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详解NAS存储系统那个架构与存储的实现对于一个成功的、具有极高可扩展性的NAS存储系统来说，要想架构云存储系统解决方案需要什么?云存储的概念始于Amazon提供的一项服务(S3)，同时还伴随着其云计算产品(EC2)。
在Amazon的S3的服务背后，它还管理着多个商品硬件设备，并捆绑着相应的软件，用于创建一个存储池。
新兴的网络公司已经接受了这种产品，并提出了云存储这个术语及其相应的概念。
云存储是一种架构，而不是一种服务。
你是否拥有或租赁了这种架构是一个次要问题。
从根本上来看，通过添加标准硬件和共享标准网络(公共互联网或私有的企业内部网)的访问，云存储很容易扩展云容量和性能。
事实证明，管理数百台服务器，使得其感觉上去就像是一个单一的、大型的存储池设备是一项相当具有挑战性的工作。
早期的供应商(如Amazon)承担了这一重任，并通过在线出租的形式来赢利。
其它供应商(如Google)雇用了大量的工程师在其防火墙内部来实施这种管理，并且定制存储节点以在其上运行应用程序。
由于摩尔定律(Moore’s Law)压低了磁盘和CPU的商品价格，云存储渐渐成为了数据中心中一项具有高度突破性的技术。
这十年来，集群NAS存储系统已经出现了好转。
本文综述了构建一个云存储或大规模可扩展的NAS存储系统的各种不同架构方法，对于那些寻求构建私有云存储以满足其消费的企业IT管理者或是对于那些寻求构建公共云存储产品从而以服务的形式来提供存储的服务提供商来说，这些方法与他们息息相关。
架构方法分为两类：一种是通过服务来架构;另一种是通过软件或硬件设备来架构。
传统的系统利用紧耦合对称架构，这种架构的设计旨在解决HPC(高性能计算、超级运算)问题，现在其正在向外扩展成为云存储从而满足快速呈现的市场需求。
下一代架构已经采用了松弛耦合非对称架构，集中元数据和控制操作，这种架构并不非常适合高性能HPC，但是这种设计旨在解决云部署的大容量存储需求。
DCS-1000分布式存储系统配置文档页目次1 系统简介 ...................................... 错误!未定义书签。
系架构统 ........................................ 错误!未定义书签。
2硬件连接....................................... 错误!未定义书签。
硬件安装 ........................................ 错误!未定义书签。
安装条件 ....................................... 错误!未定义书签。
机架上架 ........................................ 错误!未定义书签。
设备连接 ........................................ 错误!未定义书签。
前后面板示意图 .................................. 错误!未定义书签。
设备连接说明 .................................... 错误!未定义书签。
3 节点管理 ...................................... 错误!未定义书签。
登陆界面 ........................................ 错误!未定义书签。
节点管理 ....................................... 错误!未定义书签。
添加节点 ........................................ 错误!未定义书签。
删除节点 ....................................... 错误!未定义书签。
节点编辑 ....................................... 错误!未定义书签。
磁盘存储DAS、NAS、SAN三种模式详解目前磁盘存储市场上，存储分类（如下表一）根据服务器类型分为：封闭系统的存储和开放系统的存储，封闭系统主要指大型机，AS400等服务器，开放系统指基于包括Windows、UNIX、Linux等操作系统的服务器；开放系统的存储分为：内置存储和外挂存储；开放系统的外挂存储根据连接的方式分为：直连式存储（Direct-Attached Storage，简称DAS）和网络化存储（Fabric-AttachedStorage，简称FAS）；开放系统的网络化存储根据传输协议又分为：网络接入存储（Network-AttachedStorage，简称NAS）和存储区域网络（Storage AreaNetwork，简称SAN）。
