A. BTD是什么
BTD是比特币。
与所有的货币不同，比特币不依靠特定货币机构发行，它依据特定算法，通过大量的计算产生，比特币经济使用整个P2P网络中众多节点构成的分布式数据库来确认并记录所有的交易行为，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。
P2P的去中心化特性与算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为操控币值。基于密码学的设计可以使比特币只能被真实的拥有者转移或支付。这同样确保了货币所有权与流通交易的匿名性。比特币与其他虚拟货币最大的不同，是其总数量非常有限，具有的稀缺性。
货币特征：
去中心化：比特币是第一种分布式的虚拟货币，整个网络由用户构成，没有中央银行。去中心化是比特币安全与自由的保证 。
全世界流通：比特币可以在任意一台接入互联网的电脑上管理。不管身处何方，任何人都可以挖掘、购买、出售或收取比特币。
专属所有权：操控比特币需要私钥，它可以被隔离保存在任何存储介质。除了用户自己之外无人可以获取。
低交易费用：可以免费汇出比特币，但最终对每笔交易将收取约1比特分的交易费以确保交易更快执行。
无隐藏成本：作为由A到B的支付手段，比特币没有繁琐的额度与手续限制。知道对方比特币地址就可以进行支付。
以上内容参考：网络-比特币
B. 云服务器跟普通服务器有啥区别吗
云服务器和普通服务器主要区别有三点：
1、定义不同：
云服务器，是简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务，是一个服务器集群。
普通服务器是一个服务器，位置相对固定，是提供计算服务的硬件设备。
2、配置不同：
云服务器无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器，一切计算均在云端实现，降低开发运维的难度和整体IT成本。
普通服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，费用成本较高。
3、故障率不同：
云服务器是基于服务器集群的，因此硬件冗余度较高，故障率低。
而物理机则相对来说硬件冗余较少，故障率较高。
(2)网络分布式存储费用扩展阅读：
云服务器的优点：
1、云计算服务器，有效地解决了传统物理租机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
2、用户可以方便的进行远程维护，免费重装系统 硬件级别上实现云主机之间的完全隔离；内置冗余的共享存储和智能备份，物理服务器失败可在几分钟内自动恢复。
3、具有快速供应和部署能力，用户在提交云主机租用申请后可实时开通，立即获得服务， 业务支持平滑扩展，当用户业务规模扩张时，可快速实现业务扩容。
C. 什么是P2P是下载器
P2P普及系列之一
拓扑结构是指分布式系统中各个计算单元之间的物理或逻辑的互联关系，结点之间的拓扑结构一直是确定系统类型的重要依据。目前互联网络中广泛使用集中式、层次式等拓扑结构，Interne本身是世界上最大的非集中式的互联网络，但是九十年代所建立的一些网络应用系统却是完全的集中式的系统、很多Web应用都是运行在集中式的服务器系统上。集中式拓扑结构系统目前面临着过量存储负载、Dos攻击等一些难以解决的问题。
P2P系统一般要构造一个非集中式的拓扑结构，在构造过程中需要解决系统中所包含的大量结点如何命名、组织以及确定结点的加入/离开方式、出错恢复等问题。
根据拓扑结构的关系可以将P2P研究分为4种形式：中心化拓扑（Centralized Topology）；全分布式非结构化拓扑（Decentralized Unstructured Topology）；全分布式结构化拓扑（Decentralized Structured Topology，也称作DHT网络）和半分布式拓扑（Partially Decentralized Topology）。
其中，中心化拓扑最大的优点是维护简单发现效率高。由于资源的发现依赖中心化的目录系统，发现算法灵活高效并能够实现复杂查询。最大的问题与传统客户机/服务器结构类似，容易造成单点故障，访问的“热点”现象和法律等相关问题，这是第一代P2P网络采用的结构模式，经典案例就是着名的MP3共享软件Napster。
Napster是最早出现的P2P系统之一，并在短期内迅速成长起来。Napster实质上并非是纯粹的P2P系统，它通过一个中央服务器保存所有Napster用户上传的音乐文件索引和存放位置的信息。当某个用户需要某个音乐文件时，首先连接到Napster服务器，在服务器进行检索，并由服务器返回存有该文件的用户信息；再由请求者直接连到文件的所有者传输文件。
Napster首先实现了文件查询与文件传输的分离，有效地节省了中央服务器的带宽消耗，减少了系统的文件传输延时。这种方式最大的隐患在中央服务器上，如果该服务器失效，整个系统都会瘫痪。当用户数量增加到105或者更高时，Napster的系统性能会大大下降。另一个问题在于安全性上，Napster并没有提供有效的安全机制。
在Napster模型中，一群高性能的中央服务器保存着网络中所有活动对等计算机共享资源的目录信息。当需要查询某个文件时，对等机会向一台中央服务器发出文件查询请求。中央服务器进行相应的检索和查询后，会返回符合查询要求的对等机地址信息列表。查询发起对等机接收到应答后，会根据网络流量和延迟等信息进行选择，和合适的对等机建立连接，并开始文件传输。
这种对等网络模型存在很多问题，主要表现为：
(1)中央服务器的瘫痪容易导致整个网络的崩馈，可靠性和安全性较低。
(2)随着网络规模的扩大，对中央索引服务器进行维护和更新的费用将急剧增加，所需成本过高。
(3)中央服务器的存在引起共享资源在版权问题上的纠纷，并因此被攻击为非纯粹意义上的P2P网络模型。对小型网络而言，集中目录式模型在管理和控制方面占一定优势。但鉴于其存在的种种缺陷，该模型并不适合大型网络应用。
P2P普及系列之二
