分布式块存储介绍

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分布式存储技术及应用介绍

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。

统一存储和分布式存储 -回复

统一存储和分布式存储 -回复

统一存储和分布式存储-回复统一存储和分布式存储:解决数据存储难题的两个方法随着云计算和大数据的迅猛发展,数据存储成为了一个非常重要的问题。

为了解决大规模数据存储的需求,统一存储和分布式存储成为了两种备受关注的方法。

本文将从介绍统一存储和分布式存储的概念开始,并逐步深入探讨这两者的原理、优势以及应用场景。

一、统一存储的概念及原理统一存储(Unified Storage),顾名思义,是指将不同类型的存储设备或技术整合到一个统一的存储系统中进行管理和使用。

传统的数据存储往往需要使用不同的设备或技术来处理不同类型的存储需求,例如,文件存储、块级存储和对象存储等。

而统一存储的出现使得企业可以使用一个系统来管理和操作不同类型的存储需求,极大地简化了存储管理的复杂性。

统一存储的原理主要包括三个方面:存储虚拟化、存储管理和存储协议。

首先,通过存储虚拟化技术,统一存储将不同类型的存储设备虚拟化为一个逻辑存储池,隐藏了设备的具体细节,统一了不同设备的管理接口。

其次,统一存储通过存储管理技术实现了数据的统一管理,包括数据的分配、备份、快照以及容灾等功能。

最后,通过支持各种存储协议,如NFS、CIFS、iSCSI、FC等,统一存储可以满足不同应用的存储需求。

二、统一存储的优势统一存储相较于传统的存储方式具有以下几个明显的优势:1. 简化管理:统一存储通过将各种存储设备整合到一个系统中,简化了存储管理的复杂性。

管理员可以通过一个界面进行一体化管理,提高了工作效率。

2. 降低成本:传统的存储方式需要使用不同的设备和技术,而统一存储可以将不同类型的存储需求整合到一个系统中,避免了重复投资,并提高了设备的利用率,从而降低了存储成本。

3. 提高可靠性:统一存储支持多种数据保护功能,包括备份、快照和容灾等,可以有效地保护数据的安全性和可靠性。

4. 提升性能:统一存储通过对存储资源进行统一管理和调度,可以提高存储的性能和响应速度,满足高速读写的需求。

深信服分布式存储 参数

深信服分布式存储 参数

深信服分布式存储参数1. 介绍深信服分布式存储是一种高可靠、高性能和可扩展的存储解决方案。

它采用分布式架构,将数据分散存储在多个节点上,通过数据冗余和负载均衡来提高系统的可靠性和性能。

在这篇文章中,我们将详细介绍深信服分布式存储的参数及其相关概念。

2. 参数说明2.1 存储容量存储容量是指深信服分布式存储系统能够存储的数据量大小。

它通常以字节(B)、千字节(KB)、兆字节(MB)、吉字节(GB)或太字节(TB)为单位进行表示。

在设计和规划深信服分布式存储系统时,需要根据实际需求来确定所需的存储容量。

2.2 可扩展性可扩展性是指深信服分布式存储系统能够根据需要进行水平或垂直扩展的能力。

水平扩展是指通过增加更多的节点来增加系统的容量和性能,而不影响现有节点的工作负载。

垂直扩展是指通过增加单个节点的处理能力来提高系统的性能。

2.3 数据冗余数据冗余是指在深信服分布式存储系统中将数据复制到多个节点上的过程。

通过数据冗余,即使某个节点发生故障,系统仍然可以继续提供服务,而不会丢失任何数据。

常见的数据冗余策略包括副本复制和纠删码。

•副本复制是指将数据复制到多个节点上,并保持多个副本之间的一致性。

当一个节点发生故障时,系统可以从其他副本中恢复数据。

•纠删码是一种更高效的数据冗余策略,它通过对数据进行编码和解码来实现容错能力。

与副本复制相比,纠删码可以节省存储空间,并提供更好的容错性能。

2.4 数据一致性数据一致性是指在深信服分布式存储系统中,多个节点之间保持数据的一致性。

当一个节点更新了某个数据项时,其他节点也应该能够看到该更新。

为了实现数据一致性,通常采用强一致性或最终一致性模型。

•强一致性要求在任何时间点上都有且只有一个正确的副本。

当一个节点更新了数据后,其他节点必须立即看到该更新。

然而,强一致性模型可能会影响系统的性能和可用性。

•最终一致性要求在一段时间后,所有的节点最终达到一致的状态。

最终一致性模型可以提高系统的性能和可用性,但在某些情况下可能会导致数据不一致。

分布式存储——精选推荐

分布式存储——精选推荐

分布式存储⽬录分布式系统理论基础什么是分布式系统,这个概念我们很难⽤⼀个精准的描述⽅式来概括出,所有的意义来。

但⼤体上来讲,我们可以从两个层⾯来描述⼀个分布式系统的特性。

第⼀,分布式系统⼀定是,他有很多种组1、系统的各组件分布于⽹络上多个计算机2、各组件彼此之间仅仅通过消息传递来通信并协调⾏动分布式系统存在的意义:那⼀般⽽⾔,我们要使⽤分布式系统的主要原因在于,第⼀,我们系统扩展可以有两种模型。

