分布式存储技术
大数据分析的分布式技术
大数据分析的分布式技术随着大数据时代的到来，传统的数据处理技术已经无法满足大数据量、高速度和多样性等特点的数据处理需求。
为了处理这些规模庞大的数据集，分布式技术成为了大数据分析的重要手段之一、在本文中，将详细介绍大数据分析的分布式技术。
一、分布式系统基础分布式系统是指由多台计算机构成的网络，通过将任务分配到不同的计算机节点上进行协同工作，从而解决单台计算机的性能瓶颈问题。
分布式系统的基本原理是将一个任务拆分成多个子任务，并分配到多个计算机节点上并行执行。
分布式系统具有以下特点：1.高可扩展性：通过增加计算机节点的方式，可以方便地扩展分布式系统的计算能力。
2.高并发性：分布式系统中的多个节点可以同时处理不同的任务，提高了系统的并行处理能力。
3.高可靠性：分布式系统中的每个计算机节点都可以独立运行，当其中的一个节点发生故障时，不会影响整个系统的正常运行。
1.分布式存储技术分布式存储技术是指将大数据集分散存储在多个计算机节点上，通过数据分片和数据副本备份等方式，提高数据的存储能力和可靠性。
常用的分布式存储系统包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）、Ceph、GlusterFS 等。
这些系统具有以下特点：（1）高可扩展性：可以方便地增加计算机节点，扩展存储容量。
（2）高可靠性：通过数据副本备份机制，当一个节点出现故障时，可以从其它节点恢复数据。
（3）高并发性：多个计算机节点可以同时访问同一份数据，提高数据读写性能。
2.分布式处理技术分布式处理技术是指将大数据集的处理任务分配到多个计算机节点上并行执行，从而提高数据处理的速度和效率。
常用的分布式处理框架包括Hadoop、Spark等。
这些框架具有以下特点：（1）任务调度和资源管理：分布式处理框架可以根据任务的优先级和节点的负载情况，动态地将任务分配给空闲的计算机节点，并对资源进行合理管理。
（2）数据分片和数据倾斜处理：分布式处理框架可以将数据切分成多个分片，分配到不同的计算机节点上并行处理。
分布式存储技术及应用介绍
根据did you know(/)的数据，目前互联网上可访问的信息数量接近1秭= 1百万亿亿 (1024)。
毫无疑问，各个大型网站也都存储着海量的数据，这些海量的数据如何有效存储，是每个大型网站的架构师必须要解决的问题。
分布式存储技术就是为了解决这个问题而发展起来的技术，下面让将会详细介绍这个技术及应用。
分布式存储概念与目前常见的集中式存储技术不同，分布式存储技术并不是将数据存储在某个或多个特定的节点上，而是通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。
具体技术及应用：海量的数据按照结构化程度来分，可以大致分为结构化数据，非结构化数据，半结构化数据。
本文接下来将会分别介绍这三种数据如何分布式存储。
结构化数据的存储及应用所谓结构化数据是一种用户定义的数据类型，它包含了一系列的属性，每一个属性都有一个数据类型，存储在关系数据库里,可以用二维表结构来表达实现的数据。
大多数系统都有大量的结构化数据，一般存储在Oracle或MySQL的等的关系型数据库中，当系统规模大到单一节点的数据库无法支撑时，一般有两种方法：垂直扩展与水平扩展。
∙垂直扩展：垂直扩展比较好理解，简单来说就是按照功能切分数据库，将不同功能的数据，存储在不同的数据库中，这样一个大数据库就被切分成多个小数据库，从而达到了数据库的扩展。
一个架构设计良好的应用系统，其总体功能一般肯定是由很多个松耦合的功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一张或多张表。
各个功能模块之间交互越少，越统一，系统的耦合度越低，这样的系统就越容易实现垂直切分。
∙水平扩展：简单来说，可以将数据的水平切分理解为按照数据行来切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库中，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。
