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。分布式存储所产生的产品是非常有保证的。天津大规模分布式存储
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。广州大规模分布式存储控制系统分布式存储系统通常是单独的设备。
移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的中心还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器。存储资源提供方基于协约来存储需求方的数据，并得到相应的激励。
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。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。
分布式存储采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，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。那有几种一致性呢？a、时间一致性：要求所有数据组件的数据在任意时刻都是完全一致的；b、事物一致性：事务一致性只能存在在事务开始前的和事务完成之后，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，在事务开始前和事务完成之后都能保证他们的帐是对上的，那么这就是事务一致性。但是在事务过程中有可能会出现A扣减了100元，B没有加上100元的情况，这就是不一致。分布式存储将长久有效地保存真实数据！浙江网络分布式存储解决方案
大数据存储体系规模庞大．结点失效率高。天津大规模分布式存储
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。天津大规模分布式存储