Pastry是微软研究院提出的可扩展的分布式对象定位和路由协议，可用于构建大规模的P2P系统。在Pastry中，每个结点分配一个128位的结点标识符号(nodeID) ，所有的结点标识符形成了一个环形的nodeID空间，范围从0到2128 - 1 ，结点加入系统时通过散列结点IP地址在128位nodeID空间中随机分配。
在MIT，开展了多个与P2P相关的研究项目：Chord，GRID和RON。Chord项目的目标是提供一个适合于P2P环境的分布式资源发现服务，它通过使用DHT技术使得发现指定对象只需要维护O(logN)长度的路由表。
在DHT技术中，网络结点按照一定的方式分配一个唯一结点标识符(Node ID) ，资源对象通过散列运算产生一个唯一的资源标识符(Object ID) ，且该资源将存储在结点ID与之相等或者相近的结点上。需要查找该资源时，采用同样的方法可定位到存储该资源的结点。因此，Chord的主要贡献是提出了一个分布式查找协议，该协议可将指定的关键字(Key) 映射到对应的结点(Node) 。从算法来看，Chord是相容散列算法的变体。MIT GRID和RON项目则提出了在分布式广域网中实施查找资源的系统框架。
T&T ACIRI中心的CAN(Content Addressable Networks) 项目独特之处在于采用多维的标识符空间来实现分布式散列算法。CAN将所有结点映射到一个n维的笛卡尔空间中，并为每个结点尽可能均匀的分配一块区域。CAN采用的散列函数通过对(key, value) 对中的key进行散列运算，得到笛卡尔空间中的一个点，并将(key, value) 对存储在拥有该点所在区域的结点内。CAN采用的路由算法相当直接和简单，知道目标点的坐标后，就将请求传给当前结点四邻中坐标最接近目标点的结点。CAN是一个具有良好可扩展性的系统，给定N个结点，系统维数为d，则路由路径长度为O(n1/d) ，每结点维护的路由表信息和网络规模无关为O(d) 。
DHT类结构最大的问题是DHT的维护机制较为复杂，尤其是结点频繁加入退出造成的网络波动（Churn）会极大增加DHT的维护代价。DHT所面临的另外一个问题是DHT仅支持精确关键词匹配查询，无法支持内容/语义等复杂查询。
半分布式结构（有的文献称作 Hybrid Structure）吸取了中心化结构和全分布式非结构化拓扑的优点，选择性能较高（处理、存储、带宽等方面性能）的结点作为超级点（英文文献中多称作：SuperNodes, Hubs)，在各个超级点上存储了系统中其他部分结点的信息，发现算法仅在超级点之间转发，超级点再将查询请求转发给适当的叶子结点。半分布式结构也是一个层次式结构，超级点之间构成一个高速转发层，超级点和所负责的普通结点构成若干层次。最典型的案例就是KaZaa。
KaZaa是现在全世界流行的几款p2p软件之一。根据CA公司统计，全球KaZaa的下载量超过2.5亿次。使用KaZaa软件进行文件传输消耗了互联网40%的带宽。之所以它如此的成功，是因为它结合了Napster和Gnutella共同的优点。从结构 上来说，它使用了Gnutella的全分布式的结构，这样可以是系统更好的扩展，因为它无需中央索引服务器存储文件名，它是自动的把性能好的机器成为SuperNode，它存储着离它最近的叶子节点的文件信息，这些SuperNode,再连通起来形成一个Overlay Network. 由于SuperNode的索引功能，使搜索效率大大提高。
P2P普及系列之三
全分布非结构化网络在重叠网络（overlay）采用了随机图的组织方式，结点度数服从"Power-law"[a][b]规律，从而能够较快发现目的结点，面对网络的动态变化体现了较好的容错能力，因此具有较好的可用性。同时可以支持复杂查询，如带有规则表达式的多关键词查询，模糊查询等，最典型的案例是Gnutella。
Gnutella是一个P2P文件共享系统，它和Napster最大的区别在于Gnutella是纯粹的P2P系统，没有索引服务器，它采用了基于完全随机图的洪泛（Flooding）发现和随机转发（Random Walker）机制。为了控制搜索消息的传输，通过TTL (Time To Live)的减值来实现。具体协议参照〔Gnutella协议中文版〕
在Gnutella分布式对等网络模型N中，每一个联网计算机在功能上都是对等的，既是客户机同时又是服务器，所以被称为对等机(Servent，Server+Client的组合)。
随着联网节点的不断增多，网络规模不断扩大，通过这种洪泛方式定位对等点的方法将造成网络流量急剧增加，从而导致网络中部分低带宽节点因网络资源过载而失效。所以在初期的Gnutella网络中，存在比较严重的分区，断链现象。也就是说，一个查询访问只能在网络的很小一部分进行，因此网络的可扩展性不好。所以，解决Gnutella网络的可扩展性对该网络的进一步发展至关重要。
由于没有确定拓扑结构的支持，非结构化网络无法保证资源发现的效率。即使需要查找的目的结点存在发现也有可能失败。由于采用TTL（Time-to-Live）、洪泛（Flooding）、随机漫步或有选择转发算法，因此直径不可控，可扩展性较差。
因此发现的准确性和可扩展性是非结构化网络面临的两个重要问题。目前对此类结构的研究主要集中于改进发现算法和复制策略以提高发现的准确率和性能。
全分布非结构化网络在重叠网络（overlay）采用了随机图的组织方式，结点度数服从"Power-law"[a][b]规律，从而能够较快发现目的结点，面对网络的动态变化体现了较好的容错能力，因此具有较好的可用性。同时可以支持复杂查询，如带有规则表达式的多关键词查询，模糊查询等，最典型的案例是Gnutella。
Gnutella是一个P2P文件共享系统，它和Napster最大的区别在于Gnutella是纯粹的P2P系统，没有索引服务器，它采用了基于完全随机图的洪泛（Flooding）发现和随机转发（Random Walker）机制。为了控制搜索消息的传输，通过TTL (Time To Live)的减值来实现。具体协议参照〔Gnutella协议中文版〕
