从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，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。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。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。分布式存储系统不能对上层应用产生影响。天津大规模分布式存储平台
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。杭州四大开源分布式存储技术分布式存储系统利用位置服务器定位存储信息。
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。另外，随着服务器的不断加入，需要能够在软件层面实现自动负载均衡，使得系统的处理能力得到线性扩展。从单机单用户到单机多用户，再到现在的网络时代，应用系统发生了很多的变化。而分布式系统依然是目前很热门的讨论话题，分布式系统给我们带来很更加方便处理数据的能力和方法。
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。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。
当某一个节点出现故障时，可以从其他副本上读到数据。可以这么认为，副本是分布式存储系统容错技术的重要手段。掌握了分布式存储这项技能，以后理解其他技术的本质会变得非常容易。分布式存储包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等，以HDFS（HadoopDistributionFileSystem）为表示的架构是典型的表示。在这种架构中，一部分节点NameNode是存放管理数据（元数据），另一部分节点DataNode存放业务数据，这种类型的服务器负责管理具体数据。分布式存储在事务过程中数据有可能不一致，比如A转100元给B，A扣减100，B加上100。苏州企业分布式存储系统
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。天津大规模分布式存储平台
分布式存储的完全无中心架构–计算模式，以Ceph为表示的架构是其典型的表示。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模分布式存储系统。分布式存储与传统的好的服务器、好的存储器和好的处理器不同的是，互联网公司的分布式存储系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通PC服务器通过网络连接而成。其主要原因有以下：互联网的业务发展很快，而且注意成本消耗，这就使得存储系统不能依靠传统的纵向扩展的方式，即先买小型机，不够时再买中型机，甚至大型机。天津大规模分布式存储平台
