25第7章 常见的分布式存储
卫星资源利用的挑战与应对策略
卫星资源利用的挑战与应对策略作者：张玲来源：《无线互联科技》2023年第24期摘要：随着科学技术的发展与社会的进步，卫星资源的开发和利用已经成为我国社会经济发展与日常生活中不可或缺的因素。
需要不断加强对卫星资源与技术的开发与应用，使卫星资源的利用更加高效，从而为国家安全和国民经济的飞速发展提供重要支撑。
文章讨论了卫星资源利用所面临的挑战以及应对策略，并通过应用案例分析，验证了方法的有效性，旨在为提高卫星资源利用效率提供有益的思路和方法。
关键词：卫星资源；利用效率；挑战；实践分析中图分类号：TN927 文献标志码：A0 引言随着科技的不断发展，卫星资源的利用效率成了一个重要议题。
卫星资源的有效利用可以提高通信的质量和速度，提供更准确的导航服务，可以更好地监测和预测天气变化和地球环境。
因此，提高卫星资源的利用效率对于现代社会的发展至关重要。
1 卫星资源利用面临的挑战1.1 卫星任务规划和调度的复杂性卫星系统需要根据用户需求和任务要求，合理安排卫星的轨道、姿态和通信资源等，以实现卫星的最优利用。
然而，由于卫星系统的复杂性和用户需求的动态性，卫星任务规划和调度变得非常复杂。
需要考虑的因素包括卫星的轨道参数、通信链路的质量、任务的优先级和时效性等。
如何在有限的资源条件下，合理分配卫星任务，以最大限度地满足用户需求，是一个具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，需要开发高效的任务规划和调度算法，并结合实时数据和用户反馈进行动态调整。
1.2 卫星数据处理和传输面临的挑战1.2.1 数据处理的计算量与存储量大卫星收集的数据量庞大，包括图像、视频、传感器数据等，需要进行复杂的处理和分析，以提取有用的信息。
这些数据可能需要进行图像处理、模式识别、数据挖掘等算法操作，需要高性能的计算设备来支持。
同时，由于数据量大，需要大容量的存储设备来存储和管理数据。
然而，卫星资源有限，无法提供足够的计算和存储能力，这就限制了数据处理的效率和速度。
分布式存储的策略
分布式存储是指将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可用性和容错性。
以下是一些常见的分布式存储策略：
1. 数据分片
数据分片是将数据分散存储在多个节点上的一种策略。
数据分片可以通过哈希算法将数据分散到不同的节点上，也可以按照数据的大小进行分片。
数据分片可以提高数据的可用性和容错性，但也会增加数据的读写延迟。
2. 冗余备份
冗余备份是将数据备份到多个节点上的一种策略。
通过冗余备份，可以保证数据的可靠性和可用性。
当某个节点发生故障时，备份节点可以顶替原节点继续提供服务。
冗余备份也可以提高数据的读写性能。
3. 副本复制
副本复制是将数据复制到多个节点上的一种策略。
通过副本复制，可以保证数据的可靠性和可用性。
当某个节点发生故障时，副本节点可以顶替原节点继续提供服务。
副本复制也可以提高数据的读写性能。
4. 分片复制
分片复制是将数据分片后，将每个分片复制到多个节点上的一种策略。
通过分片复制，可以提高数据的可用性和容错性。
当某个分片发生故障时，备份分片可以顶替原分片继续提供服务。
5. 多副本同步
多副本同步是将数据副本同步到多个节点上的一种策略。
通过多副本同步，可以保证数据的一致性。
当某个节点发生故障时，备份节点可以顶替原节点继续提供服务。
多副本同步也可以提高数据的读写性能。
总之，分布式存储的策略需要根据具体的应用场景和需求来选择。
不同的策略有不同的优缺点，需要综合考虑。
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。
分布式存储参数
对象存储桶支持多版本，开启多版本后，桶中的对象都以多版本形式存储。
18
对象存储多中心同步动态感知，支持多中心动态感知功能，能够展示对象存储主站点的业务情况，和实时同步速率；（要求提供界面截图）
19
配置多数据中心部署，通过设置策略可实现多中心的对象数据进行同步或异步复制，当某中心故障，其它数据中心可实现自动接管，保障业务的连续性。当故障中心修复可实现数据反同步，保障数据一致性。多中心可实现统一管理运维。（提供具备CNAS(中国合格评定国家认可委员会)资质的第三方权威评测机构签字盖章的测试报告）
产品参数
类别
序号
参数要求
基本要求
1
国内知名品牌，非OEM产品，非联合产品。拥有自主知识产权，能够提供分布式存储授权软件的自主知识产权证书
2