在Gnutella分布式对等网络模型N中，每一个联网计算机在功能上都是对等的，既是客户机同时又是服务器，所以被称为对等机(Servent，Server+Client的组合)。
随着联网节点的不断增多，网络规模不断扩大，通过这种洪泛方式定位对等点的方法将造成网络流量急剧增加，从而导致网络中部分低带宽节点因网络资源过载而失效。所以在初期的Gnutella网络中，存在比较严重的分区，断链现象。也就是说，一个查询访问只能在网络的很小一部分进行，因此网络的可扩展性不好。所以，解决Gnutella网络的可扩展性对该网络的进一步发展至关重要。
由于没有确定拓扑结构的支持，非结构化网络无法保证资源发现的效率。即使需要查找的目的结点存在发现也有可能失败。由于采用TTL（Time-to-Live）、洪泛（Flooding）、随机漫步或有选择转发算法，因此直径不可控，可扩展性较差。
因此发现的准确性和可扩展性是非结构化网络面临的两个重要问题。目前对此类结构的研究主要集中于改进发现算法和复制策略以提高发现的准确率和性能。
P2P普及系列之四
半分布式结构的优点是性能、可扩展性较好，较容易管理，但对超级点依赖性大，易于受到攻击，容错性也受到影响。下表比较了4种结构的综合性能，比较结果如表1-1所示。
比较标准／拓扑结构 中心化拓扑 全分布式非结构化拓扑 全分布式结构化拓扑 半分布式拓扑
可扩展性 差 差 好 中
可靠性 差 好 好 中
可维护性 最好 最好 好 中
发现算法效率 最高 中 高 中
复杂查询 支持 支持 不支持 支持
表1：4种结构的性能比较
P2P普及系列之五
国外开展P2P研究的学术团体主要包括P2P工作组(P2PWG) 、全球网格论坛(Global Grid Forum ，GGF) 。P2P工作组成立的主要目的是希望加速P2P计算基础设施的建立和相应的标准化工作。P2PWG成立之后，对P2P计算中的术语进行了统一，也形成相关的草案，但是在标准化工作方面工作进展缓慢。目前P2PWG已经和GGF合并，由该论坛管理P2P计算相关的工作。GGF负责网格计算和P2P计算等相关的标准化工作。
从国外公司对P2P计算的支持力度来看，Microsoft公司、Sun公司和Intel公司投入较大。Microsoft公司成立了Pastry项目组，主要负责P2P计算技术的研究和开发工作。目前Microsoft公司已经发布了基于Pastry的软件包SimPastry/ VisPastry。Rice大学也在Pastry的基础之上发布了FreePastry软件包。
在2000年8月，Intel公司宣布成立P2P工作组，正式开展P2P的研究。工作组成立以后，积极与应用开发商合作，开发P2P应用平台。2002年Intel发布了. Net基础架构之上的Accelerator Kit (P2P加速工具包) 和P2P安全API软件包，从而使得微软. NET开发人员能够迅速地建立P2P安全Web应用程序。
Sun公司以Java技术为背景，开展了JXTA项目。JXTA是基于Java的开源P2P平台，任何个人和组织均可以加入该项目。因此，该项目不仅吸引了大批P2P研究人员和开发人员，而且已经发布了基于JXTA的即时聊天软件包。JXTA定义了一组核心业务：认证、资源发现和管理。在安全方面，JXTA加入了加密软件包，允许使用该加密包进行数据加密，从而保证消息的隐私、可认证性和完整性。在JXTA核心之上，还定义了包括内容管理、信息搜索以及服务管理在内的各种其它可选JXTA服务。在核心服务和可选服务基础上，用户可以开发各种JXTA平台上的P2P应用。
P2P实际的应用主要体现在以下几个方面：
P2P分布式存储
P2P分布式存储系统是一个用于对等网络的数据存储系统，它可以提供高效率的、鲁棒的和负载平衡的文件存取功能。这些研究包括：OceanStore，Farsite等。其中，基于超级点结构的半分布式P2P应用如Kazza、Edonkey、Morpheus、Bittorrent等也是属于分布式存储的范畴，并且用户数量急剧增加。
计算能力的共享
加入对等网络的结点除了可以共享存储能力之外，还可以共享CPU处理能力。目前已经有了一些基于对等网络的计算能力共享系统。比如SETI@home。目前SETI@home采用的仍然是类似于Napster的集中式目录策略。Xenoservers向真正的对等应用又迈进了一步。这种计算能力共享系统可以用于进行基因数据库检索和密码破解等需要大规模计算能力的应用。
P2P应用层组播
应用层组播，就是在应用层实现组播功能而不需要网络层的支持。这样就可以避免出现由于网络层迟迟不能部署对组播的支持而使组播应用难以进行的情况。应用层组播需要在参加的应用结点之间实现一个可扩展的，支持容错能力的重叠网络，而基于DHT的发现机制正好为应用层组播的实现提供了良好的基础平台。
Internet间接访问基础结构（Internet Indirection Infrastructure）。
为了使Internet更好地支持组播、单播和移动等特性，Internet间接访问基础结构提出了基于汇聚点的通信抽象。在这一结构中，并不把分组直接发向目的结点，而是给每个分组分配一个标识符，而目的结点则根据标识符接收相应的分组。标识符实际上表示的是信息的汇聚点。目的结点把自己想接收的分组的标识符预先通过一个触发器告诉汇聚点，当汇聚点收到分组时，将会根据触发器把分组转发该相应的目的结点。Internet间接访问基础结构实际上在Internet上构成了一个重叠网络，它需要对等网络的路由系统对它提供相应的支持。
P2P技术从出现到各个领域的应用展开，仅用了几年的时间。从而证明了P2P技术具有非常广阔的应用前景。
P2P普及系列之六
随着P2P应用的蓬勃发展，作为P2P应用中核心问题的发现技术除了遵循技术本身的逻辑以外，也受到某些技术的发展趋势、需求趋势的深刻影响。
