如何进行取舍，满足实际的业务需求。 C： Consistency（一致性），任何一个读操作总是能读取到之前完成的写操作结果，也就是在分布式环境中，多点的数据是一致的； A： Availability（可用性），每一个操作总是能够在确定的时间内返回，也就是系统随时都是可用的； P： Tolerance of work Partition（分区容忍性），在出现网络分区（比如断网）的情况下，分离的系统也能正常运行；
对于分布式存储系统而言，分区容错性（P）是基本需求，因此只有CP和AP两种选择。CP模式保证分布在网络上不同节点数据的一致性，但对可用性支持不足，这类系统主要有BigTable， HBASE，MongoDB， Redis， MemcacheDB， Berkeley DB等。AP模式主要以实现"最终一致性（Eventual Consistency）"来确保可用性和分区容忍性，但弱化了数据一致性要求，典型系统包括Dynamo， Tokyo Cabi，Cassandra， CouchDB， SimpleDB等。 2、Eventual Consistency（最终一致性） 简而言之：过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性。 从客户端考虑数据一致性模型，假设如下场景： 存储系统：它在本质上是大规模且高度分布的系统，其创建目的是为了保证耐用性和可用性。 进程A：对存储系统进行读写。 进程B和C：这两个进程完全独立于进程A，也读写存储系统。客户端一致性必须处理一个观察者（在此即进程A、B或C）如何以及何时看到存储系统中的一个数据对象被更新。 根据以上场景可以得到如下三种一致性模型： 强一致性：在更新完成后，（A、B或C进行的）任何后续访问都将返回更新过的值。 弱一致性：系统不保证后续访问将返回更新过的值，在那之前要先满足若干条件。从更新到保证任一观察者看到更新值的时刻之间的这段时间被称为不一致窗口。
分布式汽车电气电子系统设计和实现架构
分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构
分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 另外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思能够完全不同，设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。
图1：物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连，并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看，AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场，它使得能够创立合适的设计工具。
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
分布式文件存储方案
1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本，作为开放软件基金会(OSF)的分布 分布式文件系统 式计算环境(DCE)中的文件系统部分。 如果文件的访问仅限于一个用户，那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是，在许多网络环境中这种限制是不现实的，必须采取并发控制来实现文件的多用户访问，表现为如下几个形式： 只读共享任何客户机只能访问文件，而不能修改它，这实现起来很简单。 受控写操作采用这种方法，可有多个用户打开一个文件，但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。 并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写，并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好，许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录)，文件被放在客户工作站的高速缓存中，若另一个用户也请求同一文件，则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时，从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个，再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步： 无状态系统在这个系统中，服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此，客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销，但对小型LAN来说，这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。 回呼(Callback)系统在这种方法中，服务器记录它的那些客户机的所作所为，并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时，持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。 无状态操作在运行性能上有其长处，但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说，若
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
天网云存储系统建设方案
