存储服务定义和服务申请灵活分离，管理员更专注存储服务定义和监控：传统存储系统中，设备的管理和业务的发放都是由系统管理员完成，系统管理员不但要关注存储RAID、Pool和LUN如何创建，还要关注应用有哪些，把哪些存储分配挂载给对应的应用。当企业业务和存储系统复杂庞大时，存储资源很难充分利用或匹配多样的业务。实现了服务定义和服务申请灵活分离，首先，管理员把企业内所涉及的应用进行SLA标准化定义、通过不同Tier匹配到不同存储Pool，然后，再由知道业务和存储服务租户去申请存储资源，实现存储资源和应用的精细化匹配。管理员只对系统进行运维、度量和监控。分布式存储这种技术方式和优势，传统的互联网公司通过控制中心平台是没有办法实现的。徐州存储服务软件
分布式存储系统结构中包含一个机头，这个是存储系统中较为关键的部件。通常在机头中有包含两个控制器，互为备用，避免硬件故障导致整个存储系统的不可用。机头中通常包含前端端口和后端端口，前端端口用户为服务器提供存储服务，而后端端口用于扩充存储系统的容量。通过后端端口机头可以连接更多的存储设备，从而形成一个非常大的存储资源池。在整个结构中，机头中是整个存储系统的关键部件，整个存储系统的高级功能都在其中实现。控制器中的软件实现对磁盘的管理，将磁盘抽象化为存储资源池，然后划分为LUN提供给服务器使用。这里的LUN其实就是在服务器上看到的磁盘。当然，一些集中式存储本身也是文件服务器，可以提供共享文件服务。安徽个人存储服务格式化分布式存储文件系统能促进更多互联网应用的诞生，是一种变革型的行为而不是互联网的技术迭代。
分布式存储系统的特点：（1）大容量，系统的节点可采用通用的X86架构存储服务器作为构建单元，可根据用户需要横向无限扩展存储节点，并且形成一个统一的共享存储池；（2）高性能，相比传统存储而言提供高出数倍的聚合IOPS和吞吐量，另外可以随着存储节点的扩容而线性的增长，专门的元数据模块可以提供非常快速准确的数据检索和定位，满足前端业务快速响应的需求；（3）高可靠，整个系统无任何的单点故障，数据安全和业务连续性得到保障。每个节点可看成是一块硬盘，节点设备之间有专门的数据保护策略，可实现系统的设备级冗余，并且可在线更换损坏的硬盘或者节点设备。
“大数据”通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。大数据存储和传统的数据存储的不同：大数据应用的一个主要特点是实时性或者近实时性。类似的，一个金融类的应用，能为业务员从数量巨大种类繁多的数据里快速挖掘出相关信息，能帮助他们先于竞争对手做出交易的决定。数据通常以每年增长50%的速度快速激增，尤其是非结构化数据。随着科技的进步，有越来越多的传感器采集数据、移动设备、社交多媒体等等，所以数据只可能继续增长。总而言之，大数据需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基础设备。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。
大数据时代，数据呈爆式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，对数据的存储量的需求越来越大；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性、系统可扩展性、性能及成本各方面因素。大数据的存储及处理不只在于规模之大，更加要求其传输及处理的响应速度快。相对于以往较小规模的数据处理，在数据中心处理大规模数据时，需要服务集群有很高的吞吐量才能够让巨量的数据在应用开发人员“可接受”的时间内完成任务。这不只是对于各种应用层面的计算性能要求，更加是对大数据存储管理系统的读写吞吐量的要求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷。徐州存储服务软件
存储层级内的优化技术：构建存储系统时，需要基于成本和性能来考虑。徐州存储服务软件
存储系统主要由元数据节点集群、智能存储节点集群两大部分组成，存储节点和元数据节点也可以二合一，使用同一台设备。元数据节点集群：管理文件系统的元数据（包括文件目录树组织、属性维护、文件操作日志记录、授权访问等），管理整个存储系统的命名空间，对外提供单一的系统映像；智能存储节点集群：存储用户的实际数据，是整个存储系统的存储资源提供者。分布式存储往往采用分布式的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息。它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展，将通用硬件引入的不稳定因素降到低。徐州存储服务软件
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