为了能够比较容易地判断各行数据切分到了哪个数据库中，切分总是需要按照某种特定的规则来进行的，如按照某个数字字段的范围，某个时间类型字段的范围，或者某个字段的hash值。
分布式存储qkf的概念和原理
分布式存储qkf的概念和原理分布式存储是存储领域的重要发展方向之一。
Q窝网盘(QKF)作为一种典型的分布式存储服务,其基本概念和技术原理可以概括如下:1. 分布式存储的概念分布式存储是指数据被分布存储在多台网络中的计算机上,这些计算机彼此通过网络相连,对外提供单一的数据访问接口。
用户可查看全部数据,不必关心数据实际存储位置。
相比集中式存储,分布式存储具有容量可扩充性强、访问速度快、容错能力高等优点。
但也存在一致性维护等难点。
2. QKF的技术架构QKF作为分布式云存储平台,其核心架构包括:存储客户端、存储服务器、代理服务器和存储管理中心。
存储客户端负责与用户交互,进行文件上传和下载操作,以及与存储服务器通信。
存储服务器用于实际存储文件数据。
单个服务器存储能力有限,QKF通过大量廉价服务器横向扩展,实现分布式存储。
代理服务器负责调度工作,根据负载状况分配上传和下载任务到不同存储服务器。
存储管理中心则负责存储服务器的状态监控、元数据管理等工作,保证系统正常运转。
此外,QKF还使用了数据切片、冗余备份、一致性哈希等机制。
3. QKF的工作原理当用户上传文件时,存储客户端将文件分割成多块数据,计算每个数据块的哈希,然后请求代理服务器分配存储服务器保存数据块。
同时,存储客户端也将文件元数据(文件名、大小、哈希等)发送给存储管理中心catalogue。
存储管理中心维护元数据表,记录每个数据块与存储服务器的对应关系。
数据块在多个服务器间做冗余备份。
如果某服务器宕机,可以从其他服务器读取副本数据。
下载文件时,存储客户端根据元数据表,从存储服务器取回各数据块,并校验哈希,最后合成完整文件。
总之,QKF通过分布式服务器集群实现云存储服务,具有高性能、高可用性等特点。
分布式存储技术在互联网大数据时代具有广阔应用前景。
分布式存储解决方案
分布式存储解决方案目录一、内容概览 (2)1. 背景介绍 (3)2. 目标与意义 (3)二、分布式存储技术概述 (5)1. 分布式存储定义 (6)2. 分布式存储技术分类 (7)3. 分布式存储原理及特点 (8)三、分布式存储解决方案架构 (9)1. 整体架构设计 (10)1.1 硬件层 (12)1.2 软件层 (13)1.3 网络层 (14)2. 关键组件介绍 (15)2.1 数据节点 (16)2.2 控制节点 (18)2.3 存储节点 (19)2.4 其他辅助组件 (20)四、分布式存储解决方案核心技术 (22)1. 数据分片技术 (23)1.1 数据分片原理 (25)1.2 数据分片策略 (26)1.3 数据分片实例分析 (28)2. 数据复制与容错技术 (29)2.1 数据复制原理及策略 (31)2.2 容错机制与实现方法 (32)2.3 错误恢复过程 (34)3. 数据一致性技术 (35)3.1 数据一致性概念及重要性 (36)3.2 数据一致性协议与算法 (37)3.3 数据一致性维护与保障措施 (38)4. 负载均衡与性能优化技术 (39)4.1 负载均衡原理及策略 (41)4.2 性能优化方法与手段 (43)4.3 实例分析与展示 (43)五、分布式存储解决方案应用场景及案例分析 (44)1. 场景应用分类 (46)2. 具体案例分析报告展示 (47)一、内容概览分布式存储解决方案是一种旨在解决大规模数据存储和管理挑战的技术架构，它通过将数据分散存储在多个独立的节点上，提高数据的可用性、扩展性和容错能力。
本文档将全面介绍分布式存储系统的核心原理、架构设计、应用场景以及优势与挑战。
我们将从分布式存储的基本概念出发，阐述其相较于集中式存储的优势，如数据分布的均匀性、高可用性和可扩展性。
深入探讨分布式存储系统的关键组件，包括元数据管理、数据分布策略、负载均衡和容错机制等，并分析这些组件如何协同工作以保障数据的可靠存储和高效访问。
分布式存储技术及其应用
分布式存储技术及其应用一、引言分布式存储技术在当今互联网时代得到了广泛的应用，最初应用于大型网站、互联网公司及数据中心等领域。