所谓向上和向外对不对,⽽经验表明,向上扩展的这种模型,他的性价⽐越来越低。

第⼆,单机1、向上扩展的性价⽐越来越低;2、单机扩展存在性能上升临界点:3、出于稳定性及可⽤性考虑,单机会存在多⽅⾯的问题CPU,内存,IO要想理解分布式系统所能够带给我们的意义,分布式系统的⽬的,主要是扩展了单机处理能⼒的弱势,或者说瓶颈。

我们计算机主要包含五⼤部件,根据所谓的冯诺依曼架构所构成的系统,多CPU,多线程编程假设刚开始使⽤的是LAMP或者LNMP。

最简单的时候就是这么⼀种架构。

⽽且还有可能是构建在单机上。

所以我们的⽹站刚开始的时候有可能只有⼀台主机。

⼀个主机内部有⼀个所谓的ap LAMP,LNMP应⽤从资源占⽤的⾓度分两类:CPU Bound(CPU密集型应⽤)IO Bound(IO密集型应⽤)session sticky(会话粘滞,基于IP地址的session粘滞)ip basedcookie based(基于cookie的session分发)session replication(会话复制,不是⽤⼤规模集群中,所以使⽤第3种。

)session server(session集中存储)引出缓存:1、页⾯缓存varnish, squid2、数据緩存key-value(memcached)主库写操作压⼒:数据库拆分垂直拆分:把数据库中不同的业务的数据拆分到不同的数据库服务器中⽔平拆分,把⼀个单独的表中的数据拆分到多个不同的数据库服务器上NoSQL:⾮关系数据⽂档数据库列式数据库... ...SFS:⾮结构化数据TFS,MogileFS:适⽤于存储海量⼩⽂件。

云计算——分布式存储

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

分布式存储解决方案

分布式存储解决方案

分布式存储解决方案下面将系统地介绍几种常见的分布式存储解决方案。

1. 分布式文件系统(Distributed File System, DFS):分布式文件系统将文件分割为多个块,并将这些块存储在不同的节点上,实现文件的高可靠性、高可扩展性和高性能。

其中比较著名的有Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System, HDFS)和谷歌分布式文件系统(Google File System, GFS)。

HDFS将文件分割为固定大小的数据块,并将这些数据块复制到多个节点上。

通过对数据块的复制,实现了数据的冗余和高可靠性。

同时,HDFS还采用了主从架构和数据局部性原理,使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。

GFS采用了类似的设计思想,将文件分割为大量的数据块,并将这些数据块按照一定的规则分布到多个节点上。

通过为每个文件存储多个副本和采用主从架构,实现了数据的冗余和高可靠性。

同时,GFS还使用了日志结构文件系统和数据局部性原理,使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。

2. 分布式对象存储(Distributed Object Storage, DOS):分布式对象存储将数据存储为对象,并将这些对象通过哈希算法分布到多个节点上,实现对象的高可靠性、高可扩展性和高性能。

其中比较著名的有亚马逊云存储服务(Amazon S3)和谷歌云存储服务(Google Cloud Storage)。

这些分布式对象存储系统采用了分布式哈希表的设计思想,将对象根据其哈希值分布到多个节点上。

通过为每个对象存储多个副本和采用主从架构,实现了对象的冗余和高可靠性。

同时,这些系统还使用了一致性哈希算法和数据局部性原理,使得对象的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。

3. 分布式块存储(Distributed Block Storage, DBS):分布式块存储将数据划分为固定大小的块,并将这些块存储在多个节点的硬件设备上,实现块的高可靠性、高可扩展性和高性能。

分布式存储基础、Ceph、cinder及华为软件定义的存储方案

分布式存储基础、Ceph、cinder及华为软件定义的存储方案

块存储与分布式存储块存储,简单来说就是提供了块设备存储的接口。

通过向内核注册块设备信息,在Linux 中通过lsblk可以得到当前主机上块设备信息列表。

本文包括了单机块存储介绍、分布式存储技术Ceph介绍,云中的块存储Cinder,以及华为软件定义的存储解决方案。

单机块存储一个硬盘是一个块设备,内核检测到硬盘然后在/dev/下会看到/dev/sda/。

因为需要利用一个硬盘来得到不同的分区来做不同的事,通过fdisk工具得到/dev/sda1, /dev/sda2等,这种方式通过直接写入分区表来规定和切分硬盘,是最死板的分区方式。

分布式块存储在面对极具弹性的存储需求和性能要求下,单机或者独立的SAN越来越不能满足企业的需要。

如同数据库系统一样,块存储在scale up的瓶颈下也面临着scale out的需要。

分布式块存储系统具有以下特性:分布式块存储可以为任何物理机或者虚拟机提供持久化的块存储设备;分布式块存储系统管理块设备的创建、删除和attach/detach;分布式块存储支持强大的快照功能,快照可以用来恢复或者创建新的块设备;分布式存储系统能够提供不同IO性能要求的块设备。

