分布式存储对象存储概述 PPT

对象存储基础概念对象存储诞生之初谈到为什么要有对象存储，必须聊聊对象存储诞生之前的两大存储模型：块存储和文件存储。

块存储主要是将存储介质的空间整个映射给主机使用的，主机如果需要对这些空间进行读写IO操作，需要先进行分区和格式化处理，形成可以被操作系统识别的逻辑命名空间，之后主机才能通过操作系统对这些存储介质进行读写操作。

常见的块存储有磁盘，SSD，NAS、SAN等，这些物理设备都或多或少存在物理上的极限，比如存储空间、性能等都存在物理极限。

文件存储立足于物理存储介质之上，是操作系统对数据管理操作的抽象，这些抽象最终汇总形成文件系统。

一般我们提到的文件系统都遵循POSIX标准，而POSIX标准定义了操作系统应该为其上运行的应用程序提供的接口标准。

基于这套接口标准，我们可以非常方便的将数据以文件、文件夹方式进行管理，但是常见的文件系统都是按目录树进行管理，在互联网数据爆炸时代，随着文件目录层级不断增加，亦或是文件数量达到海量以后，文件管理成本会直线飙升，特别是一些遍历操作会变得非常低效，因此文件存储在面对海量数据的时候有些力不从心。

介绍完块存储和文件存储以后，终于轮到对象存储出场，那对象存储又是如何克服块存储和文件存储的短板？在介绍对象存储之前，需要各位特别注意的就是对象存储天生就带互联网基因，完美适配当前互联网场景下的各种爆炸式数据需求,具体表现为：扁平化的命名空间将数据以对象(Object)形式存储在以桶(Bucket)为命名空间的两级结构中，通过新增Bucket方式来横向扩展命名空间，同时通过在Bucket中不断新增Object方式来实现海量数据的存储，这种扁平化的数据管理模型克服了目录树管理的不足，实现了海量数据简单有效的管理。

需要注意的是Bucket 的名称全局唯一，通过桶名称(Bucket name) 对象的键名(Key name)来定位一个对象的最终存储路径。

分布式构架设计借助扁平化的管理模型设计，使得整个对象存储系统可以按命名空间规则进行底层数据存储的分区，借助一些哈希算法最终将需要存储的数据按分区规则均匀分布到多个主机的多块磁盘上，从而实现数据的分布式存储，从而解决了物理硬件的扩容及性能问题，为海量数据的存储铺平道路。

大数据存储方式概述概述：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。

然而，大数据的存储方式对于数据的管理和分析起着至关重要的作用。

本文将对大数据存储方式进行概述，介绍常见的几种存储方式及其特点。

一、分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件划分为多个块并存储在不同的节点上的存储方式。

它具有高可靠性、高可扩展性和高吞吐量的特点。

常见的分布式文件系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）。

这些系统通过将数据划分为多个块并在多个节点上进行冗余存储，实现了数据的高可靠性和高可用性。

二、列式存储列式存储是一种将数据按列存储的方式。

相比于传统的行式存储方式，列式存储在大数据场景下具有更高的压缩率和查询效率。

它适合于需要对大量数据进行聚合和分析的场景。

常见的列式存储系统包括Apache Parquet和Apache ORC。

三、内存数据库内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库系统。

相比于传统的磁盘存储方式，内存数据库具有更快的读写速度和更低的延迟。

它适合于对实时性要求较高的应用场景，如实时分析和实时推荐系统。

常见的内存数据库包括Redis和Memcached。

四、NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它适合于存储大规模非结构化和半结构化数据。

NoSQL数据库具有分布式、高可扩展和高性能的特点。

常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和HBase。

五、对象存储对象存储是一种将数据以对象的形式存储的方式。

每一个对象包含数据、元数据和惟一标识符。

对象存储适合于存储海量的非结构化数据，如图象、音频和视频等。

常见的对象存储系统包括Amazon S3和OpenStack Swift。

六、混合存储混合存储是一种将数据同时存储在内存和磁盘中的存储方式。

它兼具内存数据库的高性能和磁盘存储的持久性。

混合存储适合于对读写性能和数据安全性要求较高的应用场景。

对象存储参数随着云计算和大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长给传统的数据存储方式带来了很大的挑战。