采用控制器集群全对称冗余架构设计，无独立元数据节点。性能随节点数量的增加而近线性提升。提供多控制器负载均衡及故障自动切换功能。
3
★实配统一容量授权，容量授权不区分块、文件、对象存储服务。要求可灵活分配容量授权到不同存储需求。
配置要求
8
存储节点，本次配置≥4个存储节点；
9
高速缓存，要求至少配置单控制器≥64GB。
10
系统支持千兆、10GE、40GE主机接口，本次要求每个存储节点配置4个千兆口，4个10GE接口（含光模块）。
11
要求每节点配置2块128GB企业级SSD，x块xTB 企业级SSD，x块xT 企业级SATA磁盘。
25
支持Qos功能，可以设置不同用户访问某个bucket的带宽/请求数
26
支持多数据中心部署，统一管理各地数据中心集群，实现数据同步存储；（提供具备CNAS(中国合格评定国家认可委员会)资质的第三方权威评测机构签字盖章的测试报告）
分布式存储冗余策略
分布式存储冗余策略
分布式存储冗余策略是指在分布式存储系统中，为了确保数据的可靠性和可用性而采取的数据冗余措施。
常见的分布式存储冗余策略有以下几种：
1. 副本冗余：将数据在不同节点上进行副本存储，当某个节点发生故障时，可以从其他节点上获取副本数据继续访问。
副本冗余的优点是简单、易于实现，但需要消耗较多的存储空间。
2. 擦写码冗余：通过冗余编码算法将原始数据切分成多个数据块，并将数据块分布在不同节点上存储。
当某个节点发生故障时，可以通过擦除码算法恢复出缺失数据块。
擦写码冗余的优点是可以有效地降低存储空间的消耗，但需要进行复杂的冗余编码和解码操作。
3. 纠删码冗余：类似于擦写码冗余，通过纠删码算法将原始数据切分成多个数据块，并将数据块分布在不同节点上存储。
当某个节点发生故障时，可以通过纠删码算法恢复出缺失数据块。
纠删码冗余的优点是可以更灵活地选择冗余系数，从而提供更高的数据可靠性和容错能力。
4. RAID冗余：RAID（Redundant Array of Independent Disks）是一种硬件级别的冗余技术，通过将数据在多个独立磁盘上进行分布存储和冗余存储，实现数据的可靠性和可用性。
RAID冗余的优点是可以提供快速的数据访问速度和较高的容错能力，但需要专门的硬件支持。
以上是常见的分布式存储冗余策略，不同的策略适用于不同的应用场景和性能要求。
在实际应用中，通常会根据实际需求进行选择和组合使用。
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。
一文看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏
⼀⽂看懂分布式存储架构，这篇分析值得收藏【摘要】本⽂介绍了分布式存储的架构类型、分布式理论、不同的分布式⽂件系统和分布式键值系统等，较为系统详尽，可阅读收藏。
【作者】Rock，⽬前担任某国内著名餐饮连锁企业运维负责⼈，从事过数据库、⼤数据和容器集群的⼯作，对DevOps流程和⼯具⽅⾯有⽐较深刻的理解。
⼀、集中存储结构说到分布式存储，我们先来看⼀下传统的存储是怎么个样⼦。
传统的存储也称为集中式存储，从概念上可以看出来是具有集中性的，也就是整个存储是集中在⼀个系统中的，但集中式存储并不是⼀个单独的设备，是集中在⼀套系统当中的多个设备，⽐如下图中的 EMC 存储就需要⼏个机柜来存放。
在这个存储系统中包含很多组件，除了核⼼的机头（控制器）、磁盘阵列（ JBOD ）和交换机等设备外，还有管理设备等辅助设备。
结构中包含⼀个机头，这个是存储系统中最为核⼼的部件。
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核⼼部件，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。
⽆论如何，从上⾯我们可以看出集中式存储最⼤的特点是有⼀个统⼀的⼊⼝，所有数据都要经过这个⼊⼝，这个⼊⼝就是存储系统的机头。
这也就是集中式存储区别于分布式存储最显著的特点。
如下图所⽰：⼆、分布式存储分布式存储最早是由⾕歌提出的，其⽬的是通过廉价的服务器来提供使⽤与⼤规模，⾼并发场景下的 Web 访问问题。
它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。
银行行业客户信息管理与风险防范策略