现下主流的分布式块存储有Ceph、AMS ESB、阿里云磁盘与sheepdog等。

1Ceph1.1Ceph概述Ceph目前是OpenStack支持的开源块存储实现系统(即Cinder项目backend driver之一) 。

Ceph是一种统一的、分布式的存储系统。

“统一的”意味着Ceph可以一套存储系统同时提供对象存储、块存储和文件系统存储三种功能,以便在满足不同应用需求的前提下简化部署和运维。

“分布式”在Ceph系统中则意味着真正的无中心结构和没有理论上限的系统规模可扩展性。

Ceph具有很好的性能、可靠性和可扩展性。

其核心设计思想,概括为八个字—“无需查表,算算就好”。

1.2Ceph系统的层次结构自下向上,可以将Ceph系统分为四个层次:基础存储系统RADOS(Reliable, Autonomic, Distributed Object Store,即可靠的、自动化的、分布式的对象存储);基础库LIBRADOS;高层应用接口:包括了三个部分:RADOS GW(RADOS Gateway)、RBD(Reliable Block Device)和Ceph FS(Ceph File System)。

块RAM和分布式RAM

块RAM和分布式RAM

问:xilinx 器件的块RAM和分布式RAM有什么区别?答:分布式RAM用LUT实现用于实现少量数据的存储和缓存存取速度高于块状RAM 。

块状RAM是内嵌于FPGA的容量较大Spartan 3E中以18k为一块有若干块,真正实现双口RAM,最快存取速度是3.7ns 记得不太准确常用于大量数据存取也用于不同数据宽度的转换也可以配置成fifo使用块RAM 和分布式RAM①Xilinx 的FPGA结构主要由CLB、IOB、IR、Block RAM组成,其中CLB是最最重要的资源。

②以V5为例,1个CLB包括的2个Slice,每个Slice包括4个6输入查找表,4个FlipFlop 和相关逻辑。

在这里需要注意的是Slice分两种,SliceM和SliceL,它们都包括前面的东西,但是很特别的是SliceM还增加了基于查找表的分布式RAM和移位寄存器。

③每个CLB中都包含SliceL,但并不是每个CLB中都包含SliceM,整个一块V5芯片中SliceM和SliceL的比例为1:3。

SliceM的放置有一定的规则,这里不做阐述。

④Xilinx的FPGA中有分布式RAM 和Block RAM 两种存储器。

用分布式RAM 时其实要用到其所在的SliceM,所以要占用其中的逻辑资源;而Block RAM 是单纯的存储资源,但是要一块一块的用,不像分布式RAM 想要多少bit都可以。

⑤用户申请存储资源,FPGA先提供Block RAM ,当Block RAM 数量不够时再用分布式RAM补充。

FPGA中块RAM(Block RAM,B-RAM)与分布式RAM(Distributed RAM,D-RAM)的区别B-RAM是使用FPGA中的整块双口RAM资源,D-RAM者则是拼凑起FPGA中的查找表形成。

在Xilinx中,有两种LUT,一种是可以作为分布式RAM的,另一种只能作为LUT的。

B-RAM 是比较大块的RAM,即使用了它的一小部分,那么整个B-RAM就不能再用了。

分布式存储系统详解

分布式存储系统详解
第2页
传统SAN架构
FC/IP
孤立的存储资源:存储通过 专用网络连接到有限数量的 服务器。
存储设备通过添加硬盘框 增加容量,控制器性能成 为瓶颈。
第3页
分布式Server SAN架构
虚拟化/操作系统 InfiniBand /10GE Network
InfiniBand /10GE Network
Server 3
Disk3 P9 P10 P11 P12
P2’ P6’ P14’ P18’
Disk4 P13 P14’ P15 P16’ P7’ P11’ P19’ P23’
Disk5 P17 P18’ P19 P20’ P3’ P12’ P15’ P24’
Disk6 P21 P22 P23 P24 P4’ P8’ P16’ P20’
第10页
FusionStorage部署方式
融合部署
指的是将VBS和OSD部署在同一台服务器中。 虚拟化应用推荐采用融合部署的方式部署。
分离部署
指的是将VBS和OSD分别部署在不同的服务器中。 高性能数据库应用则推荐采用分离部署的方式。
第11页
基础概念 (1/2)
资源池:FusionStorage中一组硬盘构成的存储池。
第二层为SSD cache,SSD cache采用热点读机制,系统会统计每个读取的数据,并统计热点访问因 子,当达到阈值时,系统会自动缓存数据到SSD中,同时会将长时间未被访问的数据移出SSD。
FusionStorage预读机制,统计读数据的相关性,读取某块数据时自动将相关性高的块读出并缓存
到SSD中。
数据可靠是第一位的, FusionStorage建议3副本配 置部署。
如果两副本故障,仍可保障 数据不丢失。