传统的文件系统或数据库往往无法满足海量数据的存储和访问需求。

为了解决这个问题，对象存储应运而生。

对象存储是一种新兴的数据存储方式，它以对象为基本单位进行数据存储和管理。

在对象存储中，数据以对象的形式存储在分布式存储系统中，每个对象都有一个唯一的标识符，可以通过这个标识符进行快速的检索和访问。

对象存储与传统的文件系统或数据库相比，具有许多独特的优势。

首先，对象存储具有高可扩展性。

由于数据以对象的形式存储，每个对象都包含了自身的元数据信息，因此可以很方便地进行水平扩展，满足海量数据的存储需求。

对象存储具有高可靠性。

在对象存储中，数据会被自动复制到多个节点上，以实现数据的冗余备份。

当某个节点故障时，系统可以自动切换到其他节点上继续提供服务，从而保证数据的高可用性和可靠性。

对象存储还具有高性能和低成本的特点。

对象存储采用分布式存储的方式，可以充分利用计算和存储资源，提高数据的读写性能。

同时，对象存储的存储成本相对较低，可以根据实际的存储需求进行灵活的扩展和管理。

在对象存储中，有几个重要的参数需要考虑。

首先是数据的一致性。

由于对象存储是分布式的，数据的读写可能涉及多个节点，因此需要保证数据的一致性。

常见的一致性模型有强一致性、弱一致性和最终一致性等，需要根据具体的业务需求选择合适的一致性模型。

其次是数据的可靠性和持久性。

在对象存储中，数据的可靠性是非常重要的，需要保证数据不会丢失或损坏。

为了实现数据的持久性，对象存储通常采用数据的冗余备份和故障恢复机制，以防止数据丢失。

另一个重要的参数是数据的访问性能。

由于对象存储中的数据分布在多个节点上，因此需要保证数据的快速访问。

为了提高数据的访问性能，对象存储通常采用数据分片和负载均衡等技术，以实现数据的快速读写。

还有一些其他的参数需要考虑，如数据的安全性、数据的可扩展性和数据的管理等。

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。

大数据存储方式概述概述：大数据存储方式是指为了有效地存储和管理大规模数据而采取的技术和策略。

随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据的产生和积累呈现出爆发式增长的趋势。

为了应对这一挑战，各种存储方式被提出和应用，以满足大数据的存储需求。

1. 分布式文件系统分布式文件系统是大数据存储的一种常见方式。

它将大数据分散存储在多个节点上，通过分布式的方式实现数据的高可靠性和高性能。

其中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最为知名的分布式文件系统之一。

HDFS将大文件切分成多个块，并将这些块分散存储在多个节点上，实现数据的冗余备份和高效访问。

2. 列式存储列式存储是另一种常见的大数据存储方式。

与传统的行式存储相比，列式存储将数据按列存储，而不是按行存储。

这种方式可以提高数据的压缩率和查询效率，特别适合于大规模的数据分析和聚合操作。

列式存储引擎如Apache Cassandra和Apache HBase等被广泛应用于大数据存储和分析场景。

3. 对象存储对象存储是一种将数据以对象的形式存储的方式。

每一个对象包含数据本身、元数据和惟一的标识符。

对象存储将数据切分成较小的块，并将这些块分散存储在多个节点上。

这种方式具有高可扩展性和高可靠性，适合于存储大规模的非结构化数据。

著名的对象存储系统有Amazon S3和OpenStack Swift等。

4. 列族存储列族存储是一种基于列族的存储方式，旨在提高数据的读取和写入性能。

列族存储将数据按照列族的方式进行组织，每一个列族包含多个列。

这种方式可以实现数据的高效压缩和快速查询，特别适合于需要频繁读取和写入的场景。

HBase是一种经典的列族存储系统，被广泛应用于大数据存储和实时分析。

5. 内存存储内存存储是一种将数据存储在内存中的方式，以提高数据的访问速度和响应时间。

随着内存价格的下降和内存容量的增加，内存存储成为处理大数据的有效手段。

内存存储引擎如Apache Ignite和Redis等被广泛应用于缓存和实时计算场景。

讲清：对象存储、⽂件存储、块存储从应⽤⾓度看块存储、⽂件存储、对象存储产品和市场需求有各种相互影响的关系，但不管是哪⼀种，最终呈现都是产品和应⽤需求需要对应匹配。