如上所述，DHT发现技术完全建立在确定性拓扑结构的基础上，从而表现出对网络中路由的指导性和网络中结点与数据管理的较强控制力。但是，对确定性结构的认识又限制了发现算法效率的提升。研究分析了目前基于DHT的发现算法，发现衡量发现算法的两个重要参数度数（表示邻居关系数、路由表的容量）和链路长度（发现算法的平均路径长度）之间存在渐进曲线的关系。
研究者采用图论中度数(Degree)和直径(Diameter)两个参数研究DHT发现算法，发现这些DHT发现算法在度数和直径之间存在渐进曲线关系，如下图所示。在N个结点网络中，图中直观显示出当度数为N时，发现算法的直径为O(1)；当每个结点仅维护一个邻居时，发现算法的直径为O(N)。这是度数和直径关系的2种极端情况。同时，研究以图论的理论分析了O(d)的度和O(d)的直径的算法是不可能的。
从渐进曲线关系可以看出，如果想获得更短的路径长度，必然导致度数的增加；而网络实际连接状态的变化造成大度数邻居关系的维护复杂程度增加。另外，研究者证明O(logN)甚至O(logN/loglogN)的平均路径长度也不能满足状态变化剧烈的网络应用的需求。新的发现算法受到这种折衷关系制约的根本原因在于DHT对网络拓扑结构的确定性认识。
非结构化P2P系统中发现技术一直采用洪泛转发的方式，与DHT的启发式发现算法相比，可靠性差，对网络资源的消耗较大。最新的研究从提高发现算法的可靠性和寻找随机图中的最短路径两个方面展开。也就是对重叠网络的重新认识。其中，small world特征和幂规律证明实际网络的拓扑结构既不是非结构化系统所认识的一个完全随机图，也不是DHT发现算法采用的确定性拓扑结构。
实际网络体现的幂规律分布的含义可以简单解释为在网络中有少数结点有较高的“度”，多数结点的“度”较低。度较高的结点同其他结点的联系比较多，通过它找到待查信息的概率较高。
Small-world[a][b]模型的特性：网络拓扑具有高聚集度和短链的特性。在符合small world特性的网络模型中，可以根据结点的聚集度将结点划分为若干簇(Cluster)，在每个簇中至少存在一个度最高的结点为中心结点。大量研究证明了以Gnutella为代表的P2P网络符合small world特征，也就是网络中存在大量高连通结点，部分结点之间存在“短链”现象。
因此，P2P发现算法中如何缩短路径长度的问题变成了如何找到这些“短链”的问题。尤其是在DHT发现算法中，如何产生和找到“短链”是发现算法设计的一个新的思路。small world特征的引入会对P2P发现算法产生重大影响。
P2P普及系列之七
有DHT算法由于采用分布式散列函数，所以只适合于准确的查找，如果要支持目前Web上搜索引擎具有的多关键字查找的功能，还要引入新的方法。主要的原因在于DHT的工作方式。
基于DHT的P2P系统采用相容散列函数根据精确关键词进行对象的定位与发现。散列函数总是试图保证生成的散列值均匀随机分布，结果两个内容相似度很高但不完全相同的对象被生成了完全不同的散列值，存放到了完全随机的两个结点上。因此，DHT可以提供精确匹配查询，但是支持语义是非常困难的。
目前在DHT基础上开展带有语义的资源管理技术的研究还非常少。由于DHT的精确关键词映射的特性决定了无法和信息检索等领域的研究成果结合，阻碍了基于DHT的P2P系统的大规模应用。
P2P发现技术中最重要的研究成果应该是基于small world理论的非结构化发现算法和基于DHT的结构化发现算法。尤其是DHT及其发现技术为资源的组织与查找提供了一种新的方法。
随着P2P系统实际应用的发展，物理网络中影响路由的一些因素开始影响P2P发现算法的效率。一方面，实际网络中结点之间体现出较大的差异，即异质性。由于客户机/服务器模式在Internet和分布式领域十几年的应用和大量种类的电子设备的普及，如手提电脑、移动电话或PDA。这些设备在计算能力、存储空间和电池容量上差别很大。另外，实际网络被路由器和交换机分割成不同的自治区域，体现出严密的层次性。
另一方面，网络波动的程度严重影响发现算法的效率。网络波动（Churn、fluctuation of network）包括结点的加入、退出、失败、迁移、并发加入过程、网络分割等。DHT的发现算法如Chord、CAN、Koorde等都是考虑网络波动的最差情况下的设计与实现。由于每个结点的度数尽量保持最小，这样需要响应的成员关系变化的维护可以比较小，从而可以快速恢复网络波动造成的影响。但是每个结点仅有少量路由状态的代价是发现算法的高延时，因为每一次查找需要联系多个结点，在稳定的网络中这种思路是不必要的。
同时，作为一种资源组织与发现技术必然要支持复杂的查询，如关键词、内容查询等。尽管信息检索和数据挖掘领域提供了大量成熟的语义查询技术，由于DHT精确关键词映射的特性阻碍了DHT在复杂查询方面的应用。
P2P普及系列之八
Internet作为当今人类社会信息化的标志,其规模正以指数速度高速增长.如今Internet的“面貌”已与其原型ARPANET大相径庭,依其高度的复杂性,可以将其看作一个由计算机构成的“生态系统”.虽然Internet是人类亲手建造的,但却没有人能说出这个庞然大物看上去到底是个什么样子,运作得如何.Internet拓扑建模研究就是探求在这个看似混乱的网络之中蕴含着哪些还不为我们所知的规律.发现Internet拓扑的内在机制是认识Internet的必然过程,是在更高层次上开发利用Internet的基础.然而,Internet与生俱来的异构性动态性发展的非集中性以及如今庞大的规模都给拓扑建模带来巨大挑战.Internet拓扑建模至今仍然是一个开放性问题,在计算机网络研究中占有重要地位.