分布式存储系统简介

分布式存储系统简介

分布式存储系统简介从以下三个⽅⾯对分布式存储系统进⾏简单介绍:1.⾸先,什么是分布式存储系统呢?简单的说,就是将⽂件存储到多个服务器中。

2.其次,为什么需要分布式存储系统?因为单机存储资源和计算资源已经不能满⾜⽤户的需求。

3.最后,如何实现⼀个分布式存储系统或者说实现⼀个分布式存储系统需要做哪些⼯作?(1)既然是将⽂件存储到多个服务器中那就需要确定将⽂件具体存储到哪些服务器⾥,两种⽅式,⼀种是通过控制服务器,由这个控制服务器负责统⼀调度,客户端请求存储⼀个⽂件时,⾸先与控制服务器交互,控制服务器返回需要保存到服务器的地址,读取⽂件时也需要与控制服务器交互,获取存储位置信息,其中HDFS、GFS等分布式存储使⽤此种技术,namenode就类似于控制服务器⾓⾊。

另外⼀个⽅式是,不需要控制服务器,客户端⾃⼰计算需要存储到哪⾥,最简单的⽅式是直接取hash,⽐如有8台存储服务器,只需要把⽂件内容或者⽂件名取hash模8即可计算出应该存储到哪台存储服务器。

但有个问题是,当服务器数量增减时,hash就失效了,⼏乎需要重排迁移所有数据,根本没有办法实现⽔平扩展,这在分布式系统中是⽆法忍受的。

为了避免出现这种情况,引⼊了⼀致性hash算法,⼜称为环哈希,其中OpenStack Swift、华为FusionStorage就是使⽤的该⽅法。

除了环hash,当然还有其他的类hash算法,⽐如CRUSH算法,其中开源分布式存储系统Ceph就是使⽤的该⽅法。

需要注意的是虽然基于hash的⽂件分布映射⽅法不需要控制节点计算需要存储的位置,但仍然需要控制服务器保存⼀些集群元数据,⽐如集群的成员信息、映射规则、监控等等,如Ceph的mon服务。

(2)但是,如果只有⼀个控制服务,则存在单点故障,挂掉了就会导致服务不可⽤。

为了避免单点故障,具备⾼可⽤特点,必然需要同时启动多个控制服务,有多个控制服务就必须区分谁是leader,谁是slave,因此需要分布式⼀致性来协调选主,可以基于现有的分布式协调系统实现,如Zookeeper、Etcd服务等,也可以直接基于Paxos、Raft算法实现。

区块链技术的分布式存储

区块链技术的分布式存储

区块链技术的分布式存储区块链技术是一种分布式账本技术,其核心特点是去中心化和安全性。

分布式存储是区块链技术中的一个重要组成部分,它有效地解决了传统存储方式中的中心化问题。

本文将介绍区块链技术的分布式存储原理及其应用。

一、分布式存储的原理区块链技术中的分布式存储是基于点对点网络的方式进行的。

传统的中心化存储方式,数据由一个或多个中心服务器存储,而分布式存储则将数据分散存储在网络中的不同节点上。

每个节点都保存了整个数据的一份拷贝,当有新的数据加入时,会通过一定的协议将数据同步到所有节点。

分布式存储的原理是通过副本机制来确保数据的可靠性和安全性。

每个节点都拥有完整的数据副本,即使有节点失效或被攻击,数据仍然可以从其他节点恢复。

此外,分布式存储还能提供高可用性和高并发性,因为读取数据时可以从多个节点并行获取。

二、分布式存储的优势分布式存储相比传统的中心化存储方式,有以下几个优势:1. 去中心化:数据不再由少数几个中心服务器控制,而是分散存储在网络中的各个节点上。

这样可以避免中心化存储方式中出现的单点故障和数据丢失的问题。

2. 安全性:由于每个节点都存储有一份完整的数据副本,即使有节点被攻击或者数据损坏,其他节点仍然可以通过共识机制保证数据的准确性。

因此,分布式存储相比中心化存储更加安全可靠。

3. 高可用性:分布式存储可以提供更高的可用性,因为即使有节点失效,数据仍然可以从其他节点获取。

这使得数据的读取速度更快,并且具有更好的容错能力。

4. 降低成本:传统的中心化存储方式需要大量的服务器和存储设备来维护,而分布式存储可以通过共享节点的方式来节省成本,并提供更好的扩展性。

三、区块链技术中的分布式存储应用分布式存储在区块链技术中有广泛的应用,以下是其中几个典型的应用场景:1. 区块链数据存储:区块链中的交易数据以及智能合约等相关数据都会进行分布式存储。