银行行业客户信息管理与风险防范策略第一章客户信息管理概述 (2)1.1 客户信息管理的重要性 (2)1.1.1 提升客户服务质量 (2)1.1.2 增强风险管理能力 (3)1.1.3 优化市场营销策略 (3)1.1.4 促进业务创新与发展 (3)1.1.5 合法性原则 (3)1.1.6 保密性原则 (3)1.1.7 真实性原则 (3)1.1.8 及时性原则 (3)1.1.9 有效性原则 (4)1.1.10 动态性原则 (4)第二章客户信息收集与整理 (4)1.1.11 直接收集法 (4)1.1.12 间接收集法 (4)1.1.13 技术手段收集法 (4)1.1.14 客户信息整理的原则 (5)1.1.15 客户信息整理的流程 (5)第三章客户信息存储与保护 (5)第四章客户信息分析与利用 (7)1.1.16 数据挖掘方法 (7)1.1.17 统计分析方法 (7)1.1.18 人工智能方法 (8)1.1.19 客户关系管理 (8)1.1.20 风险防范 (8)1.1.21 营销策略 (8)1.1.22 内部管理 (9)第五章客户信息风险管理概述 (9)1.1.23 客户信息风险的定义 (9)1.1.24 客户信息风险的分类 (9)1.1.25 保障客户权益 (10)1.1.26 提升银行竞争力 (10)1.1.27 降低风险损失 (10)1.1.28 合规经营 (10)1.1.29 提高银行声誉 (10)第六章客户信息风险识别与评估 (10)第七章客户信息风险防范策略 (12)1.1.30 加密技术 (12)1.1.31 访问控制 (12)1.1.32 入侵检测与防护 (12)1.1.33 数据备份与恢复 (12)1.1.34 安全审计 (13)1.1.35 完善信息安全管理制度 (13)1.1.36 加强员工培训与教育 (13)1.1.37 建立健全客户信息保护制度 (13)1.1.38 加强对外部合作单位的监管 (13)1.1.39 实施动态风险评估 (13)1.1.40 强化法律法规遵守 (13)第八章客户信息风险应对措施 (13)1.1.41 完善客户信息管理制度 (13)1.1.42 加强客户信息风险识别与评估 (14)1.1.43 实施客户信息风险管理策略 (14)1.1.44 提高客户信息风险应对能力 (14)1.1.45 应急预案制定原则 (14)1.1.46 应急预案内容 (14)1.1.47 应急预案的实施与培训 (15)第九章客户信息法律法规与合规 (15)1.1.48 客户信息收集 (15)1.1.49 客户信息存储 (15)1.1.50 客户信息使用 (15)1.1.51 客户信息共享与传输 (15)1.1.52 客户信息保护培训与监督 (16)1.1.53 客户信息保护违规处理 (16)第十章客户信息管理未来发展趋势 (16)1.1.54 大数据技术的应用 (16)1.1.55 人工智能技术的融合 (16)1.1.56 区块链技术的引入 (16)1.1.57 云计算技术的普及 (16)1.1.58 以客户为中心的服务理念 (17)1.1.59 跨行业合作与数据共享 (17)1.1.60 智能化客户服务 (17)1.1.61 信息安全与合规 (17)1.1.62 绿色可持续发展 (17)第一章客户信息管理概述1.1 客户信息管理的重要性信息技术的快速发展，银行行业在业务运营中积累了大量的客户信息。
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。
分布式存储技术课件
ControlPlane (控制平面)
1）VMware SPBM；2）OpenStack Cinder ；3）EMC ViPR；4） ProphetStor （希智）Federator；
分布式存储技术课件
• 未来几年内，会有越来越多数据平面(Data Plane)存放产品，向控制平 面开放API，支持存放策略驱动。
分布式存储技术课件
SSD
2
硬盘
VSAN 数据存放
SSD
硬盘
VSAN 数据存放
• 全部虚拟机 I/O 均指向 SSD。写入内容稍后会转储到 HDD。 • 假如请求读取数据块不在缓存中，会将该请求定向到 HDD
第22页
分布式存储技术课件
Virtual SAN - 可用性与性能
虚拟机 1 副本与条带 虚拟机 2 副本与条带
扩展
更可靠
Zoning
LUN Masking/Mapp ing
多路径软件安装 配置
分布式存放架构，节点冗余技术，消除存放单点故障风险 Disk Group创建
适更合高投效资保护与未来发展
•• 降融低合外布部署存，放提配升置资成源本利用率
存放策略创建
•• 互最联短网存存放放路模径式，，虚符拟合机未感来知数虚据拟中化心存虚放拟池化 发展方向
分布式存储技术课件
第6页
软件定义存放是云数据中心主要组成部分
