Ⅰ 分布式存儲排名前十名有哪些
一、 Ceph
Ceph最早起源於Sage就讀博士期間的工作、成果於2004年發表，並隨後貢獻給開源社區。經過多年的發展之後，已得到眾多雲計算和存儲廠商的支持，成為應用最廣泛的開源分布式存儲平台。
二、 GFS
GFS是google的分布式文件存儲系統，是專為存儲海量搜索數據而設計的，2003年提出，是閉源的分布式文件系統。適用於大量的順序讀取和順序追加，如大文件的讀寫。注重大文件的持續穩定帶寬，而不是單次讀寫的延遲。
三、 HDFS
HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一個適合運行在通用硬體(commodity hardware)上的分布式文件系統，是Hadoop的核心子項目，是基於流數據模式訪問和處理超大文件的需求而開發的。該系統仿效了谷歌文件系統(GFS)，是GFS的一個簡化和開源版本。
Ⅱ 中國分布式存儲十大排行榜
摘要 時空雲，星際無限，天茹，先河等在分布式存儲行業內都屬於老牌公司了，在業內也相對擁有一定的名氣與粉絲，IPFS星際無限是國內頂尖的區塊鏈科技公司，致力於IPFS的生態建設讓每一個分布式存儲的愛好者都能了解IPFS！目前已經為30+家大型礦商提供獨家技術，同時也做到了在IPFS前20排名里占據了8個節點的好成績
Ⅲ 分布式存儲是什麼
中央存儲技術現已發展非常成熟。但是同時，新的問題也出現了，中心化的網路很容易擁擠，數據很容易被濫用。傳統的數據傳輸方式是由客戶端向雲伺服器傳輸，由伺服器向客戶端下載。而分布式存儲系統QKFile是從客戶端傳送到 N個節點，然後從這些節點就近下載到客戶端內部，因此傳輸速度非常快。對比中心協議的特點是上傳、下載速度快，能夠有效地聚集空閑存儲資源，並能大大降低存儲成本。
在節點數量不斷增加的情況下，QKFile市場趨勢開始突出，未來用戶數量將呈指數增長。分布式存儲在未來會有很多應用場景，如數據存儲，文件傳輸，網路視頻，社會媒體和去中心化交易等。網際網路的控制權越來越集中在少數幾個大型技術公司的手中，它的網路被去中心化，就像分布式存儲一樣，總是以社區為中心，面向用戶，而分布式存儲就是實現信息技術和未來網際網路功能的遠景。有了分布式存儲，我們可以創造出更加自由、創新和民主的網路體驗。是時候把網際網路推向新階段了。
作為今年非常受歡迎的明星項目，關於QKFile的未來發展會推動互聯網的進步，給整個市場帶來巨大好處。分布式存儲是基於網際網路的基礎結構產生的，區塊鏈分布式存儲與人工智慧、大數據等有疊加作用。對今天的中心存儲是一個巨大的補充，分布式時代的到來並不是要取代現在的中心互聯網，而是要使未來的數據存儲發展得更好，給整個市場生態帶來不可想像的活力。先看共識，後看應用，QKFile創建了一個基礎設施平台，就像阿里雲，阿里雲上面是做游戲的做電商的視頻網站，這就叫應用層，現階段，在性能上，坦白說，與傳統的雲存儲相比，沒有什麼競爭力。不過另一方面來說，一個新型的去中心化存儲的信任環境式非常重要的，在此環境下，自然可以衍生出許多相關應用，市場潛力非常大。