由于目前绝大部分用户采用的是开放系统，其外挂存储占有目前磁盘存储市场的70%以上，因此本文主要针对开放系统的外挂存储进行论述说明。
今天的存储解决方案主要为：直连式存储（DAS）、存储区域网络（SAN）、网络接入存储（NAS）。
如下表二：开放系统的直连式存储（Direct-Attached Storage，简称DAS）已经有近四十年的使用历史，随着用户数据的不断增长，尤其是数百GB以上时，其在备份、恢复、扩展、灾备等方面的问题变得日益困扰系统管理员。
主要问题和不足为：直连式存储依赖服务器主机操作系统进行数据的IO读写和存储维护管理，数据备份和恢复要求占用服务器主机资源（包括CPU、系统IO等），数据流需要回流主机再到服务器连接着的磁带机（库），数据备份通常占用服务器主机资源20-30%，因此许多企业用户的日常数据备份常常在深夜或业务系统不繁忙时进行，以免影响正常业务系统的运行。
直连式存储的数据量越大，备份和恢复的时间就越长，对服务器硬件的依赖性和影响就越大。
直连式存储与服务器主机之间的连接通道通常采用SCSI连接，带宽为10MB/s、20MB/s、40MB/s、80MB/s等，随着服务器CPU的处理能力越来越强，存储硬盘空间越来越大，阵列的硬盘数量越来越多，SCSI通道将会成为IO瓶颈；服务器主机SCSIID资源有限，能够建立的SCSI通道连接有限。
浪潮AS1000G6高端存储系统浪潮AS1000G6存储系统是支持8Gb FC、IB、10Gb ISCSI、SAS的统一存储平台，提供超群的性能，并具备高可靠性、高扩展性、易管理和易维护特性。
支持多种高端存储需求应用，并通过支持后端多种磁盘扩展柜的形式支持更灵活的扩展方式，保障客户的灵活选择，搭建灵活高效的存储体系平台。
产品优势♦基于领先的8Gb架构，提供超群性能表现，满足高端应用对存储系统的苛刻需求♦独立的控制缓存与数据缓存设计，充分释放性能♦高度模块化冗余体系架构设计，充分保障可靠、易用、易维护特性，可靠性达到99.999%♦冗余I/O通道设计、自动故障切换功能可充分保障数据访问连续性♦强大的存储扩展能力，可支持超过1PB容量♦强大的连接扩展能力，可支持多达2048台主机♦支持IBM AIX、HP-UX、Solaris、Windows、Linux等多种主机平台，可适应复杂应用环境，并对软件、硬件提供广泛支持♦基于存储系统的数据应用功能可充分发挥信息价值：◆数据快照功能可实现数据复用，加速数据备份与恢复◆数据复制功能可实现数据分发与迁移，充分发挥信息价值◆数据同步功能支持同步与异步方式，最大限度保证信息访问连续性♦图形化的管理工具可实现强大管理功能♦支持2.5和3.5规格SSD,SAS磁盘，提供灵活扩展方式相关软件及功能浪潮AS1000G6存储系统管理程序AS SAN Manager提供了直观的图形用户界面。
具备强大的管理功能，可实现有效的存储系统管理功能，支持多种数据应用功能。
特点●AS SAN Manager采用直观的图形管理窗口，可对磁盘存储系统实现全面、灵活的配置与管理●支持多种高级管理功能，包括：◆具备在线式存储扩展功能，可以多种方式，对驱动器、逻辑卷等作数量与容量扩展，可根据需要，有效获得容量与性能提升◆具备在线式动态RAID级别迁移功能，可安全地改变卷组RAID级别◆具备卷分段动态调整，可以根据应用需要，改变特定卷的分段大小◆具备动态碎片整理功能，可对卷的存储做有效整理，合并卷内空闲容量，获得最优化的空间使用效能和存储效能◆具备非中断式的控制器固件升级功能●直观的诊断和恢复程序提供了很重要的故障诊断帮助，它能对存储系统出现的问题进行诊断并确定出恰当的恢复步骤[高级数据应用功能]一、数据卷隔离映射功能数据卷隔离映射功能可以为浪潮AS1000G6存储系统创建最多64个逻辑映射关系和最多2,048个卷（LUN）。
微博Feed流⼀、微博核⼼业务图⼆、微博的架构设计图三、简述 先来看看Feed流中的⼀些概念：Feed：Feed流中的每⼀条状态或者消息都是Feed，⽐如微博中的⼀条微博就是⼀个Feed。
Feed流：持续更新并呈现给⽤户内容的信息流。
每个⼈微博关注页等等都是⼀个Feed流。
Timeline：Timeline其实是⼀种Feed流的类型，微博，朋友圈都是Timeline类型的Feed流。
关注页Timeline：展⽰其他⼈Feed消息的页⾯，⽐如微博的⾸页等。
