从使用存储盒子到使用可以度量的存储服务：在传统存储盒子中，数据无法共享且无法度量，一般分给用户的只是卷或文件，较多增加一些保护特性；往往会遇到如：容量超配、性能不足和无法预测等问题，一般采用尽量而为的思想来实现资源较大化分配，不但会造成资源浪费，而且分配后的效果如何很难得到反馈。通过存储服务化的理念，从性能、容量、数据保护、可靠性、安全性等维度设计SLA，让用户基于多个维度选择来匹配业务的存储需求，通过对SLA资源进行全方面的监控、告警来衡量存储服务，并在服务等级出现瓶颈时，可以优化、动态变更SLA级别来及时调整业务对存储资源的变化。实现存储服务的标准化定义、衡量和优化。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。崇明区共享存储服务方案
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。崇明区共享存储服务方案容错是分布式存储系统涉及的重要目标，只有实现了自动化容错，才能减少人工运维成本。
大数据由于其来源的不同，具有数据多样性的特点。对于传统的数据库，其存储的数据都是结构化数据，格式规整，相反大数据来源于日志、历史数据、用户行为记录等，有的是结构化数据，而更多的是半结构化或者非结构化数据，这也正是传统数据库存储技术无法适应大数据存储的重要原因之一。所谓存储格式，也正是由于其数据来源不同，应用算法繁多，数据结构化程度不同，其格式也多种多样。因而大数据的存储或者处理系统必须对多种数据及软硬件平台有较好的兼容性来适应各种应用算法或者数据提取转换与加载。
为了简化用户端的使用，提供了一个分布式缓存系统来提供对此分布式存储系统的访问接口以及本地数据缓冲以降低网络压力。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。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，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。存储系统设计时需要在一致性和可用性之间权衡，在某些场景下，不允许丢失数据。
分布式存储系统一般是由多个服务器、网络设备和很多存储介质组成。即使在手动部署测试环境的时候，所涉及的系统架构也会是比较复杂的，包括：硬件多样性。在测试前，需要根据不同的测试类型采用不同的硬件设备。譬如硬盘的规格（SATA盘还是SSD盘），内存规格，以及不同的网络类型（TCP/IP，FC，RDMA）等；网络要求。分布式系统的特点决定了测试环境可能运行在多个服务器、多个机架，甚至是多个数据中心上。在测试前，需要模拟构建出所需要的网络带宽和时延要求；配置复杂性。由于设计的软硬件平台非常多，整个系统的可配置参数就非常多，整个配置过程耗时长且容易出错。大部分系统为单层结构，在系统中对每个数据分票维护多个副本。镇江数据存储服务
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。崇明区共享存储服务方案
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。崇明区共享存储服务方案
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