每个节点都保存了整个区块链的一份拷贝,并通过共识算法保证数据的正确性。

分布式存储技术及应用介绍

分布式存储技术及应用介绍

分布式存储技术及应用介绍分布式存储技术是指将数据分散存储在多个节点(服务器)上的一种存储方式。

它能够提供高可靠性、高扩展性和高并发性,因此在大规模数据存储和多用户访问的场景下被广泛应用。

下面将介绍几种常见的分布式存储技术及其应用。

1.分布式文件系统分布式文件系统是一种能够在多台独立的计算机上存储和访问文件的系统。

它将文件分割成多个块,并将这些块分散存储在多个节点上。

用户可以通过统一的文件路径来访问分布式文件系统中的文件,而不需要关心文件所存储的具体位置。

分布式文件系统常用的开源实现包括HDFS (Hadoop Distributed File System)和Ceph。

应用:分布式文件系统广泛应用于大数据领域,可以用于存储海量的数据文件,同时支持高并发访问。

例如,HDFS被广泛应用于Hadoop生态系统中,用于存储和处理大规模的数据集。

2.分布式对象存储分布式对象存储是一种将对象以键值对的形式存储在多个节点上的存储方式。

每个对象都有一个唯一的标识符,并且可以通过该标识符进行读写操作。

分布式对象存储系统通常提供高可靠性和高可用性,可以通过数据冗余和自动容错机制来保证数据的安全性和可靠性。

常见的分布式对象存储系统有OpenStack Swift和Amazon S3应用:分布式对象存储常用于存储海量的非结构化数据,例如图片、视频、日志等。

它可以提供高并发的访问能力,并且支持自动扩展存储容量。

例如,Amazon S3被广泛应用于云存储服务中,提供了安全、可靠的存储和访问服务。

3.分布式块存储分布式块存储是一种将数据以块的形式存储在多个节点上的存储方式。

每个块都有一个唯一的标识符,并且可以通过该标识符进行读写操作。

分布式块存储系统通常提供高性能和高容量的存储能力,可以通过数据冗余和数据分片技术来提高数据的可靠性和可用性。

常见的分布式块存储系统有Ceph和GlusterFS。

应用:分布式块存储常用于虚拟化环境中,提供虚拟机镜像的存储和访问。

H3C分布式存储及应用场景介绍

H3C分布式存储及应用场景介绍

数据被切成N片的同时通过冗余算法计算出M位校验位,纠删码N+M 用于冷数据存储,例如备份,归档等,对空间利用率高
H3C分布式存储特点-保护域/故障域
单一集群
保护域一
保护域二
从纵向、横向双重保障系统可靠性
保护域:不同的保护域可以设置不同的冗余策略,所有相关数据(包括副本或者分片)保存在同一保护域内,本保护域内硬件故障造成的数据数据 重构只在本域内, 不影响其他域的数据使用。 保护域单位是机架或者节点。
高性能
高可靠
高可用
全对称架构
分布式缓存
副本及纠删码
自研分布式文件系统
易维护 负载均衡
01 非结构数据形势分析 02 H3C分布式存储介绍 03 H3C分布式存储场景分析
传统架构
动力单元
StoraHgHPePWorks StorageWorks
HSP6V530000 UID
机头
分布式架构
分布式架构介绍
广电行业--新闻编辑制作系统
内 容 获 取
上下载工作站
收录服务器
配音工作站
Apple FCP/Avid MC
内容创意
审片
审片工作站
存储系统
包 装 渲 染
合成工作站 渲染集群
客户需求
系统稳定可靠:新闻 “实时性”的重要地位,决定了存储系 统7*24小时在线的运营稳定性及可用性的要求。 资源的及时提取及共享:新闻编辑的”时新兴“对于信息的 快速提取及共享有明确的时间需求。时间是新闻发布的关键 元素。 高清制作的高性能:从传统的标清到高清发展,对于IT的能 力要求在逐年提升。
对象存储适应的场景
当非结构化的文件超过百万级以上,对象 存储的协议特点明显。据Gatner分析,以 下五个场景适用于对象存储:分析、归档、 备份、内容分发和云存储

华为分布式块存储常用命令

华为分布式块存储常用命令

华为分布式块存储常用命令【最新版】目录1.引言2.华为分布式块存储概述3.常用命令分类3.1 系统视图相关命令3.2 交换机命名和 VLAN 相关命令3.3 端口和 VLAN 关联命令3.4 文件存储相关命令4.结语正文一、引言本文旨在介绍华为分布式块存储的常用命令,帮助用户更好地理解和使用这一存储系统。

在开始之前,我们先简要了解一下华为分布式块存储的基本概念。

二、华为分布式块存储概述华为分布式块存储是一种高性能、高可靠性、可扩展的存储解决方案,能够满足企业级用户对于数据存储的高性能、高可靠性、易扩展等需求。

华为分布式块存储采用了分布式架构,将数据块分布在不同的存储节点上,既保证了数据的安全性,又提高了数据的访问速度。

同时,华为分布式块存储还支持多种存储协议,如 NFS、CIFS、iSCSI 等,可以满足不同类型应用的需求。

三、常用命令分类以下是华为分布式块存储的常用命令分类:3.1 系统视图相关命令- system-view:进入系统视图- quit:退到系统视图- sysname:交换机命名3.2 交换机命名和 VLAN 相关命令- vlan:20,创建 VLAN 20- display vlan:显示 VLAN 信息- undo vlan 20:删除 VLAN 203.3 端口和 VLAN 关联命令- interface:e1/0/24,进入端口 24- portlink-type:access,设置端口为访问模式- vlan:20,将当前端口放入 VLAN 20- undo port 1:删除端口 1 的 VLAN 关联3.4 文件存储相关命令- cat /etc/redhat-release:查看Linux版本信息- cat /etc/lsb-release:查看Linux发行版信息- fdfsstoraged:%fastdfs%/s,查看 FastDFS 存储信息- hadoop fs -ls /:查看 HDFS 文件系统目录下的内容- hadoop fs -rm /:删除 HDFS 文件系统中的内容四、结语华为分布式块存储提供了丰富的命令来帮助用户管理和维护存储系统。