Internet拓扑作为Internet这个自组织系统的“骨骼”,与流量协议共同构成模拟Internet的3个组成部分,即在拓扑网络中节点间执行协议,形成流量.Internet拓扑模型是建立Internet系统模型的基础,由此而体现的拓扑建模意义也可以说就是Internet建模的意义,即作为一种工具,人们用其来对Internet进行分析预报决策或控制.Internet模型中的拓扑部分刻画的是Internet在宏观上的特征,反映一种总体趋势,所以其应用也都是在大尺度上展开的.对Internet拓扑模型的需求主要来自以下几个方面1) 许多新应用或实验不适合直接应用于Internet,其中一些具有危害性,如蠕虫病毒在大规模网络上的传播模拟;(2) 对于一些依赖于网络拓扑的协议(如多播协议),在其研发阶段,当前Internet拓扑只能提供一份测试样本,无法对协议进行全面评估,需要提供多个模拟拓扑环境来进行实验;(3) 从国家安全角度考虑,需要在线控制网络行为,如美国国防高级研究计划局(DARPA)的NMS(network modeling and simulation)项目。
随机网络是由N个顶点构成的图中，可以存在条边，我们从中随机连接M条边所构成的网络。还有一种生成随机网络的方法是，给一个概率p，对于中任何一个可能连接，我们都尝试一遍以概率p的连接。如果我们选择M = p，这两种随机网络模型就可以联系起来。对于如此简单的随机网络模型，其几何性质的研究却不是同样的简单。随机网络几何性质的研究是由Paul，Alfréd Rényi和Béla Bollobás在五十年代到六十年代之间完成的。随机网络在Internet的拓扑中占有很重要的位置。
随机网络参数
描述随机网络有一些重要的参数。一个节点所拥有的度是该节点与其他节点相关联的边数，度是描述网络局部特性的基本参数。网络中并不是所有节点都具有相同的度，系统中节点度的分布情况，可以用分布函数描述，度分布函数反映了网络系统的宏观统计特征。理论上利用度分布可以计算出其他表征全局特性参数的量化数值。
聚集系数是描述与第三个节点连接的一对节点被连接的概率。从连接节点的边的意义上，若为第i个节点的度，在由k.个近邻节点构成的子网中，实际存在的边数E(i)与全部k.个节点完全连接时的总边数充的比值定义为节点i的聚集系数。
D. 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。
E. 数据的存储方法有哪些
什么是分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。
分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。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，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。
分布式存储的优势
可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。
低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。
高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。
易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。
杉岩分布式统一存储USP
利用分布式技术将标准x86服务器的HDD、SSD等存储介质抽象成资源池，对上层应用提供标准的块、文件、对象访问接口，
同时提供清晰直观的统一管理界面，减少部署和运维成本，满足高性能、高可靠、高可扩展性的大规模存储资源池的建设需求。
F. 数据存储成本高还是低
数据存储成本高。
数据存储以开源Ceph为核心架构的软件定义分布式存储是比较符合你的要求的，因为它具备六大优势，即高性能、支持分级存储、多副本读取的强一致性、容灾和备份、弹性扩张、存储系统标准化。最后的一点优势能够简化异构存储基础架构的操作。
数据存储NAS的优点：
1）数据存储真正的即插即用NAS是独立的存储节点存在于网络之中，与用户的操作系统平台无关，真正的即插即用。
2）数据存储存储部署简单NAS不依赖通用的操作系统，而是采用一个面向用户设计的，专门用于数据存储的简化操作系统，内置了与网络连接所需要的协议，因此使整个系统的管理和设置较为简单。
数据存储NAS数据存储方式是基于现有的企业Ethernet而设计的，按照TCP/IP协议进行通信，以文件的I/O方式进行数据传输。
G. 求帮助写一篇分布式计算云计算论文
首先介绍下云计算，的发展历史，他的前身，现在的应用，然后在介绍现在计算机的应用，在应用之中的不足，然后，着重阐述云计算的优势，我这里有一份关于这方面的对比及心得，发给你，希望能帮到你。
云计算简史
着名的美国计算机科学家、 图灵奖 (Turing Award) 得主麦卡锡 (John McCarthy,1927-) 在半个世纪前就曾思考过这个问题。 1961 年， 他在麻省理工学院 (MIT) 的百年纪念活动中做了一个演讲。 在那次演讲中， 他提出了象使用其它资源一样使用计算资源的想法，这就是时下 IT 界的时髦术语 “云计算” (Cloud Computing) 的核心想法。云计算中的这个 “云” 字虽然是后人所用的词汇， 但却颇有历史渊源。 早年的电信技术人员在画电话网络的示意图时， 一涉及到不必交待细节的部分， 就会画一团 “云” 来搪塞。 计算机网络的技术人员将这一偷懒的传统发扬光大， 就成为了云计算中的这个 “云” 字， 它泛指互联网上的某些 “云深不知处” 的部分， 是云计算中 “计算” 的实现场所。 而云计算中的这个 “计算” 也是泛指， 它几乎涵盖了计算机所能提供的一切资源。麦卡锡的这种想法在提出之初曾经风靡过一阵， 但真正的实现却是在互联网日益普及的上世纪末。 这其中一家具有先驱意义的公司是甲骨文 (Oracle) 前执行官贝尼奥夫 (Marc Benioff, 1964-) 创立的 Salesforce 公司。 1999 年， 这家公司开始将一种客户关系管理软件作为服务提供给用户， 很多用户在使用这项服务后提出了购买软件的意向， 该公司却死活不干， 坚持只作为服务提供， 这是云计算的一种典型模式， 叫做 “软件即服务” (Software as a Service， 简称 SaaS)。 