分布式存储技术课件
第7页
软件定义存放 – 特点
• 当前方式
• 软件定义存 放
抽象与池化
LUN LUN
LUN
Array A
LUN LUN
Array B
Replication
Hypervisor Converged
分布式存储系统详解
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。
大规模分布式存储系统概念及分类
大规模分布式存储系统概念及分类一、大规模分布式存储系统概念大规模分布式存储系统，是指将大量存储设备通过网络连接起来，形成一个统一的存储资源池，实现对海量数据的存储、管理和访问。
这种系统具有高可用性、高扩展性、高性能和低成本等特点，广泛应用于云计算、大数据、互联网等领域。
大规模分布式存储系统的主要特点如下：1. 数据规模大：系统可存储的数据量达到PB级别甚至更高。
2. 高并发访问：系统支持大量用户同时访问，满足高并发需求。
3. 高可用性：通过冗余存储、故障转移等技术，确保数据安全可靠。
4. 易扩展：系统可根据业务需求，动态添加或减少存储设备，实现无缝扩展。
5. 低成本：采用通用硬件，降低存储成本。
二、大规模分布式存储系统分类1. 块存储系统（1）分布式文件系统：如HDFS、Ceph等，适用于大数据存储和处理。
（2）分布式块存储：如Sheepdog、Lustre等，适用于高性能计算场景。
2. 文件存储系统文件存储系统以文件为单位进行存储，支持丰富的文件操作接口。
常见的文件存储系统有：（1）网络附加存储（NAS）：如NFS、SMB等，适用于文件共享和备份。
（2）分布式文件存储：如FastDFS、MooseFS等，适用于大规模文件存储。
3. 对象存储系统对象存储系统以对象为单位进行存储，具有高可用性和可扩展性。
常见的对象存储系统有：（1）Amazon S3：适用于云存储场景。
（2）OpenStack Swift：适用于私有云和混合云场景。
4. 键值存储系统键值存储系统以键值对为单位进行存储，具有简单的数据模型和高速访问性能。
常见的键值存储系统有：（1）Redis：适用于高速缓存和消息队列场景。
（2）Memcached：适用于分布式缓存场景。
5. 列存储系统列存储系统以列为单位进行存储，适用于大数据分析和查询。
常见的列存储系统有：（1）HBase：基于Hadoop的分布式列存储数据库。
（2）Cassandra：适用于大规模分布式系统的高可用性存储。
分布式存储系统及解决方案介绍
分布式存储系统及解决方案介绍分布式存储系统是指通过将数据分布在多个存储节点上实现数据存储和访问的系统。
它通过数据的冗余备份和分布，提高了系统的可靠性和可扩展性，并能通过并行读写提升系统的性能。
下面将介绍几种常见的分布式存储系统及其解决方案。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Apache Hadoop项目的核心组件之一，它使用大规模计算集群存储和处理大规模数据集。
HDFS采用了冗余备份机制，将数据分布在多个存储节点上，以提供高可靠性和容错性。
同时，HDFS采用了多副本机制，将数据复制到不同的节点上，以提供高可用性和读取性能。
解决方案：-均衡数据负载：HDFS通过将数据分布在多个节点上，实现均衡的数据负载，提高整个系统的读写性能。
-自动故障检测与恢复：HDFS具有自动检测节点故障并重新复制数据的功能，从而提高数据的可靠性。
-大规模并行处理：HDFS支持将数据划分成多个数据块，并行处理多个数据块，提升系统的处理能力。
2. GlusterFSGlusterFS是一个开源的分布式文件系统，它允许将多个存储节点组合成一个存储池，并提供统一的文件系统接口。
GlusterFS采用分布式哈希表作为元数据管理机制，将数据分布在多个节点上，并提供冗余备份和数据恢复机制。
解决方案：- 弹性伸缩：GlusterFS支持动态添加和移除存储节点，以适应不断变化的存储需求，提供弹性伸缩的能力。
- 均衡负载：GlusterFS使用分布式哈希表进行数据分布，实现均衡的数据负载，提高系统的读写性能。
- 数据冗余和恢复：GlusterFS提供冗余备份和故障恢复机制，以保证数据的可靠性和可用性。
3. CephCeph是一个分布式存储系统，它将数据划分成多个对象，并将对象存储在多个存储节点上。
Ceph通过分布式哈希算法将对象映射到存储节点上，实现均衡的数据负载。
解决方案：- 弹性伸缩：Ceph支持动态添加和移除存储节点，以适应存储需求的变化，并能自动平衡数据分布，提供弹性伸缩的能力。