它是一种新型的存储技术，相比于传统的集中式存储技术有着很大的优势。
本文将分别从分布式存储技术的概念，技术特点，分类以及应用领域等方面进行深入浅出的介绍。
二、分布式存储技术的概念分布式存储技术是将数据分散存储在多个节点上的一种技术。
与传统的集中式存储技术相比，它的优势在于可以实现数据的高可用性、高可靠性以及横向扩展等功能。
当其中某个节点崩溃后，系统仍然可以继续运行，这种弹性不仅可以提高数据存储的可靠性，还能够大大提高系统的性能与可扩展性。
三、分布式存储技术的技术特点1. 高可用性：分布式存储技术可以实现数据的镜像备份，即将数据同时存储在多个节点上，一旦其中某一个节点发生故障，系统也可以从其他节点上恢复数据存储。
2. 高可靠性：分布式存储技术可以利用多个节点进行数据的存储和备份，从而实现数据的冗余存储，一旦其中某一个节点出现故障，系统可以从其他节点上恢复数据，从而保证数据的完整性和安全性。
3. 弹性扩展：随着数据量的不断增加，分布式存储技术可以根据实际情况增加节点数，实现数据的“横向扩展”，从而提高系统的可扩展性。
4. 高数据处理能力：分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点上，每个节点都具有数据处理的能力，可以通过负载均衡技术，将数据均匀分配到各个节点上并行处理，从而提高系统的处理能力。
四、分布式存储技术的分类1. 文件系统：Infiniband、Interconnect、GPFS等，具有高效率、可扩展性强等优点。
2. 分布式对象存储：Ceph、Swift、HDFS等，多用于云存储和大规模数据中心。
3. 分布式块存储：Gluster、DRBD等，常见于虚拟化环境中。
五、分布式存储技术的应用领域1. 互联网公司：分布式存储技术可以为互联网公司提供海量的数据存储，快速响应和高可靠性的服务支持；2. 科研领域：分布式存储技术可以为科研领域提供高效的分布式计算服务，支持海量数据分析和处理；3. 视频监控领域：分布式存储技术可以为视频监控领域提供高可靠性的数据存储和备份支持，以及快速的数据检索和回放服务。
海量分布式存储的概念与技术
大规模数据存储
适用于需要存储和处理大 规模数据的场景，如云计 算、大数据分析、内容分 发等。
高可用性要求
适用于对系统可用性和数 据可靠性要求较高的场景， 如金融、医疗、科研等领 域。
动态扩展需求
适用于随着业务增长需要 不断扩展存储容量和性能 的场景。
优势与挑战
高可用性和容错性
数据分散存储在多个节点上，提高了系统的可靠性和容错性 。
物联网IoT存储
物联网数据特点
物联网设备产生大量实时数据，具有高 并发、低延迟的特点，需要高效的存储
解决方案。
数据处理与分析
物联网存储系统能够实现高效的数据 处理和分析，支持实时分析和历史数
据分析的需求。
数据采集与传输
物联网存储系统负责采集、传输和处 理来自物联网设备的数据，支持多种 数据采集方式和传输协议。
数据共享与协同
云计算存储支持多用户同时访 问和修改数据，促进数据共享 和协同工作，提高工作效率。
灵活配置与按需付费
用户可以根据需求灵活配置存 储资源，并按照使用情况付费 ，降低成本和资源浪费。
数据安全与隐私保护
云计算存储提供数据加密、访 问控制和审计等安全措施，确
保用户数据的安全和隐私。
内容分发网络CDN
负载均衡
如何将数据均匀地分布在 各个节点上，以实现负载 均衡和提高性能，是一个 需要解决的问题。
节点故障处理
如何及时检测和处理节点 故障，以保证系统的可用 性和可靠性，也是一个重 要的挑战。
02 海量分布式存储的关键技 术
数据分片
数据分片
01
将一个大文件或数据集分割成多个小片，并存储在多个节点上，
数据安全与隐私保护
数据加密
云计算与分布式存储
云计算与分布式存储云计算和分布式存储是当今信息技术领域的两个重要概念。
随着信息技术的快速发展，云计算作为一种新型的存储和处理数据的方式，与传统的分布式存储技术相辅相成，为人们提供了更加高效、安全和灵活的数据管理方式。
本文将从云计算和分布式存储的概念、特点以及在实际应用中的优势等方面进行探讨。