分布式存储技术原理

分布式存储技术原理

分布式存储技术原理
分布式存储是一种将数据分散存储在多个地理位置的存储系统中,以提高数据的可靠性、可用性和性能的技术。

其基本原理包括以下几个方面:
1. 数据分区:将大规模数据分成多个较小的数据块,并将这些数据块分散存储在多个存储节点上。

这样可以提高数据的读写性能和存储效率。

2. 冗余存储:为了保证数据的可靠性,分布式存储通常采用多副本策略,即将数据的多个副本存储在不同的存储节点上。

当某个存储节点出现故障时,可以通过其他副本恢复数据。

3. 数据一致性:为了保证多个副本之间的数据一致性,分布式存储通常采用分布式协议,如 PAXOS、RAFT 等,来保证各个副本之间的数据同步。

4. 负载均衡:通过将数据分布在多个存储节点上,可以实现负载均衡,避免单个存储节点负载过重。

5. 容错机制:分布式存储系统通常采用容错机制,如数据备份、数据恢复、节点容错等,来保证系统的可靠性和可用性。

6. 可扩展性:分布式存储系统可以通过增加存储节点来提高存储容量和性能,具有良好的可扩展性。

总之,分布式存储技术通过将数据分散存储在多个存储节点上,提高了数据的可靠性、可用性和性能,同时具有良好的可扩展性和容错机制,是云计算、大数据等领域的重要支撑技术。

分布式存储技术的分类

分布式存储技术的分类

分布式存储技术的分类
分布式存储技术是指将数据分散存储在多个节点上,通过网络协议进行数据的分发、存储和恢复等操作的技术。

根据不同的实现方式和应用场景,分布式存储技术可以分为以下几种类型:
1. 分布式文件系统:分布式文件系统是一种在多个节点上存储文件数据的系统,它提供像本地文件系统一样的接口,用户可以通过网络协议访问分布式文件系统中的文件。

常见的分布式文件系统包括HDFS、GlusterFS、Ceph等。

2. 分布式对象存储:分布式对象存储是一种将数据以对象的形式存储在多个节点上的系统,它将文件数据和元数据打包成一个对象进行管理和存储。

分布式对象存储可以提供高可用性、可扩展性和数据安全等功能,常见的分布式对象存储包括Amazon S3、OpenStack Swift等。

3. 分布式块存储:分布式块存储是一种将数据划分为块并存储在多个节点上的系统,它提供像传统硬盘一样的块设备接口,可以方便地被应用程序调用。

常见的分布式块存储包括Ceph RBD、OpenStack Cinder等。

4. 分布式数据库:分布式数据库是一种将数据库数据分散存储在多个节点上的系统,它可以提供高可用性、可扩展性和容错性等功能。

常见的分布式数据库包括HBase、MongoDB、Cassandra等。

5. 分布式缓存:分布式缓存是一种将数据缓存到多个节点上的系统,它可以提供快速的读取和写入操作,提高系统性能和可扩展性。

常见的分布式缓存包括Redis、Memcached等。

总之,分布式存储技术的分类主要根据数据存储的方式和应用场景来进行划分,不同类型的分布式存储技术各有优缺点,需要根据具体的需求进行选择和应用。

分布式存储对象存储概述--ppt课件

分布式存储对象存储概述--ppt课件

优点
S如:AN , 提供高性 能的随机I/O和数据 吞吐率
缺点
可扩展性和可管理性较 差、价格较高、不能满 足成千上万CPU 规模的 系统

块存储设备 如:NAS, 扩展性好、 开销高、带宽低、延迟

文件
+文件系统 易于管理、价格便宜 大,不利于高性能集群中

应用


块存储设备 支持高并行性、可伸 处于发展阶段,相应的硬
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2.2 对象存储解释优势
对象存储就是分布式系统,也可理解为依托于分布式存储架 构的一个特性,高级功能
1)传统的块存储读写快而不利于共享, 2 )文件存储读写慢但利于共享 对象存储则集成二者优点,是一个利于共享、读写快的“云 存储”技术。作为一种分布式存储,最重要的一点是能解决 对非结构化数据快速增长带来的问题。
sec Cur ops started finished avg MB/s cur MB/s last lat(s) avg lat(s)
8 16 247 231 115.464 108 0.357958 0.53742
9 16 274 258 114.633 108 0.449163 0.539057
括处理器、RAM 内存、网络接口、存储介质等以及运行在其中的控制软件 • MDS 元数据服务器(Metadata Server)
系统提供元数据、Cache一致性等服务
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2.5:传统存储数据存储过程
传统文件储存过程。
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2.6:对象存储数据储存过程
对象文件储存过程。
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Stddev Bandwidth: 41.2795

