分布式存储利用视频来达成某种目的成为一种合适的手段，但是云存储这种模型已经不适合用于这种视频处理，因为大量数据在网络中的传输可能会导致网络拥塞，并且视频数据的私密性难以得到保证。因此，提出分布式存储，让云中心下放相关请求，各个边缘结点对请求结合本地视频数据进行处理，然后只返回相关结果给云中心，这样既降低了网络流量，也在一定程度上保证了用户的隐私。举例而言，有个小孩儿在城市中丢失，那么云中心可以下放找小孩儿这个请求到各个边缘结点，边缘结点结合本地的数据进行处理，然后返回是否找到小孩儿这个结果。分布式存储系统利用数据访问局部性原理．可以从两个方面对存储层次结构进行优化。深圳数据分布式存储设备
传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到佳性能。这类优化技术在互联网公司的内部存储系统上，管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。武汉图片分布式存储存储针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。
在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专门的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难．实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。
分布式存储系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，分布式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，分布式存储系统仍然能够工作。分布式存储系统是指运行在多台计算机之上，之间通过某种方式相互通信从而将集群内所有存储空间资源整合、虚拟化并对外提供文件访问服务的文件系统。其与NTFS、EXT等本地文件系统的目的不同，前者是为了扩展性，后者运行在单机环境，纯粹管理块和文件之间的映射以及文件属性。分布式存储在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能。
分布式存储技术的变化与未来发展：分布式存储所使用的机器设备往往都是专业化的分布式存储系统，普通的服务器一般不在考虑之内。系统将分布在全球各地的存储空间资源利用标准化的协议统一处理，形成一个巨大的存储空间，后客户看到的就是一个统一的数据库形式，而实际背后它是分散的，是分布式的。当然以后必定会有新的技术出现，这个技术将会远优于分布式存储技术，但是技术的迭代发展必定是一步一步的，不会一蹴而就，目前的技术发展奠定了未来的技术跃迁，所以我们只要埋头苦干，抓住现在的技术即可，未来的事儿交给未来。分布式存储系统为了简化用户端的使用，提供了一个分布式缓存系统来提供对此。沈阳大数据分布式存储服务架构
分布式存储系统需要具备较好的通用性。深圳数据分布式存储设备
分布式存储系统的建设一般都会选择在人口比较密集的人口城市搭建，首先由于城市网络系统的支持，这个个技术能够很好的应用出来，其次由于人口多，所以网络使用的人数就会越多。现在我们的网民数量急剧增多，这也是为什么现在分布式存储系统这么火热的原因了，因为我们的这个上网服务都是离不开这个这种服务器。但是，分布式存储系统不是这种情况。它们具有不同的配置，因为它们是为特定目的而设计的。您可能有更多的存储空间，或者存储空间可能用完了。深圳数据分布式存储设备