一、云计算的概念和特点云计算，简单来说，是指通过网络将计算和数据存储等资源集中管理和运营的一种模式。
它的特点主要体现在以下几个方面。
1. 虚拟化技术：云计算采用虚拟化技术，将物理设备虚拟成多个逻辑上的资源，并通过软件进行管理和调度。
这种方式能够充分利用计算资源，提高资源利用率。
2. 弹性扩展：云计算可以根据用户需求快速扩展和收缩资源，满足用户的实时需求。
无论是增加计算能力还是扩展存储空间，都可以快速完成。
3. 高可用性：云计算采用分布式架构，可以将计算和存储资源分布在不同的地理位置，从而提高系统的可用性。
即使某个节点出现故障，也可以通过其他节点继续提供服务。
二、分布式存储的概念和特点分布式存储是一种将数据分散存储在不同的物理设备上的技术。
与传统的集中式存储相比，分布式存储具有以下特点。
1. 数据冗余：分布式存储会将数据分散存储在不同的节点上，这样即使某个节点发生故障，也可以从其他节点中恢复数据。
这种冗余备份的方式，大大提高了数据的安全性和可靠性。
2. 高性能：分布式存储通过并行处理和负载均衡技术，可以提供更高的数据读写速度和更好的响应时间。
3. 可扩展性：分布式存储可以根据需要快速扩展存储容量，不需要进行大规模的硬件升级。
通过添加新的存储节点，可以实现存储容量的线性扩展。
三、云计算与分布式存储的关系与优势虽然云计算和分布式存储是两个不同的概念，但在实际应用中它们常常相辅相成。
1. 数据的存储与计算分离：云计算将数据存储和计算分离，可以将数据存储在分布式存储系统中，而计算任务则在云计算平台上进行。
这样既可以充分利用存储资源，又可以提高计算的灵活性和效率。
云计算——分布式存储
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云计算——分布式存储
汇报人： 2023-12-14
目录
• 分布式存储概述 • 分布式存储技术原理 • 分布式存储系统架构 • 分布式存储应用场景 • 分布式存储性能优化策略 • 分布式存储安全问题及解决方案
01
分布式存储概述
定义与特点
定义
分布式存储是一种数据存储技术，它通过将数据分散到多个独立的节点上，以 实现数据的分布式存储和访问。
云计算平台建设
01
02
03
云存储服务
分布式存储作为云计算平 台的核心组件，提供高效 、可扩展的存储服务。
云服务集成
与其他云服务（如计算、 网络、安全等）紧密集成 ，形成完整的云计算解决 方案。
自动化运维与管理
通过自动化工具实现分布 式存储系统的运维和管理 ，提高效率。
物联网数据存储与处理
实时数据采集
现状
目前，分布式存储技术已经成为了云计算领域的重要组成部 分，各大云服务提供商都提供了基于分布式存储的云存储服 务。同时，随着技术的不断发展，分布式存储的性能和稳定 性也在不断提高。
优势与挑战
优势
分布式存储具有高性能、高可用性、安全性、容错性和可维护性等优势，它可以 提供更加高效、灵活和可靠的数据存储服务，同时还可以提供更加灵活的扩展能 力，以满足不断增长的数据存储需求。
支持物联网设备实时采集 数据，并存储在分布式存 储系统中。
数据处理与分析
对物联网数据进行处理和 分析，提取有价值的信息 。
智能决策与控制
基于物联网数据分析结果 ，实现智能决策和控制， 提高生产效率。
05
分布式存储性能优化策略
数据压缩与解压缩技术
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•软件定义的存储产品：是一个将硬件抽象化的解决方案，
它使你可以轻松地将所有资源池化并通过一个友好的用户界 面（UI）或API来提供给消费者。一个软件定义的存储的解 决方案使得你可以在不增加任何工作量的情况下进行纵向扩 展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out）
– 允许的故障次数 Number of failures to tolerate
• 定义存储对象能够允许的主机、网络和/或磁盘的故障次数。 • 可用性保障，缺省为1，最大为3。
– 对象空间预留 Object space reservation
• 应预留的存储对象(包括快照)逻辑大小百分比(厚配置)。
Flash