分布式存储方案

分布式存储方案

分布式存储方案在当今信息时代,大量的数据产生和存储已经成为了一种趋势。

然而,传统的中心化数据存储方案面临着容量不足、性能瓶颈和安全性问题等挑战。

为了解决这些问题,分布式存储方案应运而生。

分布式存储方案是一种将数据存储在多个节点上的技术,可以提供更高的容量、更好的性能和更强的安全性。

首先,分布式存储方案将数据切分成小块,并将这些小块分布存储于不同的物理节点上。

这样一来,每个节点只需要负责存储一部分数据,从而有效地提高了存储容量。

同时,由于数据可以并行访问,分布式存储方案还能够提供更快的读写速度和更好的性能。

其次,分布式存储方案通过冗余备份和智能数据分散存放策略,提供了更强的数据安全性。

传统的中心化存储方案如果发生硬件故障或数据损坏,那么整个系统都会崩溃,导致数据丢失。

而分布式存储方案则在多个节点上备份了数据的多个副本,一旦某个节点发生故障,系统可以自动切换到其它的节点上,保证数据的可靠性和持续性。

另外,分布式存储方案还能够提供更灵活的扩展性和更低的成本。

由于数据可以分布存储在多个节点上,因此,当需要增加存储容量时,只需要增加更多的节点即可,而不需要对整个系统进行改造。

而传统的中心化存储方案则需要增加更大容量的硬盘或服务器,成本和维护都更高。

因此,分布式存储方案在存储大规模数据、处理高并发请求和降低成本方面有着明显的优势。

在现实生活中,分布式存储方案已经得到广泛的应用。

云存储服务商如亚马逊 S3、谷歌云存储和腾讯云对象存储服务等,都采用了分布式存储技术,为用户提供了可靠、高性能的数据存储服务。

此外,在大数据领域,分布式文件系统如Hadoop的HDFS和分布式数据库系统如Cassandra,也都是基于分布式存储方案开发的。

然而,分布式存储方案也存在一些挑战和问题。

首先,节点之间的数据一致性是一个难题。

由于数据存储在多个节点上,节点之间的数据同步和一致性是一个复杂的问题。

其次,节点故障和网络故障可能会影响系统的可用性和数据的完整性。

分布式块存储和分布式文件存储有是什么区别

分布式块存储和分布式文件存储有是什么区别

分布式块存储和分布式文件存储有是什么区别分布式块存储和分布式文件存储有是什么区别分布式文件系统(dfs)和分布式数据库都支持存入,取出和删除。

但是分布式文件系统比较暴力,可以当做key/value的存取。

分布式数据库涉及精炼的数据,传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema,存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS(未开源),HDFS (Hadoop distributed file system)。

分布式数据库现在出名的有Hbase,oceanbase。

其中Hbase是基于HDFS,而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统,在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

分布式存储是什么?选择什么样的分布式存储更好?分布式存储系统,是将数据分散存储在多台独立的设备上。

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。

联想超融合ThinkCloud AIO超融合云一体机是联想针对企业级用户推出的核心产品。

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这不仅使得业务部署上线从周缩短到天,而且与企业应用软件、中间件及数据库软件完全解耦,能够有效提升企业IT基础设施运维管理的效率和关键应用的性能MongoDB 适合做分布式图片文件存储么?如果硬件上舍得投入(比如N台32GB起的大内存机),gridfs很合适海量小文件, 不过两台机我觉得还不如把静态文件这块外包给第三方云存储软件定义存储和分布式存储的区别软件定义存储其实是个伪命题,你可以看下冬瓜哥的一篇文章。

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Sheepdog cluster
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整体架构
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整体架构
• Sheepdห้องสมุดไป่ตู้g是一个分布式存储系统,它为sheepdog客户端(QEMU •