分布式存储系统架构设计与实现
分布式存储系统架构设计与实现随着互联网的不断发展，数据量也不断增长。
这使得传统的单机存储已经不能满足现需求，因此分布式存储系统应运而生。
分布式存储系统是将数据划分成多个块，然后将这些块存储在多个服务器上，通过分布式存储技术将这些块组织起来，形成一个整体，提供给用户进行访问。
本文将介绍分布式存储系统的架构设计和实现。
一、分布式存储系统的架构设计1. 数据分块数据分块是分布式存储系统的核心。
在数据分块阶段，将数据分成固定大小的块，并为每个块分配一个全局唯一的ID。
在存储这些块的时候，需要选择存储的位置、备份数量、容错等级等。
这样才能保证数据的完整性和高可靠性。
2. 元数据管理元数据管理是分布式存储系统的另一个重要组成部分。
元数据指的是与数据相关的所有信息，例如数据块的存储位置、备份数量、容错等级等。
在元数据管理中，需要维护元数据的一致性和可靠性，通过多个元数据服务器，保证元数据的高可用性和容错性，同时采用一些优化策略，提高系统读写性能。
3. 数据一致性在分布式存储系统中，由于数据分布在不同的节点上，数据的一致性就成为了一个非常重要的问题。
在设计分布式存储系统时，需要考虑不同数据操作的一致性。
例如：删除数据，需要同时删除所有备份；修改数据，需要保证数据被修改之前的读请求获得的是旧的数据，而修改之后的读请求获得的是新的数据。
4. 容错与可用性分布式存储系统需要考虑容错和可用性。
容错是指在部分节点失效的情况下，数据系统仍能正常运行。
这需要在设计时考虑数据备份和恢复机制，以保证数据不会丢失。
同时，需要优化一些容错策略，例如智能故障诊断和动态负载均衡。
可用性是指分布式存储系统应该随时可用（24x7），即使某个节点失效，系统应该立即切换到其他节点。
二、分布式存储系统的实现分布式存储系统的实现需要考虑多个因素，如数据分布、数据传输、数据安全等。
下面将介绍分布式存储系统的实现过程。
1. 数据分块首先，需要将数据块按照一定的规则进行划分，并给每个数据块分配一个唯一的ID。
分布式存储系统的网络设计
分布式存储系统的网络设计随着互联网时代的到来，数据量的急剧增加，人们对数据存储和传输的要求也愈发提高。
传统的集中式存储系统已经无法满足人们对数据存储和传输的需求，分布式存储系统应运而生。
分布式存储系统能够将数据分散存储在不同的物理位置，实现高可用性和可扩展性，大大提高了数据的存储和传输效率。
网络作为分布式存储系统的基础设施之一，网络设计的合理性直接影响着分布式存储系统的性能和可靠性。
本文将从网络设计的角度出发，探讨分布式存储系统的网络设计。
一、背景知识在进入分布式存储系统的网络设计前，我们需要了解一些相关的背景知识。
1. 分布式存储系统分布式存储系统是将数据分散存储在不同的物理位置，并按照一定的规则进行数据管理和调度的系统。
分布式存储系统具有自我修复、高可用性、高可扩展性等优点。
2. 网络拓扑结构网络拓扑结构是网络中各节点之间关系的总体称呼。
常见的网络拓扑结构包括星型结构、总线结构、环形结构、树型结构、网状结构等。
3. 网络性能指标网络性能指标是衡量网络质量和性能的指标，包括带宽、时延、丢包率、吞吐量等。
这些指标对于分布式存储系统的性能和可靠性有着至关重要的影响。
二、分布式存储系统的网络设计包括物理拓扑结构、网络协议、网络传输协议等多个方面。
在进行分布式存储系统的网络设计前，我们需要考虑以下几点。
1. 数据访问的方式。
分布式存储系统需要支持不同的数据访问方式，如顺序访问、随机访问和范围访问等。
这些访问方式对网络传输和数据存储的要求是不同的。
2. 数据传输的速率。
分布式存储系统需要传输大量的数据，因此网络带宽是考虑网络设计的一个重要因素。
需要合理分配网络带宽，以保证数据传输的速率和效率。
3. 数据可靠性和安全性。
数据可靠性和安全性是分布式存储系统的重要特性。
网络设计需要考虑如何保证数据的可靠性和安全性，避免数据丢失和泄露的风险。
基于以上要点，下面我们将从物理拓扑结构、网络协议和网络传输协议三方面，介绍分布式存储系统的网络设计思路。
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
文
块存储设备 如:NAS, 扩展性好、 开销高、带宽低、延迟
件
文件
＋文件系统 易于管理、价格便宜 大,不利于高性能集群中
储
应用
存
对
块存储设备 支持高并行性、可伸 处于发展阶段,相应的硬
ppt课件
11
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
