虚拟化分布式存储介绍

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一、数据存储技术概述（四）——网络存储体系结构（SAN、NAS、对象存储、云存储、虚拟化、超融合）数据存储技术的演进从存储阵列的局限性开始，进入网络存储的广阔世界。其中DAS、NAS、SAN各有其独特的特点，满足不同场景的需求。
DAS（直连存储）提供直观的性能，但可扩展性和跨设备共享功能有限，使其适合性能要求较低或较高的环境。然而，基于NFS和CIFS等网络文件协议的网络附加存储(NAS)的出现提供了文件级操作的灵活性，减少了客户端负载并提高了兼容性，尤其是对中小型企业而言。突出显示NAS的文件共享功能。
SAN（存储区域网络）是一项重大进步，它使用专用链路提供集中存储管理和高带宽，特别适合需要大数据处理或安全要求高的场景。部署iSCSI技术可以降低成本，使服务器可以直接访问存储，并简化管理流程。
相比NAS和SAN，NAS基于IP网络，支持文件级访问，成本更低，CPU占用率更低，更易于部署。混合NAS和SAN可提灵活性和性能。例如，在异构服务器环境中，NAS可以作为数据分发中心，与SAN形成高效的分工。作为两者的结合，对象存储提供了高水平的抽象和跨平台可扩展性，通过元数据服务器和OSD实现高效的读取、写入和共享。这是存储技术的新趋势。
云存储的出现彻底改了存储格局。使用分布式、冗余和虚拟化技术构建大规模、高可用、低成本且易于扩展的平台。无论是公有云的资源共享、私有云的定制化安全性，还是混合云的灵活性，云存储都降低了云迁移的成本，并提供了具有面向服务特性的强大数据管理能力。
存储虚拟化是进一步优化存储资源（从带内到带外、从磁盘到网络）的关键。每个级别的虚拟化都有其优点和缺点。软件定义存储（SDS）利用软件的力量对硬件进行抽象和自动管理，打破了专用硬件的限制。HCI等超融合架构可以统一计算、存储和网络，简化IT基础设施，提高资源利用率和管理效率。
每个集成系统，特别是超融合一体机和软件交付，都有自己的适用场景。一体机提供一体式解决方案，简化硬件选择和维护，软件交付为用户提供更大的灵活性和更低的成本。这些新兴技术与传统架构的融合与差异体现在资源池化、云需求、架构层次的演进上。
总而言之，数据存储技术的多样化和进步使您可以选择适合您特定需求的最佳存储解决方案，从直接连接的效率到网络存储的灵活性。要发挥云存储的无限潜力，您需要每一步都优化和提高存储性能。

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二、大数据存储方式有哪些

大数据存储方式包括分布式存储、存储虚拟化等。

分布式存储是一种高容错、高性能的数据存储方式，支持批量处理，适合大数据分析问题。分布式文件系统存储和管理多个文件，可以通过集中存储和分布式文件系统提供高吞吐量的数据访问。分布式系统由多个自治处理单元组成，这些处理单元通过计算机网络互连，共同完成分配的任务。

分布式存储系统可以提供比传统集中式存储更大的灵活性，但必须考虑数据分发和数据冗余的问题。存储虚拟化是大数据存储解决方案之一，通过自动精简配置和存储资源池共享来减少闲置和浪费的存储空间。

大数据存储的重要性

大数据有多种含义，它可以描述一个组织的规模，更重要的是，它定义了组织的规模。公司的IT基础设施。业界对大数据应用设定了无限的期望，业务信息积累得越多，价值就越大，但我们需要一种方法来挖掘这个价值。

随着大数据应用的爆发式增长，形成了自己独特的架构，也直接推动了存储、网络和数据技术的发展，是新的挑战。硬件的发展最终是由软件需求驱动的。通过这个例子，我们可以清楚地看到大数据分析的应用需求影响着数据存储基础设施的发展。