块设备驱动)提供一个object storage(对象存储),(类似于简 单的key-value接口)。 object storage :sheepdog并不是一般通用的文件系统。Sheepdog 守护线程(sheep)为QEMU创建一个分布式的对象存储系统。 对象可以存放在存储系统中。对象是大小可伸缩的,并且有一个 全局唯一标识。我们通过指定对象标识来进行读写删除等操作。 对象存储包括gateway和对象管理。 Gateway:gateway接受QEMU发送来的I/O请求(object id, offset, length, operation type),并根据一致性哈希算法来计算目标节点, 然后将请求发送至目标节点。 Object manager:object manager 接受到gateway发送来的I/O请求, 并对它的磁盘上进行读写操作。 Cluster manager:它管理node membership(节点之间的关系)例 如,检测失败或添加的节点和通知节点的变化,并且管理一些保 持节点一致性的操作,例如vdi创建以及快照等。目前我们采用 corosync cluster engine作为cluster manager。 QEMU block driver:它将一个VM镜像分成固定大小的object (4MB)并通过gateway将它们存放在object storage。
object type
data object vdi object vmstate object vdi attr objects
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Object 格式: Data object:虚拟盘镜像的chunk Vdi object: struct sheepdog_inode { char name[SD_MAX_VDI_LEN]; /* the name of this VDI*/ char tag[SD_MAX_VDI_TAG_LEN]; /* the snapshot tag name */ uint64_t ctime; /* creation time of this VDI */ uint64_t snap_ctime; /* the time snapshot is taken */ uint64_t vm_clock_nsec; /* vm clock (used for live snapshot) */ uint64_t vdi_size; /* the size of VDI */ uint64_t vm_state_size; /* the size of vm state (used for live snapshot) */ uint16_t copy_policy; /* reserved */ uint8_t nr_copies; /* the number of object redundancy */ uint8_t block_size_shift; /* info about the size of the data object */ uint32_t snap_id; /* the snapshot id */ uint32_t vdi_id; /* the vdi id */ uint32_t parent_vdi_id; /* the parent snapshot vdi id of this VDI */ uint32_t child_vdi_id[MAX_CHILDREN]; /* the children VDIs of this VDI */ uint32_t data_vdi_id[MAX_DATA_OBJS]; /* the data object IDs this VDI contains*/ }; Vmstate object:chunk Vdi attr object: The first SD_MAX_VDI_ATTR_KEY_LEN bytes (256 bytes) is the key name of this attribute. The rest of the object is the value of this attribute.
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Object manager
• Path name rule: • 存放路径 • /store_dir/obj/[epoch number]/[object ID] • Write journaling 写日志 • 如果sheep 守护线程在写操作的时候失败,则只有部分对 • • •
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实例分析 ——开源分布式块存储sheepdog
• 开源的分布式块存储:2009年由日本NTT实验室MORITA •


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KAZUTAKA 创建的 专为虚拟机(QEMU/KVM虚拟机)提供块存储,但并不完 全拘泥于虚拟机,可提供一个虚拟的块设备 无单节点失效:如果一个节点失败,其数据可由其他节点 得到。 低运维开销:零配置;对内核文件系统无特性假设;节点 变化无须人工参与即可恢复;数据动态均衡负载;支持虚 拟机的热迁移、镜像快照、模版&克隆、集群快照; 计算节点和数据节点混合模式 线性扩展,支持上千级别节点
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VDI 操作
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Lookup calculate a vdi id from the hash value of the vdi name calculate a vdi object id from the vdi id send a read request to the vdi object if the vdi is not the requested one, increment the vdi id and retry to send a read request 快照和克隆 1. read a target VDI 2. create a new VDI which has the same content as the target object VDI 3. set the ''parent_vdi_id'' of the new VDI to the target VDI id 4. set the ''child_vdi_id'' of the target VDI to the new VDI id 5. set the ''snap_ctime'' of the target VDI to the current time then, the new vdi becomes the current vdi object. Delete reclaiming of unused data objects is not invoked until all relevant VDI objects (all relative snapshot VDIs and cloned VDIs) are deleted。 After all relevant VDIs are deleted, Sheepdog deletes all data objects of the VDIs, and set the null string to the name of the vdi objects.
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Gateway
• Where to store objects • •

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consistent hashing:增删节点不会对对象映射产生改变; I/O 负载平衡 Replication 写冲突 Write I/O flow 所有副本必须成功更新 Read I/O flow 对象一致性:节点失效造成副本不一致。 Retrying I/O requests epoch:历史版本号
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节点内部
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Object Storage
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• 每个对象都有一个全局唯一的64位标识,对象可以存在多个节点



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上。QEMU block driver并不关心对象的存储位置。对象存储系统 负责管理对象的存储位置。 Object 类型:data object、vdi object(虚拟盘镜像)、vmstate object(运行的虚拟机的虚拟机状态镜像,用来做快照)、vdi attr object(每个虚拟盘的属性,属性为key-value风格,类似于常 用文件系统的扩展属性) Object ID 规范: 0 - 31 (32 bits): object type specific space 32 - 55 (24 bits): vdi id 对VDI名计算hash值得到 56 - 59 ( 4 bits): reserved 60 - 63 ( 4 bits): object type identifier




计算机上。NAS 是部件级的存储方法,它的重点在于帮助工作组和部 门级机构解决迅速增加存储容量的需求。 DAS(Direct Attached Storage-直接附加存储) 是指将存储设备通过SCSI 接口或光纤通道直接连接到一台计算机上。 DAS 产品包括存储器件和集成在一起的简易服务器,可用于实现涉及 文件存取及管理的所有功能。 SAN(Storage Area Network-存储局域网络) 通过光纤通道连接到一群计算机上。在该网络中提供了多主机连接, 但并非通过标准的网络拓扑。SAN 专注于企业级存储的特有问题,主 要用于存储量大的工作环境。
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