雖然QKFile離真正的商用還有很大的距離，首先QKFile的經濟模型還沒有定論，其次QKFile需要集中精力發展分布式存儲、商業邏輯和 web3.0，只有打通分布式存儲賽道，才有實力引領整個行業發展，人們認識到了中心化存儲的弊端，還有許多企業開始接受分布式存儲模式，即分布式存儲 DAPP應用觸達用戶。所以QKFile將來肯定會有更多的商業應用。創建超本地高效存儲方式的能力。當用戶希望將數據存儲在QKFile網路上時，他們就可以擺脫巨大的集中存儲和地理位置的限制，用戶可以看到在線存儲的礦工及其市場價格，礦工之間相互競爭以贏得存儲合約。使用者挑選有競爭力的礦工，交易完成，用戶發送數據，然後礦工存儲數據，礦工必須證明數據的正確存儲才能得到QKFile獎勵。在網路中，通過密碼證明來驗證數據的存儲安全性。采礦者通過新區塊鏈向網路提交其儲存證明。通過網路發布的新區塊鏈驗證，只有正確的區塊鏈才能被接受，經過一段時間，礦工們就可以獲得交易存儲費用，並有機會得到區塊鏈獎勵。數據就在更需要它的地方傳播了，旋轉數據就在地球范圍內流動了，數據的獲取就不斷優化了，從小的礦機到大的數據中心，所有人都可以通過共同努力，為人類信息社會的建設奠定新的基礎，並從中獲益。
Ⅳ 分布式存儲選擇哪家好
江蘇的常州星際存儲實地考察過，各方面都不錯
Ⅳ 那麼多2t免費的雲端網盤 請問這種公司他們用的是什麼存儲設備他們這種存儲設備2t大約多少錢
這篇文章可以回答你的疑問。
最近一段時間，各大網盤容量大戰紅紅火火，網盤的容量也由此達到了TB級。其實網盤產業一直以來都是互聯網行業中最燒錢的之一。想想現在各大網盤如果真是給每個人都TB級的容量，這個投入是巨大的，其實也是非常不經濟的。那麼各大網盤的聰明工程師們是如何從技術上解決BT大容量網盤的發展趨勢和實際網盤資金投入控制這一矛盾的呢？下面這篇文章轉自Fatesinger博客，相信看完後你會有所了解。
事實是這樣的~
我想要為每個用戶提供 1G 的網路存儲空間。
如果伺服器上有一顆 1000G 的硬碟可以全部為用戶提供數據儲存，如果每個用戶分配 1G 的最大儲存空間，那麼能非配給多少個用戶使用呢？
你一定說是 1000/1=1000 個用戶。但事實上你這么分配了，你會發現每個用戶平時根本不會上傳 1G 的東西將容量占的漫漫的，有多又少，但平均用戶平時只上傳 50M 的文件，也就是說，你將 1000G 的硬碟分給 1000個 人使用，但只有效利用了其中的 50M*1000=50G 的空間，剩餘 950G 的空間基本都完全浪費了。
那麼怎麼解決呢？
你可以變通一下，將這 1000G 的空間分配給 20000個 用戶使用，每個人的上傳上限容量還是 1G，但每人平時還是平均上傳 50M 的數據，那麼 20000*50M=1000G，這下子就把寶貴的伺服器上的存儲空間充分利用了。但你又怕這樣分配給 20000個 人後，萬一某一刻人們突然多上傳點數據，那麼用戶不是就覺察出來你分給人家的 1G 空間是假的了嗎？所以可以不分配那麼多人，只分配給 19000 人，剩下一些空間做應急之用。
突然發現一下子將可分配的用戶數量翻了19倍啊，了不起。
那還有沒有辦法更加有效的利用一下呢？
如果我有 1000個 以上的伺服器，一個伺服器上有 1000G 空間，那麼我們個伺服器上都要留下 50G 的空白空間以備用戶突然上傳大數據時導致數據塞滿的情況，那麼我這 1000個伺服器上就空出了 1000台*50G=50000G 的空間被浪費了，可惜。
所以我們發明了計存儲集群，使得一個用戶的數據可以被分配在多個伺服器上存儲，但在用戶那看起來只是一個 1G 的連續空間，那麼就沒必要在每個伺服器上預留出應急的空間了，甚至可以充分的將前一個伺服器塞滿後，在將數據往下一個伺服器中塞。這樣保證了伺服器空間的最大利用，如果某一刻管理員發現用戶都在瘋狂上傳數據（在一個大規模用戶群下，這樣的概率少之又少）導致我現有提供的空間不夠了，沒關系，只需要隨手加幾塊硬碟或者伺服器就解決了。
