分布式存储系统的构成及优势：很多人认为分布式存储系统就是用来存数据用的，就像是我们平常生活中的仓库，有东西就放在仓库里，想用了就去仓库里，这种比喻也有一定的道理，分布式存储系统能够帮助我们形象的去了解服务器。分布式存储节点之间能够互通状态和诊断信息。这种特征使得在系统层面部署故障检测、节点替换、数据检测等十分的方便。但是这对分布式存储系统来讲，并不是一个严格的定义，首先我们了解一下分布式存储系统的构成，一般来讲服务器里至少包括处理器、内存条、硬盘、主板等，与普通的服务器基本类似，但是侧重点不同，其对硬件的稳定性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。从数据角度来看，可靠性指的是数据在传感和通信方面是可靠地。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。苏州大规模分布式存储存储
分布式存储执行事务提交，如果协调者从所有的参与者获得的反馈都是yes响应，那么就会执行事务提交集群的规划并不是一成不变的，你的集群可能会加入新的节点；也可能有节点因为事故离线；也可能因为分片维度的问题，数据发生了倾斜。区块链本身便是综合了分布式存储、非对称加密并基于共识算法的技术，基于区块链技术的分布式存储解决方案和BT协议技术上相同点为，均对要存储的文件进行了分片，并把片段存在各个节点上。位置感知：对基于位置的一些应用来说，分布式存储的性能要由于云存储。比如导航，终端设备可以根据自己的实时位置把相关位置信息和数据交给边缘结点来进行处理、边缘结点基于现有的数据进行判断和决策。苏州大规模分布式存储存储分布式存储是一种混合智能。
分布式存储系统其与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。分布式存储系统分为多类，按照对存储空间的访问方式，可分为共享存储型分布式存储系统和分布式分布式存储系统，前者是多台计算机识别到同样的存储空间，并相互协调共同管理其上的文件，又被称为共享文件系统；后者则是每台计算机各自提供自己的存储空间，并各自协调管理所有计算机节点中的文件。属于共享存储型分布式存储系统。而HDFS、Gluster、Ceph、Swift等互联网常用的大规模分布式存储系统无一例外都属于分布式分布式存储系统。分布式分布式存储系统可扩展性更强，目前已知大可扩展至10K节点。
串行访问是指客户端只能从集群中的某个节点来访问集群内的文件资源，而并行访问则是指客户端可以直接从集群中任意一个或者多个节点同时收发数据，做到并行数据存取，加快速度。HDFS、GFS、pNFS等分布式存储系统，都支持并行访问，需要安装专门客户端，传统的NFS/CIFS客户端不支持并行访问。对于分布式集群，其对文件元数据的管理方式又可以分为single path image和single filesystem image两种方式。分布式存储系统按照文件访问方式来分类，分布式存储系统可分为串行访问式和并行访问式，后者又被俗称为并行文件系统。分布式存储网络以类似的方式运行，具有进一步的高层加密和加密以及增加的激励机制。
那么我们现在来说一下这个分布式存储具体是什么吧！首先这个技术为需要数据存储的用户提供了一个分布式缓存的系统来连接相对应的分布式系统的接口，以及这些服务器的本地系统，这样做的主要目的也是为了缓解这个网络的使用的压力。所以，这样的解释也是非常的直白了，但是就现在来看这个分布式存储的关键技术也是一个比较难以突破的方向。在大型数据环境中，数据量和复杂性会快速增长。要提升分布式存储系统的高性能，必须首先解决两个重要问题，包括元数据的分布和数据传输的透明度。元数据的分发主要使用固定的数据拆分技术完成。后，我们还要改进数据传输的算法。分布式存储在网络存储行业上有着出色的发挥。沈阳四大开源分布式存储平台
现代机器能力通常被归类为分布式存储。苏州大规模分布式存储存储
分布式集群与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。苏州大规模分布式存储存储