Cold Core
SSD SSD SSD
• • • • •
以提供容量为核心 白牌设备 弹性，跨地域 同时提供文件/对象访问 扩展到云
FC SATA
FC SATA
FC SATA
Cloud Object Storage
5
什么是软件定义存储？
•软件定义的存储：是将工业标准服务器的存储提供出来并
云环境下的分布式存储技术
内容
1 2
软件定义存储技术的发展 分布式存储技术 VSAN 介绍
存储形态的变化
25年之前 服务器直连存储
5年以前
服务器 直连
外部存储
变化的驱动力： • 服务器闪存 • 多核CPU • 虚拟化普及 • 云经济 • 数据增长
现在
服务器 直连
外部存储
云 存储
3
IT 基础架构迈向Server SAN和超融合架构
• 可在任何标准 x86 服务 器上运行
• 将 HDD/SSD 池化为共享数据存 储
• 提供企业级的可扩展性和性能 • 基于策略的自动化，满足SLA， 可按虚机甚至vmdk级别的颗粒度 设置存储策略 • 与VMware产品体系深度集成
VSAN 数据存储
用来取代vSphere后端的传统外置磁盘阵列
存储策略决定服务级别（包括确定数据如何布局）
– 闪存读取缓存预留 Flash read cache reservation
• 预留闪存容量，作为存储对象的读取缓存。 • 用于提升性能，缺省为0，最大100%。
白银级 可用性 = x 性能 = y 容量 = z
– 强制调配 Force provisioning
• 在数据存储不能满足资源时是否进行调配。
全球超融合系统市场状况
Traditional SAN/NAS CAGR1:
- 17.8%
$3.9B $3.2B $2.4B $1.6B $.8B 2015 2016 2017 2018 2019
1 Wikibon
Enterprise Server SAN CAGR1:
44.2%
Server SAN Research Project 2014
分布式存储 VSAN 技术介绍
VSAN是：内嵌在vSphere内核的分布式的对象存储
聚合了虚拟化管理程序的极其简单的虚拟机存储
概述
• 软件定义的存储针对虚拟机进行 了优化 vSphere + Virtual SAN .. .
SSD 硬盘 SSD 硬盘 SSD 硬盘
• 超融合体系架构（分布式，横向 和纵向扩展）
硬盘
SSD
硬盘
VSAN 数据存储
所有虚拟机 I/O 均指向 SSD。写入内容稍后会转储到 HDD。 如果请求的读取数据块不在缓存中，会将该请求定向到 HDD
Virtual SAN - 可用性与性能
虚拟机 1 的副本与条带 虚拟机 2 的副本与条带
VSAN vSphere
2…6 4
SSD
硬盘
SSD
硬盘
虚拟机存储配置方式比较 需要操作
Raid组创建 LUN划分 Zoning LUN Masking/Mappin g 多路径软件安装 配置 Disk Group创建
传统 存储
VSAN
更快速
更可靠
分布式存储架构，节点冗余技术，消除存储单点故障风险
更高效
• • • • 融合部署，提升资源利用率 最短存储路径，虚拟机感知的虚拟化存储池 降低外部存储的配置成本 互联网存储模式，符合未来数据中心虚拟化 的发展方向
Source: IDC Hyperconverged Systems 2015-2019 Forecast
软件定义的存储 – Server SAN 计算与存储的融合
当今 未来
• • 一切以计算为核心 与CPU/Memory 捆绑
•
Hot Edge • •
低延时
通过虚拟化层访问虚拟化 存储 闪存主宰性能
9
软件定义存储分类： 控制平面 + 数据平面
控制平面是关键
根据不同的工作 负载来动态分配 存储资源。 Hypervisor/OS ，或者云管理软 件具有优势。
软件定义存储的分类 (存储资源由软件来自动控制，即存储策略驱动) Data Plane (数据平面)
