单独服务所提供的存储系统，访问都来自互联网，自然是做对象存储；与之相对应，大部分类AWS的主机服务商都会提供一个块存储服务搭配主机服务。在这一点上分布式存储是需要特别进行注意的，不然会影响使用。分布式存储的对象存储和文件存储的区别是不大的，存储的都是一样的东西，只是抛弃了统一的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。单独的互联网存储服务一般都是做对象存储的，因为块存储是给计算机用的，对象存储是给浏览器等HTTP客户端用的。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。网络分布式存储系统
分布式存储系统的机箱一般采用热插拔，这是一个运维的专业名词，我们不需要完全懂分布式存储系统的解释，但是我们可以了解一下分布式存储系统有什么用，举个例子，普通的服务器在硬盘损坏的情况下，我们只能停止服务器的运行，然后把分布式存储系统拆开来检查是什么问题，这样会导致任务无法进行，效率很低，而分布式存储系统的热插拔就能在某个硬盘损坏的情况，不停止服务器的运行，只需拔下这个问题硬盘进行检查就行，工作任务可以持续进行，效率非常的高。普通的服务器会因为用户大量的读取和写入操作而发生宕机的情况，这是因为硬盘运转的频率和速度要求太高，导致了硬盘无法承受这么严格的操作要求。广州图片分布式存储控制系统分布式存储在网络存储行业上有着出色的发挥。
分布式存储客户端将写请求发送给主副本，主副本将写请求复制到其他备副本，常见的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本首先将操作日志同步到备副本，备副本回放操作日志，完成后通知主副本。接着，主副本修改本机，等到所有的操作都完成后再通知客户端写成功。复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供存储服务。分布式存储系统可以通过增加PC机的方式，使系统整体性能表现为线性增长。分布式存储由于多个副本的存在，如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论中心。
分布式存储在应用程序中涉及多个不同的单机事务，只有在所有的单机事务完成之前和完成之后，数据是完全一致的。我们引出了一致性模型，这里我们由强到弱简单的介绍几种常见的一致性模型。为了保证分布式存储系统的高可靠和高可用，数据在系统中一般存储多个副本。当某个副本所在的存储节点出现故障时，分布式存储系统能够自动将服务切换到其他的副本，从而实现自动容错。分布式存储系统通过复制协议将数据同步到多个存储节点，并确保多个副本之间的数据一致性。分布式存储其目的是通过廉价的服务器来提供使用与大规模，高并发场景下的Web访问问题。分布式存储是技术革新，也是方式的革新。
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。分布式存储作为一个系统，许多用户作为系统参与者将文件和种子的副本（发送文件的片段）保存到网络上。然而，系统参与者没有真正的激励机制来保持在线。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。依靠分布式存储作为基础设施，区块链未来可以更好地赋能去中心化的生态。广州服务器分布式存储架构
分布式存储系统以提高访问性能。网络分布式存储系统
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。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。但是由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。网络分布式存储系统