好吧，這下子我們的伺服器空間利用高多了，可以將一定量的空間分配給最多的用戶使用了。
但有沒有更好的改進方案呢？
管理員有一天發現，即使每個用戶平局下來只存儲 50M 的東西，但這 50M 也不是一蹴而就的，是隨著1-2年的使用慢慢的達到這個數量的，也就是說，一個新的用戶剛剛注冊我的網路空間時，不會上傳東西，或者只上傳一點非常小的東西。那麼我為每一個用戶都初始分配了 50M 的空間，即使將來2年後他們會填滿這 50M ，但這期間的這空間就有很多時浪費的啊。所以聰明的工程師說：既然我們可以分布式、集群式存儲，一個用戶的數據可以分布在多個伺服器上，那麼我們就假設一開始就給一個新注冊的用戶提供 0M 的空間，將來他用多少，我就給他提供多少存儲空間，這樣就徹底的保證硬碟的利用了。但用戶的前端還是要顯示 1G 的。
工程師的這個點子，使得我在建立網盤初期能用 1台 1000G 的伺服器提供了大約 1000000 人來注冊和使用，隨著注冊的人多了，我也有錢了，也可以不斷增加伺服器以提供他們後期的存貯了。同時因為一部分伺服器完了一年多購買，我的購買成本也下來了。
那麼…這結束了嗎？
若是郵箱提供商的話，這樣的利用率夠高了。但網盤就不一樣了。
聰明的工程師發現：不同於郵箱，大家的內容的附件絕大多數都是自創的和不同的。但網盤上大家上傳的東西很多都是重復的。
比如：張三 今天下載了一部《TOKYO HOT》上傳上傳到了自己的網盤上，李四在三天後也下載了一模一樣的《TOKYO HOT》上傳到了網路硬碟上，隨著用戶的增多，你會發現總計有 1000個人 上傳了 1000份 一模一樣的文件到你寶貴的伺服器空間上，所以工程師想出一個辦法，既然是一樣的文件，我就只存一份不久好啦，然後在用戶的前端顯示是沒人都有一份不就行啦。當某些用戶要刪除這個文件的時候，我並不真的刪除，只需要在前端顯示似乎刪除了，但後端一直保留著以供其他擁有此文件的用戶下載。直到所有使用此文件的用戶都刪除了這個文件我再真的將其刪除吧。
這樣子隨著存儲的數據越來越多，注冊的用戶越來越多，其上傳的重復數據越來越多。你發現這樣的檢測重復文件存儲的效率越來越大。這樣算下來似乎每個人上傳的不重復的文件只能平均 1M/用戶。這下子你可以提供超過 50倍 的用戶使用您這有限的空間了。
但伴隨這使用，你又發現一個規律：
張三上傳的《TOKYO HOT N0124》和李四上傳的《TH n124》是同一個文件，只不過文件名不一樣，難道我就不能識別出他們是一個文件，然後只將其分別給不同的用戶保存成不同的文件名不久行啦？確實可行，但這要利用一些識別文件相同性的演算法，例如 MD5 值等。只要兩個文件的 MD5 值一樣，文件大小一樣，我就認為它們是相同的文件，只需要保存一份文件並給不同的用戶記作不同的文件名就好了。
有一天你發現，因為每一個文件都需要計算 MD5 值，導致 CPU 負荷很大，而且本來一樣的文件非要浪費帶寬上傳回來才可以檢測一致性，能改進一下嗎？
聰明的工程師寫了個小軟體/.小插件，美其名曰「上傳控制項」，將計算 MD5 的工作利用這個軟體交給了上傳用戶的點老來完成，一旦計算出用戶要上傳的數據和伺服器上已經存儲的某個數據是一樣的，就乾脆不用上傳了，直接在用戶那裡標記上這個文件已經按照 XX 文件名上傳成功了。這個過程幾乎是瞬間搞定了，並給其起了個高富帥的名字「秒傳」！