ppt课件
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2.5：传统存储数据存储过程
传统文件储存过程。
ppt课件
16
2.6：对象存储数据储存过程
对象文件储存过程。
ppt课件
Stddev Bandwidth: 41.2795
分布式存储和计算系统介绍
一般算法
MapReduce
编程模型
MapReduce
MapReduce
一个例子
举例：计算一个大的文档集合中每个单词出现的次数： map(String key, String value): // key: document name // value: document contents
可靠性保障hdfs关键运行机制数据复制冗余机制存放的位置机架感知策略故障检测数据节点心跳包检测是否宕机块报告安全模式下检测数据完整性检测校验和比较名字节点日志文件镜像文件空间回收机制写文件流程hdfs关键运行机制临时文件夹数据超过64m客户端联系namenodenamenode分配datanodedatanode依照客户端的位置被排列成一个有着最近物理距离和最小的序列
服务器上的PB级的数据。 ➢ 适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性。 ➢ Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web
索引、Google Earth、Google Finance。
BigTable
数据模型
➢ 稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。 ➢ Map的索引是行关键字、列关键字以及时间戳；Map
➢ 诊断工具。广泛而详尽的分析日志。
MapReduce
简介
➢ MapReduce 是一个编程模型，也是一个处理和生成 超大数据集的算法模型的相关实现。
➢ 用户首先创建一个Map 函数处理一个基于key/value pair 的数据集合，输出中间的基于key/value pair 的 数据集合；然后再创建一个Reduce 函数，用来合并 所有的具有相同中间key 值的中间value 值。
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Contents
01 HDFS分布式存储 02 实验24：HDFS搭建和使用 03 GlusterFS分布式存储 04 实验25:GlusterFS搭建和使用 05 Lustre分布式存储
06 实验26：Lustre搭建和使用 07 MooseFS分布式存储
08 实验27：MooseFS搭建和使用 09 Ceph分布式存储 10 实验28：Ceph搭建和使用
熟练掌握GlusterFS文件的挂载。
二、实验内容
GlusterFS实验流程图
三、实验步骤
详细操作步骤见本书提供的操作视频。
05
Lustre分布式存储
HDFS 架构
HDFS 架构
Lustre集群组件包含了MDS（元数据服务器）、MDT（元数据存储节点）、OSS（ 对象存储服务器）、OST（对象存储节点）、Client（客户端），以及连接这些组件的高 速网络，如图所示。 （1）MDS（元数据服务器）提供元数据服务。MDS负责管理元数据，提供一个全局的 命名空间，Client可以通过MDS读取到保存于MDT之上的元数据。在Lustre中MDS可以 有2个，采用了Active-Standby的容错机制，当其中一个MDS不能正常工作时，另外一个 后备MDS可以启动服务。 （2）MGS（管理服务器）提供Lustre文件系统的配置信息。 （3）OSS（对象存储服务器）Expose块设备并提供数据。接受并服务来自网络的请求。 （4）MDS/MGS和OSS/OST的集合有时称为Lustre服务前端（Lustreserver Fronts）， 而Fsfilt和Ldiskfs则被称为Lustre服务后端（Luster Server Backends）。
二、实验内容
实验架构图
【实验24】：HDFS搭建和使用
二、实验内容
如 上 图 所 示 ， 在 node-1 、 node-2 、 node-3 上 部 署 HDFS 文 件 系 统 ， 其 中
NameNode部署在node-1节点上，Secondarynamenode部署在node-2节点上，单节 点DataNode部署在node-3节点上，启动集群，进行集群的维护，进行简单的文件上传 、查看操作。
三、实验步骤