这种模式的另一个例子， 是我们熟悉的网络电子邮箱 (因此读者哪怕是第一次听到 “云计算” 这个术语， 也不必有陌生感， 因为您多半已是它的老客户了)。 除了 “软件即服务” 外， 云计算还有其它几种典型模式， 比如向用户提供开发平台的 “平台即服务” (Platform as a Service， 简称 PaaS)， 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的应用程序引擎 (Google App Engine)， 它能让用户创建自己的网络程序。 还有一种模式更彻底， 干脆向用户提供虚拟硬件， 叫做 “基础设施即服务” (Infrastructure as a Service， 简称 IaaS)， 其典型例子是亚马逊公司 (Amazon) 的弹性计算云 (Amazon Elastic Compute Cloud， 简称 EC2)， 它向用户提供虚拟主机， 用户具有管理员权限， 爱干啥就干啥， 跟使用自家机器一样。
1．2云计算的概念
狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的，也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。
1.3云计算的特点和优势
（一）超大规模性。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
（二）虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现用户需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。[2]
（三）高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。
（四）通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
（五）高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
（六）价格合适。由于“云”的特殊容错措施可以采用具有经济性的节点来构成“云”，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。
云计算作为一种技术，与其它一些依赖互联网的技术——比如网格计算 (Grid Computing)——有一定的相似之处，但不可混为一谈。拿网格计算来说， 科学爱好者比较熟悉的例子是 SETI@Home，那是一个利用互联网上计算机的冗余计算能力搜索地外文明的计算项目，目前约有来自两百多个国家和地区的两百多万台计算机参与。它在 2009 年底的运算能力相当于当时全世界最快的超级计算机运算能力的三分之一。有些读者可能还知道另外一个例子：ZetaGrid，那是一个研究黎曼 ζ 函数零点分布的计算项目， 曾有过一万多台计算机参与 (但现在已经终止了，原因可参阅拙作 超越 ZetaGrid)。从这两个着名例子中我们可以看到网格计算的特点，那就是计算性质单一，但运算量巨大 (甚至永无尽头,比如 ZetaGrid)。而云计算的特点恰好相反，是计算性质五花八门，但运算量不大[注三]，这是它们的本质区别，也是云计算能够面向大众成为服务的根本原因。云计算能够流行，它到底有什么优点呢？ 我们举个例子来说明，设想你要开一家网络公司。按传统方法，你得有一大笔启动资金， 因为你要购买计算机和软件，你要租用机房，你还要雇专人来管理和维护计算机。 当你的公司运作起来时，业务总难免会时好时坏，为了在业务好的时候也能正常运转， 你的人力和硬件都要有一定的超前配置， 这也要花钱。 更要命的是， 无论硬件还是软件厂商都会频繁推出新版本， 你若不想被技术前沿抛弃， 就得花钱费力不断更新 (当然， 也别怪人家， 你的公司运作起来后没准也得这么赚别人的钱)。如果用云计算， 情况就不一样了： 计算机和软件都可以用云计算， 业务好的时候多用一点， 业务坏的时候少用一点， 费用就跟结算煤气费一样按实际用量来算， 无需任何超前配置[注四]。 一台虚拟服务器只需鼠标轻点几下就能到位， 不象实体机器， 从下定单， 到进货， 再到调试， 忙得四脚朝天不说， 起码得好几天的时间。虚拟服务器一旦不需要了， 鼠标一点就可以让它从你眼前 (以及账单里)消失。至于软硬件的升级换代，服务器的维护管理等，那都是云计算服务商的事，跟你没半毛钱的关系。更重要的是，开公司总是有风险的， 如果你试了一两个月后发现行不通，在关门大吉的时候，假如你用的是云计算，那你只需支付实际使用过的资源。假如你走的是传统路子，买了硬件、软件，雇了专人，那很多投资可就打水漂了。
1.4浅谈云计算的一个核心理念
大规模消息通信：云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式进行发布的，不同服务之间经常需要通过消息通信进行协助。由于同步消息通信的低效率，我们只考虑异步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一个消息通信标准，J2EE应用程序可以通过JMS来创建，发送，接收，阅读消息。异步消息通信已经成为面向服务架构中组件解耦合及业务集成的重要技术。
大规模分布式存储：分布式存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性，可靠性，性能等各方面要求。下面是几个典型的分布式文件系统：
◆Frangipani是一个可伸缩性很好的高兴能分布式文件系统，采用两层的服务体系架构：底层是一个分布式存储服务，该服务能够自动管理可伸缩，高可用的虚拟磁盘；上层运行着Frangipani分布式文件系统。
◆JetFile是一个基于P2P的主播技术，支持在Internet这样的异构环境中分享文件的分布式文件系统。
