传统的网络存储系统采用集中的分布式存储系统存放所有数据，分布式存储系统成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台分布式存储系统分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台单独的设备上。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分布式存储系统的访问接口以及本地数据缓冲以降低网络压力。分布式存储将长久有效地保存真实数据！江苏大数据分布式存储存储
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。分布式存储存储分布式存储系统能够达到非常高的性能。
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。
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。分布式存储系统动态地将数据在结点间迁移。
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。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。分布式存储由于多个副本的存在。无锡大规模分布式存储设备
分布式存储系统还需要完成一定的自适应管理功能。江苏大数据分布式存储存储
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。这种架构就像公司的层次组织架构，namenode就如同老板，只管理下属的经理（datanode），而下属的经理，而经理们来管理节点下本地盘上的数据。同时，区块链的链上记录，公开透明化，还可以进行隐私的加密，在对内容进行加密的同时，可以随时发现和记录来访者的信息，以及追踪信息的来源，去中心化的同时，在解决大公司和垄断存储公司的意外行为和有意行为。江苏大数据分布式存储存储