详细操作步骤见本书提供的操作视频。
03
GlusterFS分布式存储
GlusterFS架构
HDFS 架构
04
GlusterFS搭建和使用
【实验25】：GlusterFS搭建和使用
一、实验目的
了解GlusterFS架构原理及其组件功能。
通过实验掌握GlusterFS文件系统的安装、配置和集群管理。
01
HDFS分布式存储
HDFS简介
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是 分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而 开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展 性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（ Large Data Set）的应用处理带来了很多便利。
接收客户端的读写请求，NN中保存文件的Metadata数据(元数据是最重要的,元数据 丢失的话，Datenode也就丢失)包括除文件内容外的文件信息。 （2） SNN节点功能
它的主要工作是帮助NN合并Edits Log,减少NN启动时间,另一方面合并会有大量的 IO操作,但是NN最主要的作用是接收用户的读写服务的,所以大量的资源不能用来进行合 并操作。 （3）
06
Lustre搭建和使用
【实验26】：Lustre搭建和使用
一、实验目的
了解Lustre架构原理及其组件功能。 实验掌握Lustre文件系统的安装、配置和集群管理。 熟练掌握Lustre文件的挂载。
二、实验内容
【实验26】：Lustre搭建和使用
二、实验内容
在3个节点node-1、node-2、node-3分别留有sdb空白硬盘，大小为20Gb,其中
HDFS优点：高容错性，适合批处理，可构建在廉价机器上。 HDFS缺点：低延迟数据访问，小文件存取。
架构
HDFS 架构
HDFS包含3种节点，NameNode(NN)，Secondary NameNode(SNN)， DataNode(DN)。以下分别介绍各个节点的功能: (1) NN节点功能
3
node-3
192.168.1.104/24
4
node-4
192.168.1.105/24
三、实验步骤
角色 MDT MDS OST（sdb 20GB） OST（sdb 20GB） 测试 Client
详细操作步骤见本书提供的操作视频。
07
MooseFS分布式存储
MooseFS架构
MooseFS架构
node-1节点为MDS索引服务器，node-2、node-3为OSD底层提供存储的服务器 ，
node-4为测试客户端，通过安装、配置相关服务，启动集群，在node-4上面挂载实现
Lustre文件系统，各机器名、网络配置、角色分配如下：
节点号 1 2
主机名 node-1 node-2
网络 IP 地址/掩码 192.168.1.102/24 192.168.1.103/24
MFS整体架构的四种角色： （1）Master（元数据服务器）：这个组件的角色是管理整个MFS文件系统的主服务器， 除 了 分 发 用 户 请 求 外 ， 还 用 来 存 储 整 个 文 件 系 统 中 的 每 个 数 据 文 件 的 Metadata 信 息 ， Metadata（元数据）信息包括文件（也可以是目录、Socket、管道、设备等）的大小、 属性、文件位置路径等，以及文件空间的回收和恢复，控制多Chunk Server节点的数据 拷贝。 （2）Metalogger（元数据日志服务器）：这个组件的作用是备份管理服务器Master的 变化的Metadata信息日志文件，文件类型为Changelog_Ml.*.MFS，以便于在主服务器 出现问题的时候，可以经过简单的操作即可让新主服务器进行工作。 （3）Chunk（数据存储服务器）：这个组件就是真正存放数据文件实体的服务器了，这 个角色可以有多台不同的物理服务器或不同的磁盘及分区来充当，当配置数据的副本多于
存储数据，启动DN线程的时候向NN汇报Block信息；通过向NN发送心跳保持与其 联系(3秒1次),如果NN10分钟没有收到DN心跳,则认为其Lost,并Copy其上的Block到其他
HDFS如何读数据
HDFS如何写数据
02
HDFS搭建和使用
【实验24】：HDFS搭建和使用
一、实验目的
了解HDFS架构原理及其组件功能。 通过实验掌握HDFS文件系统的安装、配置和集群管理。 熟练掌握常见的HDFS运行管理命令行的使用。