1）基于商用的硬件 • 包括了IDC分类中VirtualStorage Appliance（简称VSA）和 PhysicalStorage Appliance （简称PSA）两类。 • Server SAN/HCI里有： VMware VSAN或 EVO:RAIL、 EMCScaleIO、 DELL Fluid Cache、HPStorVirtual、 RedHatInktankCeph、MicrosoftStorage Spaces 、Nutanix、Maxta 、SimpliVity、ScaleComputing、Pivot3等； • 国内有：华为FusionStorage、华云网际、达沃时代、XSKY(Ceph)、 大道云行SSAN、志凌海纳SmartX、BigTera、深信服aSAN；开源的 有OpenvStorage（类似Nutanix架构）； • 在ServerSAN里，非超融合架构（也即不提供计算资源）的有：主要 是分布式文件系统，如GPFS、Lustre、Panasas等； • 其他SDS有：飞康、DataCore、Nexenta、国内的InfoCore(信核)等 ，还有其他支持SolarisZFS的存储；另外还有开源的FreeNAS、 NAS4Free等 11
软件定义存储的分类 (存储资源由软件来自动控制，也即存储策略驱动)
DataPlane (数据平面) （续） 2）传统的 SAN/NAS（ExternalStorage） • 支持SPBM(如Virtual Volumes)，或者OpenStack Cinder的传统外置 磁盘阵列 3）Cloud/Object Storage • 做为DataPlane的组成部分，实际上是以后端存储的身份为VM/App提 供存储资源的。 • 私有云和公有云之间，能在存储级别，实现存储的备份、归档和容 灾。运行在公有云之上的VSA，即可与本地存储建立数据交换。 如：NetApp的CloudONTAP、SoftNAS、Zadara等 ControlPlane (控制平面) 1）VMware SPBM；2）OpenStack Cinder ；3）EMC ViPR；4） ProphetStor （希智）的Federator； • 未来几年内，会有越来越多的数据平面(Data Plane)的存储产品，向 控制平面开放API，支持存储策略驱动。
12
软件定义存储的发展： 过去、现在和未来 传统共享存储阵列的时代
SSD出现之前，CPU发展速度是磁盘的几十万倍
软件定义存储的现在
SSD和高速网络的出现，改变了存储的游戏规则–未来的主流是分布式
2014年04月30日, SanDisk发布 世界上第一款4TB SSD；
2015年3月，SanDisk推出的 InfiniFlash，单卡容量达8TB的闪 存卡（64个）； 2015年08月11日, 三星在闪存峰 会上公布世界容量最大的2.5英寸 硬盘： 16TB SSD PM1633a。 相比之下，希捷或西部数据制造 的容量最大的机械硬盘只有8TB 或10TB
SSD
硬盘
• 虚拟机存储对象(主目录、VMDK、增量、交换)可以分布在 VSAN 集群中的多个主机和磁盘
内。 • 虚拟机可以使用复制副本提供可用性，或使用条带提供 HDD 性能
Virtual SAN - 恢复能力极强
Virtual SAN 数据 存储集群
通过虚拟机的存储策略实现存储自动分配
按照存储策略为虚拟机调配存储资源。 策略在创建后便向下发送到VSAN，然后按照策略中的功能实例化虚拟 机对象。 借助VSAN，单个数据存储现在可以针对各个虚拟机或各个虚拟磁盘强 制实施不同的服务质量 (QoS) 级别。
软件定义存储是云数据中心的重要组成部分
软件定义的存储 –
目前的方式
特点
• 软件定义 的存储 抽象与池化
Replication
Snapshots
LUN
LUN
LUN
LUN LUN
Hypervisor Converged Pool
SAN/NAS Pool
Object-based Pool
以虚拟机为核心的 自动化SLA设定 以虚拟机为粒 度的数据服务
Array A
Array B
虚拟化层
x86 Servers
虚拟 SAN
SAN / NAS
Cloud Object Storage
虚拟存储卷
8
软件定义存储的分布式扩展性
横向扩展
分布式可扩展性：
纵向扩展
添加更多磁盘
添加更多节点
XX PB XXX TB XX TB 容量 IOPS