分布式存储是什么？解析：分布式存储具体应用场景有哪些？

本文讲述了分布式存储是什么？解析：分布式存储具体应用场景有哪些？

分布式存储简单来说就是把数据分散存储到多个存储服务器上，并把分散的存储资源整合成虚拟存储设备，实际上就是把数据分散的存储在服务器的四处。传统网络存储系统，是用单个存储服务器存放所有的数据，但是这样会存在性能瓶颈。而分布式存储是用多台存储服务器来分担存储负荷，很好的提高了存储系统的存储、读取效率。

　　现在因为云计算和互联网+的爆发式发展，海量的数据让企业需要更性能更强的网络存储系统，而分布式存储在这样的背景下应运而生。因为分布式存储的成本低和扩展能力强的原因，网络存储设备已经在现在慢慢的被分布式存储替代了，变成了企业处理海量业务数据的重器。现在分布式存储系统在全球都已经得到了广泛认可，那么相比传统存储系统有着那些优势呢？

　　1.高性能

　　分布式能够快速的读缓存和写缓存，并且是支持自动分级存储的，将热点区域内的数据直接映射到高速存储中，这样可以更好的提高系统的响应速度。

　　2.分级存储

　　可以把高速存储和低速存储分开，或者是按照比例部署，这样能够让使用者在较复杂的业务环境中也能够保证有效的存储。

　　3.多副本技术

　　分布式存储是可以用多副本备份机制的，镜像、条带、分布式校验等方式完全能满足企业的工作需求。

　　4.容灾与备份

　　分布式存储可以在多时间点快照备份，将多个时间节点的样本进行恢复，故障定位的问题也可以得到解决，并且会实行周期增量备份机制，数据安全可以得到更有效的保障。

　　5.弹性扩展

　　因为分布式存储的架构，可以进行预估，弹性扩展计算、存储容量和性能，在扩展之后会自动转移到新的节点，负载平衡也能得到解决，还能避免出现单点过热的情况出现。

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。

相比于传统的中心化服务器的存储方式，分布式存储在存储效率、带宽利用率、安全性、隐私性、访问速度等各方面都有着显著的优势，特别是在高性能计算、大数据视频云及大数据分析等应用场景中有着广泛的应用。

高性能计算场景

在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。

大数据视频云应用场景

随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。

大数据分析应用场景

伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、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。

在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。

上文就是小编为大家整理的分布式存储是什么？解析：分布式存储具体应用场景有哪些？

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