A. 分布式存储和超融合区别及优势
分布式存储是什么
关于分布式存储实际上并没有一个明确的定义，甚至名称上也没有一个统一的说法，大多数情况下称作 Distributed Data Store 或者 Distributed Storage System。
其中维基网络中给 Distributed data store 的定义是：分布式存储是一种计算机网络，它通常以数据复制的方式将信息存储在多个节点中。
在网络中给出的定义是：分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。分布式网络存储系统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。
尽管各方对分布式存储的定义并不完全相同，但有一点是统一的，就是分布式存储将数据分散放置在多个节点中，节点通过网络互连提供存储服务。这一点与传统集中式存储将数据集中放置的方式有着明显的区分。
超融合是什么
参考维基网络中的超融合定义：
超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）是一个软件定义的 IT 基础架构，它可虚拟化常见“硬件定义”系统的所有元素。HCI 包含的最小集合是：虚拟化计算（hypervisor），虚拟存储（SDS）和虚拟网络。HCI 通常运行在标准商用服务器之上。
超融合基础架构（hyper-converged infrastructure）与 融合基础架构（converged infrastructure）最大的区别在于，在 HCI 里面，无论是存储底层抽象还是存储网络都是在软件层面实现的（或者通过 hypervisor 层面实现），而不是基于物理硬件实现的。由于所有软件定义的元素都围绕 hypervisor 实现，因此在超融合基础架构上的所有实例可以联合共享所有受管理的资源。
分布式存储和超融合区别及优势？
分布式存储，它的最大特点是多节点部署， 数据通过网络分散放置。分布式存储的特点是扩展性强，通过多节点平衡负载，提高存储系统的可靠性与可用性。
超融合基础架构从定义中明确提出包含软件定义存储(SDS)，具备硬件解耦的能力，可运行在通用服务器之上。超融合基础架构与 Server SAN 提倡的理念类似，计算与存储融合，通过全分布式的架构，有效提升系统可靠性与可用性，并具备易于扩展的特性。
SMTX ZBS 分布式块存储架构
除此之外，超融合基础架构有更进一步的扩展，它强调以虚拟化计算（hypervisor）为核心，以软件定义的方式整合包括虚拟化计算， 软件定义存储以及虚拟网络资源。从笔者来看超融合基础架构未来的可能性更多，可促进计算，存储，网络，安全，容灾等等 IT 服务大融合，降低IT 基础架构的复杂性，重新塑造”软件定义的数据中心”。
B. 分布式存储都有哪些，基本实现原理是什么
vCluster分布式存储是国内性能最佳、功能最全的分布式存储产品，比当前流行的某开源分布式软件功能多出100余项，功能优化30余项。vCluster分布式存储系列采用先进的分布式架构，将一个任务分给多个存储节点并行处理，大大提高了存储效率。其堆栈性和模块化设计提高了存储的健硕型和扩展性，完全符合企业存储从现在到未来的IT架构发展趋势。
C. 分布式存储有哪几种类型
分布式存储，分为文件存储，块存储和对象存储，是存储设备提供的不同类型的服务，适配不同的使用场景。
分布式是存储设备的部署方式，是部署在一台机器上，还是一个多台设备组成的集群中。软件定义这个概念比较宽泛，是指通过软件功能来实现曾经通过专用硬件完成的工作，也就是说，对于存储硬件已经没有要求了，用通用硬件+存储软件来实现将一台服务器，变成存储设备。其实无论是不是软件定义存储，其内部都运行着存储系统软件，把这个词单拿出来，就是更加强调其对于硬件的无要求。
D. 分布式存储是什么
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统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。
分布式和集中式存储
集中存储的优缺点是，物理介质集中布放;视频流上传到中心对机房环境要求高，要求机房空间大，承重、空调等都是需要考虑的问题。
分布存储，集中管理的优缺点是，物理介质分布到不同的地理位置;视频流就近上传，对骨干网带宽没有什么要求;可采用多套低端的小容量的存储设备分布部署，设备价格和维护成本较低;小容量设备分布部署，对机房环境要求低。
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E. 分布式存储和传统存储比较在哪些应用场景比较有优势
1、分布式存储优势
分布式存储可以使生产系统在线运行的情况下进行纵向扩展（Scale-Up）或横向扩展（Scale-Out），且存储系统在扩展后可以达到容量与性能均线性扩展的效果。其具有以下特性：
高性能
分布式存储系统能够将所有存储节点的处理器资源、硬盘资源、网络资源进行整合，将任务切分给多台存储节点，进行并发数据处理，避免了单个硬盘或设备造成的瓶颈，提升整个集群的处理能力。分布式存储系统具有良好的性能扩展能力，可以满足应用程序对存储性能不断增长的要求。
高扩展性
分布式存储系统通过扩展集群存储节点规模从而提高系统存储容量、计算和性能的能力，通过增加和升级服务器硬件，或者指通过增加存储节点数量来提升服务能力。分布式存储系统支持在线增加存储节点，对前端业务透明，系统整体性能与存储节点数量呈线性关系。
高可用性
分布式存储系统同时基于硬件及软件设计了高可用机制，在面对多种异常时（如存储节点宕机、网络中断、硬盘故障、数据损坏等）仍可提供正常服务，提高分布式存储系统硬件的可用性可以通过增加存储节点数量或者采用多种硬件冗余机制保证。分布式存储系统多采用副本机制或纠删码机制保证数据的高可用性，副本机制可以提供较高的数据冗余度，但会降低存储系统有效空间的利用率，纠删码机制可以在保证一定数据冗余度的情况下，大幅提高存储系统的有效空间利用率。
高安全性
分布式存储系统支持可靠的权限控制及互信确认机制，同时采用私有的数据切片及数据编码机制，可以从多重角度保证集群系统不受恶意访问和攻击，保护存储数据不被窃取。
2、分布式存储应用场景
分布式的“四高”特性，使得其在高性能计算、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，并具有着很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。
F. 什么是vCluster分布式存储分布式云存储有什么优势
vCluster分布式存储是国内性能最佳、功能最全的分布式存储产品，比当前流行的某开源分布式软件功能多出100余项，功能优化30余项。vCluster分布式存储系列采用先进的分布式架构，将一个任务分给多个存储节点并行处理，大大提高了存储效率。其堆栈性和模块化设计提高了存储的健硕型和扩展性，完全符合企业存储从现在到未来的IT架构发展趋势。