天网云存储系统建设方案 1.1存储需求概述 XX天网二期需要建设XX个高清监控点位，随着城市防控体系系统规模越来越大，以及高清视频的大规模应用，对系统中需要存储的数据和应用的复杂程度在不断提高，且视频数据需要长时间持续地保存到存储系统中，并要求随时可以调用，对存储系统的可靠性和性能等方面都提出了新的要求。 面对数百TB甚至上PB级的海量视频存储需求，传统的SAN或NAS在容量和性能的扩展上会存在瓶颈。而云存储可以突破这些性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于本项目存储系统来说是一个新选择。 视频云存储通过软件运用集群技术、虚拟化技术、分布式存储技术将网络中的存储设备集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能。为满足本次高清点位视频存储的需求，同时符合行业发展趋势，满足业务使用需求，本次XX天网二期拟建设云存储系统进行录像存储和业务访问接口。 大容量存储需求 随着各地城市视频监控系统建设的深入，摄像头数量日益增多。前端建设普遍采用1080P高清摄像机。依据平安城市的建设要求，高清图像存储30天，那么一万路视频的总存储容量需要大致为十几个PB。 集中存储需求 对于城市级系统数十PB的存储需求，若采用通用IPSAN存储方案，则需上千台IPSAN，难以实现高效、统一的存储与设备管理，无法高效支撑公安视频实战应用。 高IO性能需求 基于视频大数据的智能实战应用对大量视频的快速收集与分析有非常高的要求，而传统IPSAN存储方式由于IO性能低，无法满足视频大数据应用的存储与应用要求。
1.2存储系统基本要求 在设计XX天网视频监控系统存储系统时，依据以下设计要求： (1)监控点的录像过程将对网络交换设备产生很大的压力，核心交换机应能负担如此大的交换压力，需考虑网络故障以后录像数据的缓存功能以及网络恢复以后的补录功能。 (2)能集中管理所有存储资源并统一调度，统一部署存储策略。与存储资源物理位置无关，只要IP网可达，便可实现对存储资源随时随地检索和回放。 （3）保障存储系统数据的安全性，对访问权限进行集中管理与分配。 （4）存储空间统一管理、统一分配，可实现无缝在线扩容。 (5)存储系统具有冗余备份的能力，提供持续稳定的性能。 (6)存储系统提供标准的运维接口，维护简单方便。 (8)存储系统具备高可靠性，出现设备故障后，存储业务不中断。 本项目在XX分局建设分布式视频云存储中心，每个存储中心依据接入到该区的视频前端的数量实际情况，规划建设分布式云存储系统。 1.3云存储拓扑示意图 UCS的存储节点通过Uni-FS分布式文件系统，将多台存储节点上的物理资
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)
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
分布式存储系统设计方案——备份容灾
分布式存储系统设计方案——备份容灾 在分布式存储系统中，系统可用性是最重要的指标之一，需要保证在机器发生故障时，系统可用性不受影响，为了做到这点，数据就需要保存多个副本，并且多个副本要分布在不同的机器上，只要多个副本的数据是一致的，在机器故障引起某些副本失效时，其它副本仍然能提供服务。本文主要介绍数据备份的方式，以及如何保证多个数据副本的一致性，在系统出现机器或网络故障时，如何保持系统的高可用性。 数据备份 数据备份是指存储数据的多个副本，备份方式可以分为热备和冷备，热备是指直接提供服务的备副本，或者在主副本失效时能立即提供服务的备副本，冷备是用于恢复数据的副本，一般通过Dump的方式生成。 数据热备按副本的分布方式可分为同构系统和异步系统。同构系统是把存储节点分成若干组，每组节点存储相同的数据，其中一个主节点，其他为备节点;异构系统是把数据划分成很多分片，每个分片的多个副本分布在不同的存储节点，存储节点之间是异构的，即每个节点存储的数据分片集合都不相同。在同构系统中，只有主节点提供写服务，备节点只提供读服务，每个主节点的备节点数可以不一样，这样在部署上会有更大的灵活性。在异构系统中，所有节点都是可以提供写服务的，并且在某个节点发生故障时，会有多个节点参与故障节点的数据恢复，但这种方式需要比较多的元数据来确定各个分片的主副本所在的节点，数据同步机制也会比较复杂。相比较而言，异构系统能提供更好的写性能，但实现比较复杂，而同构系统架构更简单，部署上也更灵活。鉴于互联网大部分业务场景具有写少读多的特性，我们选择了更易于实现的同构系统的设计。 系统数据备份的架构如下图所示，每个节点代表一台物理机器，所有节点按数据分布划分为多个组，每一组的主备节点存储相同的数据，只有主节点能提供写服务，主节点负责把数据变更同步到所有的备节点，所有节点都能提供读服务。主节点上会分布全量的数据，所以主节点的数量决定了系统能存储的数据量，在系统容量不足时，就需要扩容主节点数量。在系统的处理能力上，如果是写能力不足，只能通过扩容主节点数来解决;而在写能力不足时，则可以通过增加备节点来提升。每个主节点拥有的备节点数量可以不一样，这在各个节点的数据热度不一样时特别有用，可以通过给比较热的节点增加更多的备节点实现用更少的资源来提升系统的处理能力。
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
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
云存储及架构
xx存储原理及系统构架 摘要： 云存储作为一个新兴的研究和应用领域，由于其快速部署、低成本、灵活调整规模等优势被越来越多的企业应用。基于以上研究云存储，本文基于《云存储解析》内容，具体分析了云存储系统构架模式、技术优势及特点，并与传统的存储架构模式进行了对比。 前言 作为近几年兴起的“云计算(CloudComputing)”的一大重要组成部分，“云存储(CloudStorage)”承担着最底层以服务形式收集、存储和处理数据的任务，并在此基础上展开上层的云平台、云服务等业务。与传统的存储设备相比，云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网和客户端程序等多个部分组成的系统。 云存储提供的是存储服务，存储服务通过网络将本地数据存放在存储服务提供商(SSP)提供的在线存储空间。需要存储服务的用户不再需要建立自己的数据中心，只需向SSP申请存储服务，从而避免了存储平台的重复建设，节约了昂贵的软硬件基础设施投资。 1xx存储技术 云存储系统与传统存储系统相比，具有如下不同： 第一，从功能需求来看，云存储系统面向多种类型的网络在线存储服务，而传统存储系统则面向如高性能计算、事务处理等应用；第二，从性能需求来看，云存储服务首先需要考虑的是数据的安全、可靠、效率等指标，而且由于用户规模大、服务范围广、网络环境复杂多变等特点，实现高质量的云存储服务必将面临更大的技术挑战；第三，从数据管理来看，云存储系统不仅要提供类似于POSIX的传统文件访问，还要能够支持海量数据管理并提供公共服务支撑功能，以方便云存储系统后台数据的维护。 基于上述特点，云存储平台整体架构可划分为4个层次，自底向上依次是：
