❶ 什么是灵动的分布式存储系统
什么是分布式系统
分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。
分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。
首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。
因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。
在很多文章中，主要讲分布式系统分为分布式计算（computation）与分布式存储（storage）。
计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。
在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。
那么分布式系统怎么将任务分发到这些计算机节点呢，很简单的思想，分而治之，即分片（partition）。
对于计算，那么就是对计算任务进行切换，每个节点算一些，最终汇总就行了，这就是MapRece的思想；对于存储，更好理解一下，每个节点存一部分数据就行了。当数据规模变大的时候，Partition是唯一的选择，同时也会带来一些好处：
（1）提升性能和并发，操作被分发到不同的分片，相互独立
（2）提升系统的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不会受到影响
理想的情况下，有分片就行了，但事实的情况却不大理想。原因在于，分布式系统中有大量的节点，且通过网络通信。
单个节点的故障（进程crash、断电、磁盘损坏）是个小概率事件，但整个系统的故障率会随节点的增加而指数级增加，网络通信也可能出现断网、高延迟的情况。
在这种一定会出现的“异常”情况下，分布式系统还是需要继续稳定的对外提供服务，即需要较强的容错性。
❷ 分布式存储有什么好
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。
❸ 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。
❹ 分布式存储相对于单机存储的挑战是
1、分布式相比于传统存储系统的优点
①高性能：它通常可以高效地管理读缓存和写缓存，支持自动的分布式存储通过将热点区域2映射到高速缓存，提高响应速度。一旦不在是热点，那么存储系统将会把他们移除。写缓存技术可配合高速存储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支持分布式存储：通过网络进行松耦合链接，允许高速村塾和低速存储分开部署。一定条件下分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了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多副本一致性：他相比传统的存储框架使用RAID不同。它采用了多分本备份机制，存储之前进行分片，之后按照一定的规则存在集群的节点上，为了保证数据一致性，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，读取数据失败，从其他副本获取，重新写入该副本恢复。
④容灾与备份：对于容灾采用最重要的手段就是快照，可以实现一定时间下的数据的保存。他有利于故障重现，有助于分析研究，避免灾难，备份就是为了数据的安全性。
⑤弹性扩展：分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能，节点扩展后，旧数据自动迁移到新节点上，实现负载均衡，避免单点问题。水平扩展只需要将节点和原来的集群链接到同一网络，整个过程不会对业务造成影响，当加节点时，集群系统的容量和性能随之线性扩展，新节点资源会被平台接管，分配或吸收。
⑥存储系统标准化：随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入，在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不同磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面降低了存储采购和管理成本。
2、分布式相比于传统存储系统的缺点
首先，从部署与维护的角度来看，分布式存储部署过程较为复杂，需要专门的人才进行部署，维护与管理，需要一定的时间培养专门的人才。其次，从硬件设备角度来看，分布式存储使用的均为X86架构服务器，稳定性可能不如传统的硬件存储。尤其对于银行，金融，政府等重要行业，稳定永远大于一切，他们既是新技术的实践者但同时也需要最稳定的环境保持业务的良好运行。最后，对于数据保护技术，大部分都是通过副本技术实现数据保护机制，常见的有两副本三副本等，这样也会造成可用存储容量的降低。
❺ 分布式文件存储系统通过什么方式提高可用性和安全性
分布式存储的六大优点
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. 多副本的一致性
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. 容灾与备份
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。这个功能还非常有利于进行故障重现，从而进行分析和研究，避免灾难在未来再次发生。多副本技术，数据条带化放置，多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。
5. 弹性扩展
得益于合理的分布式架构，分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能。分布式存储的水平扩展有以下几个特性：
1) 节点扩展后，旧数据会自动迁移到新节点，实现负载均衡，避免单点过热的情况出现;
2) 水平扩展只需要将新节点和原有集群连接到同一网络，整个过程不会对业务造成影响;
3) 当节点被添加到集群，集群系统的整体容量和性能也随之线性扩展，此后新节点的资源就会被管理平台接管，被用于分配或者回收。
6. 存储系统标准化
随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入。在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不同磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面降低了存储采购和管理成本。
❻ 云存储工程师的技能树是怎样的
我觉得技能树这种东西没啥用，要列可以列很多，但是实际上也不见得每个都要懂，并且如果是做分布式系统的，自然在工作中就需要懂该会的东西了，如果没做，只是想入门，那么各种杂七杂八的就更没必要提前接触了。另外深度比广度肯定更重要一些，尤其是做分布式系统的一般也都在一个大公司，都是很多人做很多个系统你只负责其中一个，能把你负责的那块搞的很深入很牛逼就可以了。甚至很多时候一个人都不见得懂一个系统的所有部分。所以对于已经做分布式的人，我觉得把本职工作做精做细，经常了解业界最新的架构/算法/理论就可以。对于还没有做但对这个感兴趣的人，简单了解一下常见的分布式系统的原理很重要，至少得保证你能有机会拿到做分布式系统的offer或者可以在公司内转组转项目，当然这说的是社招。校招的话，很多时候面试都是算法数据结构等基础，而且最重要的是能有机会分配到这样的部门，因为很多公司校招的时候是不分部门的进来再分，很可能就被分到别的部门了。
❼ 什么是分布式存储
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。
(7)分布式存储故障域和其他域扩展阅读：
分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：
1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。
2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。
3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。
❽ 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