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。分布式存储以摆脱对资源、能源等要素的投入，更好地满足用户需求。沈阳图片分布式存储架构图
分布式存储技术或将拯救互联网危机：近年来，互联网创新总透露着一股浓浓的“韭菜风”……2020年伊始，一场大风暴更是席卷整个互联网界，而这一切的危机才刚刚开始，怎样才能挽救这样的局面，或许分布式存储技术将会是个机会。随着互联网行业的快速崛起，各大巨头公司靠着“技术创新”坐稳行业先行者霸主位置，对上中下游采取不同的施压方式，利用“大数据”和“单独算法”优势垄断用户需求，进而完成所谓的“大数据杀熟”。什么是“大数据杀熟”？大数据杀熟主要是指同样的商品或服务，老顾客看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。无锡图片分布式存储设备分布式存储系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数。
分布式存储系统替代了传统的集中式存储系统，使得整个架构更清晰简单，简化了复杂的IT系统设计，但由于分布式系统过度依赖于网络之间的数据传输速率，所以至少需要万兆网络连接。随着网络技术的发展，网络速度的不断提升，分布式存储采用多副本备份机制，并使用镜像、条带、分布式校验等方式满足用户对于可靠性不同的需求。总结来讲，分布式存储系统支持多时间点快照备份，也支持多个时间点样本同时恢复，这无疑降低了系统故障定位的难度。结合独有的数据备份机制，系统能够确保数据的安全性和可用性，并且得益于合理的分布式架构，系统还能不断扩展计算性能以及存储容量。
目前各大存储相关企业都已经在关注分布式存储技术，也不约而同的提出了各种技术解决与实施方案，这说明在互联网大环境的压力下，大家都已经开始着手寻求新的出路，而分布式的解决方案能够提供一定的系统容错能力，在意外发生的时候，不至于产生巨大的财产损失，综合来看，大家的目标与方向都是一致的，都是为了更好的解决目前互联网存在的现有问题。但这些可以通过其他的服务或者说是技术来弥补。但是其技术系统能够为我们带来稳定的、高效的存储服务系统，这是其技术的主要关键点之一。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。
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。分布式存储系统可以在小幅消失系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。杭州大数据分布式存储架构图
**系统是模拟人类**知识和分析技能的分布式存储程序的一种形式。沈阳图片分布式存储架构图
我们都知道，互联网HTTP协议已经统治互联网20余年，其技术本身给我们人类社会带来了很多利好，给我们的生活带来了很多便捷，但是随着数据的增长，技术本身存在的弊端和诟病也开始显现。一个问题，由于HTTP协议太过于中心化，数据分布式存储系统必须时时刻刻在线，不能中断，那么对于每天流量巨大的公司每年将花费大量的资金来维护服务器，保证服务器的足够安全，断绝一切隐患。第二个问题，就是并行访问量，同一时间大批的流量访问网站极易造成数据分布式存储系统的计算速度变慢甚至瘫痪。随着大数据的发展，大家日常生活中需要的数据信息从几KB到MB，再到GB、TB，每天的信息量非常大，这都对中心化的服务器产生了极大的压力，所以更加安全的分布式分布式存储系统应运而生。沈阳图片分布式存储架构图