分布式控制系统课程设计
分布式控制课程设计 设计题目：课题八：3台电动机的顺序控制 学校：上海工程技术大学 院系：机械工程学院
二任务描述： 在现代工业生产中，电动机自动与手动正反转的设置得到了广泛的应用。设计三台电动机的顺序控制程序的原则是： （1）自动每隔离十分钟启动一台电机，中间可急停，到了八小时后都自动关闭。 （2）手动顺序启动，手动反序停止。 设计四段程序，第一段是自动顺序启动三台电机，由SB1总起T0,T1延时触发。第二段程序是到点自动停止，每个电机配备一个定时器加计数器来实现。第三段程序是手动顺序启动由SB2总起，T5,T6延时触发。第四段程序是手动反序停止由中间继电器M1.0,M1.1,M1.2线圈触发，而在第三段程序的起停保电路中用它们的常闭触点来实现。 控制任务和要求： （1）启动操作：按启动按钮SB1，电动机M1启动，10s后电动机M2自动启动，又经过8s，电动机M3自动启动。 （2）停车操作：按停止按钮SB2，电动机M3立即停车；5s后，电动机M2自动停车；又经过4s，电动机M1自动停车。 （3）要求启动时，每隔10min依次启动1台，每台运行8h后自动停车。在运行中可用停止按钮将3台电动机同时停机。 三电动机及其PLC控制器的介绍 1.系统设计功能 1）电路设计 本课题的三台电动机应满足以下要求 （1）自动时，当第二台电动机延时启动时，不关闭第一台电动机。当第三台电动机延时启动时，不关闭第一，第二台电动机。且三者自各自启动就开始计数器计时，准备 关闭。 （2）用急停按钮使三台电动机同时停移，但时间必须在自动停止时间范围内。 （3）手动时，当第二台中动机延时启动时，必须等三台电动机按顺序都启动后才可以按下手动反序停止按钮，使他们各自停止。 2）主电路设计 由三台电机组成，启动电路由自动开关QF0.，接触器KM0-KM3.热继电器FR1-FR3各台电
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.360docs.net/doc/f911701041.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
3种分布式文件系统
第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块： a)Client：每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇：用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇：协调安全性、一致性与耦合性时，管理命名空间（文件名和 目录名） 1.3 架构原理 Client：用户 I/O：输入/输出 MDS：Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD：Object Storage Device 对象存储设备
Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式： 1. 直接通过Client实例连接到Client； 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时，Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点（inode），并获得节点号、模式（mode）、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权，则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权（如果该Client还没有的话）。目前操作权有四种，分别通过一个bit表示：读（read）、缓冲读（cache read）、写（write）、缓冲写（buffer write）。在未来，操作权会增加安全关键字，用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写（目前的策略是全部client 都允许）。之后，包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力，以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH（著名的映射函数）分配给OSD。例如，如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作，一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小，Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象，并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的，如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时，会自动放弃这种能力，并向MDS提供新的文件大小（写入时的最大偏移）。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面： 第一，数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。