个⼈页Timeline：展⽰⾃⼰发送过的Feed消息的页⾯，⽐如微博的个⼈页等。
Feed流的主要模式：推（Push）拉（Pull）推拉结合（Hybrid） 推模式 ⼜称写扩散。
该⽅式为每个⽤户维护⼀个订阅列表，记录该⽤户订阅的消息索引（⼀般为消息ID、类型、发表时间等元数据）。
每当⽤户发布消息时，都会去更新其关注者的订阅列表。
优点：存储空间可能不是很⼤，⽤户查询⾃⼰关注的所有⼈Feed时，速度快，性能⾮常⾼。
缺点：1. 推送量会⾮常⼤。
⽐如微博红⼈何炅（粉丝1亿+）发⼀篇微博，如果采⽤推模式，就会产⽣⼀亿+条数据。
2. 资源浪费。
试想，⼀个⼤量⽤户的微博系统如果使⽤推模式，是不是会产⽣⾮常巨⼤的数据呢？更何况活跃⽤户只有⼏千万，剩下⼏个亿的⽤户他们可能是半年来⼀次，或者说更短如两周过来⼀次；这些数据推给他可能根本没有机会看到，存在很⼤的资源浪费。
拉模式 ⼜称读扩散。
该⽅式为每个⽤户维护⼀个Feed列表，记录该⽤户所有关注的动态索引。
只需要⽤户发表微博时，存储⼀条微博数据到Feed表中。
⽤户每次查询Feed时都会去查询Feed表，产⽣：优点：这种模式实现起来⽐较简单，只是在查询的时候需要多考虑下缓存的结构;缺点：1. 当⽤户登陆时，必须很快返回数据的时候，运算量⾮常⼤。
Feeds表会产⽣很⼤的压⼒，对于⼀个⼤系统，Feed表会产⽣⽐较⼤的数据，如果粉丝⼈数⽐较多，数据库的压⼒就会⾮常⼤。
OpenWrt是一个嵌入式操作系统，它允许用户定制和修改其功能和行为。
它的代码架构包括以下几个主要部分：
1. Build System：OpenWrt的构建系统负责编译和打包整个系统。
它使用GNU Make作为主要构建工具，并使用include文件和patches 来定制系统组件和功能。
2. feeds：feeds是OpenWrt的软件包管理系统，它允许用户方便地添加和管理额外的软件包。
这些软件包可以是从源代码编译的，也可以是预编译的二进制包。
3. Config System：OpenWrt的配置系统允许用户在编译前定制系统和内核的参数。
它使用Kconfig作为主要的配置工具，并提供了大量的配置选项，以便用户可以根据自己的需求定制系统。
4. UCI：UCI是OpenWrt的用户配置接口，它允许用户在运行时修改系统和网络的行为。
UCI可以配置网络接口、防火墙、代理服务器等参数，以及管理已安装的软件包。
5. Runtime：OpenWrt的运行时环境负责系统的初始化和运行。
它包括内核启动过程、设备驱动程序、网络管理等部分。
6. Package Manager：OpenWrt的软件包管理器负责安装、更新和卸载已安装的软件包。
它支持从feeds中获取软件包，并使用opkg 作为主要的软件包管理器。
7. Network Manager：OpenWrt的网络管理器负责管理网络接口和路由表。
它支持多种网络协议和设备类型，并提供了一个易于使用
的界面来配置和管理网络连接。
以上是OpenWrt代码架构的主要部分，每个部分都有自己的文件和目录结构，以实现其特定的功能和行为。
海康威视视频云存储解决方案正文目录第一章概述.............................................1.1 系统简介........................................1.2 设计原则........................................1.3 设计目标........................................1.4 术语及缩略语解释................................1.4.1 术语解释 (8)1.4.2 英文/缩略语解释............................. 第二章总体设计.........................................2.1 需求说明........................................2.1.1 功能性需求说明..............................2.1.2 非功能性需求说明............................2.2 技术路线........................................2.3 逻辑架构........................................2.4 系统特点........................................2.4.1 高效灵活的空间管理..........................2.4.2 海量数据的快速检索..........................2.4.3 持续可靠的数据服务..........................2.4.4 高可扩展的应用支撑..........................2.4.5 开放透明的兼容系统......... 错误!未指定书签。
