從使用存儲盒子到使用可以度量的存儲服務：在傳統存儲盒子中，數據無法共享且無法度量，一般分給用戶的只是卷或文件，較多增加一些保護特性；往往會遇到如：容量超配、性能不足和無法預測等問題，一般采用盡量而為的思想來實現資源較大化分配，不但會造成資源浪費，而且分配后的效果如何很難得到反饋。通過存儲服務化的理念，從性能、容量、數據保護、可靠性、安全性等維度設計SLA，讓用戶基于多個維度選擇來匹配業務的存儲需求，通過對SLA資源進行全方面的監控、告警來衡量存儲服務，并在服務等級出現瓶頸時，可以優化、動態變更SLA級別來及時調整業務對存儲資源的變化。實現存儲服務的標準化定義、衡量和優化。分布式存儲這種技術方式和優勢，傳統的互聯網公司通過控制中心平臺是沒有辦法實現的。福建網絡存儲服務

存儲系統主要由元數據節點集群、智能存儲節點集群兩大部分組成，存儲節點和元數據節點也可以二合一，使用同一臺設備。元數據節點集群：管理文件系統的元數據（包括文件目錄樹組織、屬性維護、文件操作日志記錄、授權訪問等），管理整個存儲系統的命名空間，對外提供單一的系統映像；智能存儲節點集群：存儲用戶的實際數據，是整個存儲系統的存儲資源提供者。分布式存儲往往采用分布式的系統結構，利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息。它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展，將通用硬件引入的不穩定因素降到低。溫州數據存儲服務項目信息分布式存儲與中心化存儲將不斷融合，改變現有的互聯網構架和商業模式。

分布式存儲要點：部署方式：分布式存儲當前對硬件CPU處理能力要求不是很高，但是對硬盤和網絡的能力要求相對較高，其關鍵本質是提升IO讀寫能力而非計算能力。分布式存儲在部署上，主要面臨如下重要問題：硬件選型、組網架構和解耦。硬件選型：分布式存儲主要基于通用服務器部署，對于CPU而言沒有太大特殊性能要求，但是對于硬盤則由較高要求。一般地，按照硬盤本身特性，SAS和SATA的機械類硬盤，更多滿足大容量的場景；而SSD硬盤則便于滿足高性能的場景。此外考慮容量和性能的均衡性，采用HDD+SSD的混合配置。

大數據由于其來源的不同，具有數據多樣性的特點。對于傳統的數據庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源于日志、歷史數據、用戶行為記錄等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統數據庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由于其數據來源不同，應用算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬件平臺有較好的兼容性來適應各種應用算法或者數據提取轉換與加載。分布式存儲將成為互聯網的基礎設施：在傳統互聯網的數據訪問模式上，是依賴于http協議進行數據交互的。

分布式存儲要點：組網架構：分布式存儲網絡一般分為三個平面，即業務平面、管理平面和均衡平面。業務平面，即外部訪問和使用分布式存儲、進行數據讀取的平面；管理平面，即分布式存儲管理軟件對存儲節點進行管理的平面，包括上下電、監控和維護操作等；均衡同步平面即存儲節點之間進行副本數據同步和負載均衡的平面。組網協議上，通常采用IP協議進行通信和傳輸，在特殊場景，例如對時延敏感場景，也可以采用RDMA網絡用于業務平面和均衡同步平面。存儲系統通常采用多層不同性價比的存儲器件組成存儲層次結構。崇明區存儲服務方案

分布式存儲系統中的多臺服務器可通過網絡進行連接。福建網絡存儲服務

大數據時代，數據呈爆式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性、系統可擴展性、性能及成本各方面因素。大數據的存儲及處理不只在于規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快。相對于以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員“可接受”的時間內完成任務。這不只是對于各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。福建網絡存儲服務

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