網路分布式存儲系統哪裡有

A. 分布式存儲系統都有啥

分布式存儲是一種數據存儲技術，通過網路使用企業中的每台機器上的磁碟空間，並將這些分散的存儲資源構成一個虛擬的存儲設備，數據分散的存儲在企業的各個角落。 分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。...

B. 大規模分布式存儲系統的作品目錄

前言第1章概述1.1分布式存儲概念1.2分布式存儲分類第一篇基礎篇第2章單機存儲系統2.1硬體基礎2.1.1CPU架構2.1.2IO匯流排2.1.3網路拓撲2.1.4性能參數2.1.5存儲層次架構2.2單機存儲引擎2.2.1哈希存儲引擎2.2.2B樹存儲引擎2.2.3LSM樹存儲引擎2.3數據模型2.3.1文件模型2.3.2關系模型2.3.3鍵值模型2.3.4SQL與NoSQL2.4事務與並發控制2.4.1事務2.4.2並發控制2.5故障恢復2.5.1操作日誌2.5.2重做日誌2.5.3優化手段2.6數據壓縮2.6.1壓縮演算法2.6.2列式存儲第3章分布式系統3.1基本概念3.1.1異常3.1.2一致性3.1.3衡量指標3.2性能分析3.3數據分布3.3.1哈希分布3.3.2順序分布3.3.3負載均衡3.4復制3.4.1復制的概述3.4.2一致性與可用性3.5容錯3.5.1常見故障3.5.2故障檢測3.5.3故障恢復3.6可擴展性3.6.1總控節點3.6.2資料庫擴容3.6.3異構系統3.7分布式協議3.7.1兩階段提交協議3.7.2Paxos協議3.7.3Paxos與2PC3.8跨機房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系統4.1Google文件系統4.1.1系統架構4.1.2關鍵問題4.1.3Master設計4.1.4ChunkServer設計4.1.5討論4.2Taobao File System4.2.1系統架構4.2.2討論4.3Facebook Haystack4.3.1系統架構4.3.2討論4.4內容分發網路4.4.1CDN架構4.4.2討論第5章分布式鍵值系統5.1Amazon Dynamo5.1.1數據分布5.1.2一致性與復制5.1.3容錯5.1.4負載均衡5.1.5讀寫流程5.1.6單機實現5.1.7討論5.2淘寶Tair5.2.1系統架構5.2.2關鍵問題5.2.3討論第6章分布式表格系統6.1Google Bigtable6.1.1架構6.1.2數據分布6.1.3復制與一致性6.1.4容錯6.1.5負載均衡6.1.6分裂與合並6.1.7單機存儲6.1.8垃圾回收6.1.9討論6.2Google Megastore6.2.1系統架構6.2.2實體組6.2.3並發控制6.2.4復制6.2.5索引6.2.6協調者6.2.7讀取流程6.2.8寫入流程6.2.9討論6.3Windows Azure Storage6.3.1整體架構6.3.2文件流層6.3.3分區層6.3.4討論第7章分布式資料庫7.1資料庫中間層7.1.1架構7.1.2擴容7.1.3討論7.2Microsoft SQL Azure7.2.1數據模型7.2.2架構7.2.3復制與一致性7.2.4容錯7.2.5負載均衡7.2.6多租戶7.2.7討論7.3Google Spanner7.3.1數據模型7.3.2架構7.3.3復制與一致性7.3.4TrueTime7.3.5並發控制7.3.6數據遷移7.3.7討論第三篇實踐篇第8章OceanBase架構初探8.1背景簡介8.2設計思路8.3系統架構8.3.1整體架構圖8.3.2客戶端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合並&數據分發8.4架構剖析8.4.1一致性選擇8.4.2數據結構8.4.3可靠性與可用性8.4.4讀寫事務8.4.5單點性能8.4.6SSD支持8.4.7數據正確性8.4.8分層結構第9章分布式存儲引擎9.1公共模塊9.1.1內存管理9.1.2基礎數據結構9.1.3鎖9.1.4任務隊列9.1.5網路框架9.1.6壓縮與解壓縮9.2RootServer實現機制9.2.1數據結構9.2.2子表復制與負載均衡9.2.3子表分裂與合並9.2.4UpdateServer選主9.2.5RootServer主備9.3UpdateServer實現機制9.3.1存儲引擎9.3.2任務模型9.3.3主備同步9.4ChunkServer實現機制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3緩存實現9.4.4IO實現9.4.5定期合並&數據分發9.4.6定期合並限速9.5消除更新瓶頸9.5.1讀寫優化回顧9.5.2數據旁路導入9.5.3數據分區第10章資料庫功能10.1整體結構10.2隻讀事務10.2.1物理操作符介面10.2.2單表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL執行本地化10.3寫事務10.3.1寫事務執行流程10.3.2多版本並發控制10.4OLAP業務支持10.4.1並發查詢10.4.2列式存儲10.5特色功能10.5.1大表左連接10.5.2數據過期與批量刪除第11章質量保證、運維及實踐11.1質量保證11.1.1RD開發11.1.2QA測試11.1.3試運行11.2使用與運維11.2.1使用11.2.2運維11.3應用11.3.1收藏夾11.3.2天貓評價11.3.3直通車報表11.4最佳實踐11.4.1系統發展路徑11.4.2人員成長11.4.3系統設計11.4.4系統實現11.4.5使用與運維11.4.6工程現象11.4.7經驗法則第四篇專題篇第12章雲存儲12.1雲存儲的概念12.2雲存儲的產品形態12.3雲存儲技術12.4雲存儲的核心優勢12.5雲平台整體架構12.5.1Amazon雲平台12.5.2Google雲平台12.5.3Microsoft雲平台12.5.4雲平台架構12.6雲存儲技術體系12.7雲存儲安全第13章大數據13.1大數據的概念13.2MapRece13.3MapRece擴展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式計算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5實時分析13.5.1MPP架構13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel參考資料