揭秘Hadoop生态系统技术架构Hadoop是一个广泛应用于海量数据处理的开源平台。
其生态系统包含多个组件和技术，架构复杂，本文将从技术架构的角度解析Hadoop生态系统。
1. Hadoop技术架构概览Hadoop生态系统包含多个组件，其中最为重要的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。
HDFS是一种分布式文件系统，可在多个计算机之间共享文件，并提供数据存储和访问服务。
MapReduce则是一种分布式计算模型，用于将海量数据分成多个小块进行并行计算。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop还包含多个组件，如HBase、ZooKeeper、Hive、Pig等。
这些组件共同构成了一个完整的Hadoop生态系统。
2. HDFS技术架构HDFS是Hadoop生态系统的核心部分之一，它提供了分布式文件存储和访问功能。
HDFS的技术架构包括以下三个部分：（1）NameNodeNameNode是HDFS的中央管理节点，它负责处理客户端请求和管理HDFS文件系统的元数据。
所有数据块的信息和位置信息都存储在NameNode中，因此，NameNode是HDFS中最重要的组件之一。
（2）DataNodeDataNode是存储实际数据块的节点。
当客户端上传数据时，DataNode将数据块存储到本地磁盘，并向NameNode注册该数据块的位置信息。
（3）Secondary NameNodeSecondary NameNode不是NameNode的备份节点，而是NameNode的辅助节点。
它可以定期备份NameNode的元数据，以便在NameNode的故障情况下恢复文件系统。
3. MapReduce技术架构MapReduce是Hadoop中用于分布式计算的核心组件，它的技术架构包括以下三个部分：（1）JobTrackerJobTracker是MapReduce计算集群的中央节点，它负责管理计算任务、调度Map和Reduce任务、监控任务执行状态等。
大鱼集群存储系统高性能计算存储解决方案北京聚存科技有限公司BEIJING AGGSTOR TECHNOLOGY CO., LTD.数据密集型高性能计算在石油勘探、基因测序、遥感信息处理、核子物理研究、天文物理研究等领域扮演着至关重要的角色，在这类计算场景中，计算集群要并发的处理大量采集的原始数据，数据的存储与访问对于整体计算性能起决定性作用。
然而随着应用需求提高，数据量的剧增，传统高性能存储方案不同程度上存在着性能不足、难以扩展、成本过高的问题，制约了各类应用的发展。
终端设备发展使得采集数据量成倍增加，存储系统性能首先需要满足极高的数据采样速率要求；高性能计算的规模通常较大，海量计算作业并发执行，极高的数据并发存取速率使存储系统面临更大挑战。
性能要求极高更高精度、更大尺度的要求致使计算数据量指数级增长，二次采样数据从GB 级快速攀升至TB 级。
计算过程中持续产生大量中间结果及检查点数据，需要PB 级存储容量才能满足计算需求。
数据总量巨大不同的应用数据采集方式、存储方式、访问模式差别较大，传统计算与存储分离部署的高性能计算平台方案，很难高效地支持多种类型应用。
存储系统的访问接口固化，无法有效实施应用级优化。
计算模式复杂传统高性能计算环境多采用高端存储设备，配置专用存储硬件以满足超高性能需求，某些功能组件还需另购软件授权，存储系统投入极高；同时，限于体系架构，系统扩展成本也难以控制。
成本问题突出作为专业存储软件、系统及服务提供商，聚存科技多年来致力于研究并解决海量数据的管理问题，研发了面向大数据优化管理的大鱼集群存储系统，并通过对上述高性能计算存储问题的深入研究，基于大鱼存储系统，推出了针对高性能计算各类典型业务全面优化的存储解决方案，帮助用户构建高性能、高可扩展、高可靠、易管理的数据生产和处理平台。
北京聚存科技有限公司（简称聚存科技）成立于2010年，是一家专业的存储软件、系统及服务提供商。
公司凝聚众多存储领域资深专业人才，致力于海量数据的优化管理，专注于自主技术创新及客户应用需求，借助差异化服务全力为客户创造最大价值。