◆Ceph是一个高性能并且可靠地分布式文件系统，它通过把数据和对数据的管理在最大程度上分开来获取极佳的I/O性能。
◆Google File System（GFS）是Google公司设计的可伸缩的分布式文件系统。GFS能够很好的支持大规模海量数据处理应用程序。
在云计算环境中，数据的存储和操作都是以服务的形式提供的；数据的类型多种多样；必须满足数据操作对性能，可靠性，安全性和简单性的要求。在云计算环境下的大规模分布式存储方向，BigTable是Google公司设计的用来存储海量结构化数据的分布式存储系统；Dynamo是Amazon公司设计的一种基于键值对的分布式存储系统，它能提供非常高的可用性；Amazon公司的Simple Storage Service（S3）是一个支持大规模存储多媒体这样的二进制文件的云计算存储服务；Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用来存储结构化数据的云计算服务。
许可证管理与计费：目前比较成熟的云环境计费模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Storage Service（S3）的按量计费模型，用户按占用的虚拟机单元，IP地址，带宽和存储空间付费。
1.5云计算的现状
云计算是个热度很高的新名词。由于它是多种技术混合演进的结果，其成熟度较高，又有大公司推动，发展极为迅速。Amazon、Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用弹性计算云（EC2）和简单存储服务（S3）为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似，存储服务器、带宽按容量收费，CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间：不到两年时间，Amazon上的注册开发人员达44万人，还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是Amazon增长最快的业务之一。Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapRece和BigTable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了1.7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR，以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月， IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。
微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。
云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。纽约一家名为Animoto的创业企业已证明云计算的强大能力（此案例引自和讯网维维编译《纽约时报》2008年5月25日报道）。Animoto允许用户上传图片和音乐，自动生成基于网络的视频演讲稿，并且能够与好友分享。该网站目前向注册用户提供免费服务。2008年年初，网站每天用户数约为5000人。4月中旬，由于Facebook用户开始使用Animoto服务，该网站在三天内的用户数大幅上升至75万人。Animoto联合创始人Stevie Clifton表示，为了满足用户需求的上升，该公司需要将服务器能力提高100倍，但是该网站既没有资金，也没有能力建立规模如此巨大的计算能力。因此，该网站与云计算服务公司RightScale合作，设计能够在亚马逊的网云中使用的应用程序。通过这一举措，该网站大大提高了计算能力，而费用只有每服务器每小时10美分。这样的方式也加强创业企业的灵活性。当需求下降时，Animoto只需减少所使用的服务器数量就可以降低服务器支出。
在我国，云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心；2008年11月28日，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台；2008年12月30日，阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”，首期投资额将达上亿元人民币；世纪互联推出了CloudEx产品线，包括完整的互联网主机服务"CloudEx Computing Service", 基于在线存储虚拟化的"CloudEx Storage Service"，供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等等系列互联网云计算服务；中国移动研究院做云计算的探索起步较早，已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来发展方向。
我国企业创造的“云安全”概念，在国际云计算领域独树一帜。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。云安全的发展像一阵风，瑞星、趋势、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全卫士、卡卡上网安全助手等都推出了云安全解决方案。瑞星基于云安全策略开发的2009新品，每天拦截数百万次木马攻击，其中1月8日更是达到了765万余次。势科技云安全已经在全球建立了5大数据中心，几万部在线服务器。据悉，云安全可以支持平均每天55亿条点击查询，每天收集分析2.5亿个样本，资料库第一次命中率就可以达到99%。借助云安全，趋势科技现在每天阻断的病毒感染最高达1000万次。