通過以上這么多步驟，你發現本來你只能給 1000用戶 提供網路空間的，這么多改進辦法後，在用戶端顯示 1G 空間不變的情況下，近乎可以為 1000000個用戶 提供網路空間了。
這樣若是您哪天心情好，對外宣傳說：我要將每個用戶的存儲空間上限提升到 1TB。那麼每個用戶平均還是只上傳 50M 數據，只有極個別極個別的用戶上傳了突破 1G 原始空間的數據，你會發現所付出的成本近乎是微乎其微的。
辛勤的工程師還在為如何更有效率的利用伺服器提供的磁碟空間在不屑努力和挖掘著……
Ⅵ 浪潮伺服器存儲的分布式存儲有哪幾種每款特點是什麼
浪潮伺服器的分布式存儲有分布式存儲AS13000G5-M、分布式存儲AS13000G5-C、分布式存儲AS13000G5-P和分布式存儲AS13000G5-CG共四種產品。分布式存儲AS13000G5-M是面向新興海量數據處理應用的企業級全對稱分布式存儲平台，分布式存儲AS13000G5-C、AS13000G5-P和AS13000G5-CG的容量可以根據實際需求進行擴展、性能可以做到按需共計。服務可以做到按需定義，是一種個性化調整的分布式存儲系統。
無論是哪一款分布式存儲，都能夠持續進行數據報告，保證存儲業務順暢。而且每一款伺服器都有專門的人工智慧進行加持，AI能夠進行精準的伺服器故障預測，保證伺服器能夠正常使用。
Ⅶ 搭建一套分布式存儲大概需要多少錢
感覺概念需要澄清一下： 1、與分布式存儲向對應的概念是集中式存儲。這兩個概念用於描述用戶數據存儲狀態。 2、簡單地，可以將磁碟陣列理解為向計算機提供高性能、高可靠性、大容量存儲空間的存儲系統。分布式存儲與集中式存儲均可使用磁碟陣列...
Ⅷ 國內做分布式存儲研發的公司有哪些
做過一些集成項目，國內集群NAS（分布式文件系統）這塊了解一些，隨便說說，僅限於通用集群NAS。宣傳自研集群NAS的公司不少，OEM居多，做研發的不多，完全自研就更少了。列一些接觸過，完全自研，產品化程度相對高一些的吧。大一點的，華為 （oceanstor 9000），曙光（parastor）。市場上見的比較多了。小一點的，龍存，這個算是老牌子了。聚存，這個知道的人不多。基於ceph的公司這幾年不少，用過其中一家的東西，塊這塊還行，文件這塊還需要時間。分布式存儲其實是一個比較大的領域。有分布式資料庫、分布式文件系統、分布式塊（ServerSAN）、分布式對象存儲之類。做的公司挺多，不過真正都自己的代碼的挺少，很多都是開源改的。分布式數據來說一般互聯網公司用的多，像阿里，騰訊、網路都有自己分布式資料庫。國內做分布式文件系統來說，數中科院的一幫人做的最早。從中科院出來人基本的分為三家，曙光，龍存，達沃。這三家基本都屬於自研並且應用時間都在國內來說時間最久了。也有像華為、淘寶、網路、騰訊的文件系統。
Ⅸ 國內的分布式存儲公司有哪些
瑞馳憑借自主可控、成熟、穩定的大數據及雲計算產品，提供豐富、完善、應需而變的全套解決方案。vCluster分布式存儲系列採用先進的分布式架構，將一個任務分給多個存儲節點並行處理，大大提高了存儲效率。我的答案能否幫你解決問題，如果能希望能採納下
Ⅹ 500T的存儲，最便宜要多少錢
想多了，哪來500T內存，如果是500G的話，淘寶哪裡機械硬碟600多塊就行