应⽤需求越多样化，市场也就划分得更加细，产品种类也就更加丰富。

在存储⾏业，我们也可以从“应⽤适配”这个⾓度来聊聊各类存储。

传统认知上来说，IT设备分为计算/存储/⽹络三⼤类，相互之间是有明显的楚河汉界的。

计算⼤家都清楚，服务器，⼩型机，⼤型机；⽹络也就是路由器交换机；存储有内置存储和外置存储，最常见的就是磁盘阵列。

在HCI（超融合）这个概念没被热炒之前，计算⽹络存储还都是泾渭分明，各担其责的。

今天我们先不讨论超融合的情况，仅基于传统理解，看看存储的情况。

从逻辑上存储通常分为块存储，⽂件存储，对象存储。

这三类存储在实际应⽤中的适配环境还是有着明显的不同的。

块存储（DAS/SAN）通常应⽤在某些专有的系统中，这类应⽤要求很⾼的随机读写性能和⾼可靠性，上⾯搭载的通常是Oracle/DB2这种传统数据库，连接通常是以FC光纤（8Gb/16Gb）为主，⾛光纤协议。

如果要求稍低⼀些，也会出现基于千兆/万兆以太⽹的连接⽅式，MySQL这种数据库就可能会使⽤IP SAN，⾛iSCSI协议。

通常使⽤块存储的都是系统⽽⾮⽤户，并发访问不会很多，经常出现⼀套存储只服务⼀个应⽤系统，例如如交易系统，计费系统。

典型⾏业如⾦融，制造，能源，电信等。

⽂件存储（NAS）相对来说就更能兼顾多个应⽤和更多⽤户访问，同时提供⽅便的数据共享⼿段。

毕竟⼤部分的⽤户数据都是以⽂件的形式存放，在PC时代，数据共享也⼤多是⽤⽂件的形式，⽐如常见的的FTP服务，NFS服务，Samba共享这些都是属于典型的⽂件存储。

⼏⼗个⽤户甚⾄上百⽤户的⽂件存储共享访问都可以⽤NAS存储加以解决。

在中⼩企业市场，⼀两台NAS存储设备就能⽀撑整个IT部门了。

CRM系统，SCM系统，OA系统，邮件系统都可以使⽤NAS存储统统搞定。

对象存储原理对象存储是一种数据存储架构，它将数据作为对象存储在存储设备中，每个对象都有一个唯一的标识符，可以通过这个标识符来访问和管理对象。

对象存储与传统的文件系统存储方式有所不同，它更适合存储大规模的非结构化数据，比如图片、视频、音频等文件。

本文将介绍对象存储的原理及其优势。

对象存储的原理。

对象存储的原理主要包括以下几个方面：1. 数据存储，对象存储将数据以对象的形式存储在存储设备中，每个对象都有一个唯一的标识符，可以通过这个标识符来访问和管理对象。

对象存储通常采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个存储节点上，提高了数据的可靠性和可扩展性。

2. 元数据管理，对象存储通过元数据来管理对象的属性和位置信息，元数据通常包括对象的大小、创建时间、访问权限等信息，以及对象在存储设备中的位置信息。

通过元数据管理，可以快速定位和访问对象，实现高效的数据管理和存储。

3. 数据访问，对象存储通过标识符来访问和管理对象，用户可以通过标识符来上传、下载、删除对象，也可以通过标识符来设置对象的访问权限。

对象存储通常提供多种访问接口，比如 RESTful API、HTTP接口等，方便用户对对象进行管理和访问。

对象存储的优势。

对象存储相比传统的文件系统存储方式具有以下几点优势：1. 高可靠性，对象存储采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个存储节点上，即使某个存储节点发生故障，数据仍然可以通过其他存储节点访问，提高了数据的可靠性。

2. 高可扩展性，对象存储采用分布式存储架构，可以根据需要动态扩展存储节点，实现了存储容量的无限扩展，满足了大规模数据存储的需求。

3. 高性能，对象存储通过元数据管理和分布式存储架构，实现了快速定位和访问对象的能力，提高了数据的访问速度和性能。

4. 低成本，对象存储采用廉价的存储设备，通过分布式存储架构和数据冗余技术，实现了低成本的数据存储和管理。

总结。

对象存储是一种高可靠性、高可扩展性、高性能、低成本的数据存储架构，适合存储大规模的非结构化数据。