值得一提的是，云安全的核心思想，与刘鹏早在2003年就提出的反垃圾邮件网格非常接近[1][2]。刘鹏当时认为，垃圾邮件泛滥而无法用技术手段很好地自动过滤，是因为所依赖的人工智能方法不是成熟技术。垃圾邮件的最大的特征是：它会将相同的内容发送给数以百万计的接收者。为此，可以建立一个分布式统计和学习平台，以大规模用户的协同计算来过滤垃圾邮件：首先，用户安装客户端，为收到的每一封邮件计算出一个唯一的“指纹”，通过比对“指纹”可以统计相似邮件的副本数，当副本数达到一定数量，就可以判定邮件是垃圾邮件；其次，由于互联网上多台计算机比一台计算机掌握的信息更多，因而可以采用分布式贝叶斯学习算法，在成百上千的客户端机器上实现协同学习过程，收集、分析并共享最新的信息。反垃圾邮件网格体现了真正的网格思想，每个加入系统的用户既是服务的对象，也是完成分布式统计功能的一个信息节点，随着系统规模的不断扩大，系统过滤垃圾邮件的准确性也会随之提高。用大规模统计方法来过滤垃圾邮件的做法比用人工智能的方法更成熟，不容易出现误判假阳性的情况，实用性很强。反垃圾邮件网格就是利用分布互联网里的千百万台主机的协同工作，来构建一道拦截垃圾邮件的“天网”。反垃圾邮件网格思想提出后，被IEEE Cluster 2003国际会议选为杰出网格项目在香港作了现场演示，在2004年网格计算国际研讨会上作了专题报告和现场演示，引起较为广泛的关注，受到了中国最大邮件服务提供商网易公司创办人丁磊等的重视。既然垃圾邮件可以如此处理，病毒、木马等亦然，这与云安全的思想就相去不远了。
http://wenku..com/view/6ea1435d3b3567ec102d8ae8.html
2008年11月25日，中国电子学会专门成立了云计算专家委员会，聘任中国工程院院士李德毅为主任委员，聘任IBM大中华区首席技术总裁叶天正、中国电子科技集团公司第十五研究所所长刘爱民、中国工程院院士张尧学、Google全球副总裁/中国区总裁李开复、中国工程院院士倪光南、中国移动通信研究院院长黄晓庆六位专家为副主任委员，聘任国内外30多位知名专家学者为专家委员会委员。2009年5月22日，中国电子学会将于在北京中国大饭店隆重举办首届中国云计算大会。
H. 分布式存储的优点有哪些
分布式存储的六大优点
分布式存储往往采用分布式的系统结构，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，将通用硬件引入的不稳定因素降到最低。优点如下：
1. 高性能
一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。
2. 支持分级存储
由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。
3. 一致性
与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。
4. 容灾性
在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非
5. 扩展性
6. 存储系统标准化
I. 什么是分布式数据存储
什么是分布式存储
这个词汇是源于国外，简称是DSS，简单来说，就是存储设备分布在不同的地理位置，数据就近存储，将数据分散在多个存储节点上，各个节点通过网络相连，对这些节点的资源进行统一的管理，从而大大缓解带宽压力，同时也解决了传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。
为什么分布式存储这么重要
分布式存储的诞生有着很强的优越性，主要体现在灵活性、速度、成本等方面。
灵活性方面：分布式存储系统使用强大的标准服务器（在CPU，RAM以及网络连接/接口中），它不再需要专门的盒子来处理存储功能。而且允许标准服务器运行存储，这是一项重大突破，这意味着简化IT堆栈并为数据中心创建单个构建块。通过添加更多服务器进行扩展，从而线性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一个专门的存储阵列，你会发现它本质上是一个服务器，但是他只能用于存储，为了拥有快速存储系统，你要花费的成本非常高。即使在今天大多数系统中，当你为存储系统进行扩展时，也不会提高整个系统的性能，因为所有流量都必须通过“头节点”或主服务器（充当管理节点）。但是在分布式存储系统中，任何服务器都有CPU，RAM，驱动器和网络接口，它们都表现为一个组。因此，每次添加服务器时，都会增加总资源池，从而提高整个系统的速度。
成本方面：分布式存储组织将最大限度地降低基础设施成本高达90％！没错，是90%，因为驱动器和网络所花费的成本非常低，极大的提高了服务器的使用效率，同时，数据中心所花费的电力、空调费、所占空间等费用也减少了，管理起来更加方面，所需要的人也更少。这也是为什么如今各大公司都在部署分布式存储。
J. 阿里云服务器租用费用是多少
不同类型的服务器价格不同。 以ECS计算类型c5为例：2核4G-1年¥518.40，4核8G-1年¥948.00。
阿里云ECS云服务器租赁价格由三部分组成：
也就是说，云服务器配置成本+磁盘价格+网络宽带价格。 需要说明的是，不同地区的宽带价格也不同，因此不同地区的路由器的云服务器价格也不同。
阿里云服务器配置分为入门级配置和企业级配置。 云服务器的配置更换方法可以按容量（小时）计费，可以按月计费，也可以按年计费。
阿里云服务器各项配置的推荐：
进阶类型：2核4GB 1M 40G系统磁盘825元/年1,260元2年1,650元3年
适用于流量适中的网站应用程序，或简单的开发环境，代码存储库等。
企业专有类型：2核4GB 1M 100G系统磁盘（SSD磁盘）968元/年1599元2年1980年3年
计算能力可满足90％的云计算用户的需求，并且适用于业务运营，并行计算应用程序和常规数据处理服务。
理想类型：4核8GB 1M以上的高性能企业级云服务器
它适用于需要高计算性能的应用程序场景，例如企业运营活动，批处理，分布式分析，游戏应用程序等。
以上内容参考：阿里云-云服务器ECS