C. 當前主流分布式文件系統有哪些

目前幾個主流的分布式文件系統除GPFS外，還有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)項目是Clemson大學為了運行Linux集群而創建的一個開源項目,目前PVFS還存在以下不足：
1）單一管理節點:只有一個管理節點來管理元數據，當集群系統達到一定的規模之後，管理節點將可能出現過度繁忙的情況，這時管理節點將成為系統瓶頸;
2）對數據的存儲缺乏容錯機制:當某一I/O節點無法工作時，數據將出現不可用的情況;
3）靜態配置:對PVFS的配置只能在啟動前進行，一旦系統運行則不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系統是一個基於對象存儲的分布式文件系統，此項目於1999年在Carnegie Mellon University啟動，Lustre也是一個開源項目。它只有兩個元數據管理節點,同PVFS類似,當系統達到一定的規模之後，管理節點會成為Lustre系統中的瓶頸。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用於管理自己的集群存儲系統的分布式文件系統。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司為了滿足公司內部的數據處理需要而設計的一套分布式文件系統。
5.相對其它的文件系統，GPFS的主要優點有以下三點：
1)使用分布式鎖管理和大數據塊策略支持更大規模的集群系統,文件系統的令牌管理器為塊、inode、屬性和目錄項建立細粒度的鎖，第一個獲得鎖的客戶將負責維護相應共享對象的一致性管理，這減少了元數據伺服器的負擔;
2)擁有多個元數據伺服器,元數據也是分布式,使得元數據的管理不再是系統瓶頸;
3)令牌管理以位元組作為鎖的最小單位,也就是說除非兩個請求訪問的是同一文件的同一位元組數據,對於數據的訪問請求永遠不會沖突.

D. 什麼是分布式存儲系統

分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

(4)網路分布式存儲系統哪裡有擴展閱讀：

分布式存儲，集中管理，在這個方案中，共有三級：

1、上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等。

2、本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念。

3、監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。

E. 大數據技術有哪些分布式存儲系統

比 比鯨做大數據還做的不錯的，你可以去參考一下。

F. 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

G. 分布式存儲系統的介紹

為了簡化用戶端的使用，提供了一個分布式緩存系統來提供對此分布式存儲系統的訪問介面以及本地數據緩沖以降低網路壓力。

H. 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。

I. 分布式存儲技術有哪些

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。

J. 知名分布式存儲系統包含哪些

ceph相關的有元核雲、華為的oceanstor9000、UDS等。