带你读《存储漫谈Ceph原理与实践》第一章分布式存储概述1.1存储系统的架构演进(二)

简介: 带你读《存储漫谈Ceph原理与实践》第一章分布式存储概述1.1存储系统的架构演进

1.1.2 分布式存储系统

分布式存储最早由谷歌提出,其目的是通过廉价的商用服务器来提供海量、弹性可扩展的数据存储系统。它将数据分散地存储到多台存储服务器上(服务器分布在企业的各个角落,并将这些分散的存储资源构成虚拟的存储设备。

1-5 展示了分布式存储系统的工作模式。

分布式存储架构通常由 3个部分组成:客户端、元数据服务器以及数据服务器。客户端负责发送读写请求、缓存文件元数据和文件数据;元数据服务器作为整个系统的核心组件,负责管理文件元数据和处理客户端的请求;数据服务器负责存放文件数据,保证数据的可用性和完整性。该架构的好处是存储系统整体的性能和容量能够随着系统内存储服务器的增加不断地近似线性扩展,系统具有很强的伸缩性。

1.  分布式存储的兴起


image.png

1-5分布式存储系统示意


    分布式存储系统的兴起与互联网的发展密不可分,互联网公司由于其数据增量大且初IT 投资相对较少,对大规模分布式存储系统有着强烈的业务需求以及使用意愿,期望通过规模效应降低数据的存储成本。

与传统建设方式中使用的高端服务器、高端存储器和高端处理器不同,互联网公司的分布式存储系统由数量众多、成本低廉、高性价比的普通服务器通过网络连接而成,其主要优势有以下3点。

1)系统可获得更好的scaleout 能力

互联网的业务发展速度快,而且更加注重成本开支,要求存储系统不能依靠传统的scaleup方式即先购买小型机,再购买中型机,甚至大型机)来满足业务数据的存储需求。互联网公司使用的分布式存储系统要求支持 scaleout 能力,即可以通过增加普通服务器的数量来提高系统的整体处理能力。

2)系统拥有更好的成本优势

普通服务器成本低廉,故障率相对较高,但分布式存储系统的分区容错性可保证存储集群因为故障而被分解为多个部分之后,存储系统整体仍然能够正常对外提供服务,软件层面的自动容错,可保证存储集群的数据一致性,互联网公司可最大限度地享受普通服务器带来的高性价比优势。

3)系统可获得更加线性的性能输出

随着服务器的不断加入,存储集群的计算、存储、网络服务能力都会线性增加,加之分布式存储系统在软件层面实现 I/O负载的自动均衡,存储系统的 I/O处理能力可以得到线性的扩展,对于新增的业务需求,互联网公司可以精确地估算新增资源投入,实现小   步快跑的资源建设,最优化资源的投入产出比。


2.  分布式存储的优势 

分布式存储系统自诞生以来,一直热度不减,被企业津津乐道并持续应用于核心生产系统,究其原因,分布式存储系统可带来如下优势。

1)系统计算处理能力更优

摩尔定律告诉人们:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,每隔 1824个月便会增加一倍,性能也将提升一倍,即随着时间的推移,单位成本支出所能购买的计   算能力在不断提升。换个角度,具体到某个固定时间点,单颗处理器的计算能力终究会有   上限,即使企业有意愿花更多的成本去购买计算能力,市场上也没有芯片能够满足其需求。分布式存储系统的架构允许数据分散存储在多台独立的服务器上,统一对外提供服务,可   以最大化利用系统所有资源,最优化均衡系统所有负载,消除热点,获得一致的性能表现,大大提升存储群集计算处理能力。

2)系统扩展能力更强

同上分析,具体到某个固定时间点来购买单颗不同型号的处理器,所购买的处理器性   能越高,所要付出的成本开销就越大,性价比就越低。即在一个确定的时间点,通过升级   硬件来提升性能会越来越不划算,简单地依靠计算能力的 scaleup来提升存储系统 I/O处理能力并非明智之举。分布式存储系统的 scaleout特性,允许存储系统纳管更多的服务器, 且随着纳管服务器数量的增加,存储系统的容量及性能可获得近似线性地提升,为存储系   统的容量扩展以及性能扩展提供可靠的技术保障。

3)系统稳定性更可靠

若采用单机系统,服务器一旦出现问题,那么系统就完全不能使用,无法满足生产环   境高可靠的需求。传统集中式存储的负载呈现出高度的不均衡性,即同一镜像的数据通常   分布在同一磁盘托架中,若控制器出现故障,存储对外服务性能将严重降级,且数据重建   期间,存储系统中的部分磁盘会承受很大的负载压力,重建耗时长,业务经受严重风险。   分布式存储系统将数据分散存储到多台独立的服务器上,无单点故障,单盘损坏后,全部   磁盘参与数据重建,分摊系统压力,对存储系统整体性能输出影响较小,可以最大限度地   降低业务风险。

 

3.   选择分布式存储的必然性

 

云存储和大数据是构建在分布式存储之上的应用:移动终端的计算能力和存储空间终究是有上限的,且在多个设备之间资源共享的需求也愈发强烈,这使得云网盘、云相册之类的云存储应用迅速蹿红,而云存储的核心仍是其后端便于数据共享访问的大规模分布式存储系统;大数据则更进一步,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,抽取数据中的价值,如果没有分布式存储,海量数据便没有了生存之地,更谈不上对数据进行分析。

由此可见,分布式存储系统是云存储和大数据发展的必然要求,继而也是IT技术发展的必然要求。

相关文章
|
7月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 运维
量化合约系统开发架构入门
量化合约系统核心在于数据、策略、风控与执行四大模块的协同,构建从数据到决策再到执行的闭环工作流。强调可追溯、可复现与可观测性,避免常见误区如重回测轻验证、忽视数据质量或滞后风控。初学者应以MVP为起点,结合回测框架与实时风控实践,逐步迭代。详见相关入门与实战资料。
|
7月前
|
前端开发 JavaScript BI
如何开发车辆管理系统中的车务管理板块(附架构图+流程图+代码参考)
本文介绍了中小企业如何通过车务管理模块提升车辆管理效率。许多企业在管理车辆时仍依赖人工流程,导致违章处理延误、年检过期、维修费用虚高等问题频发。将这些流程数字化,可显著降低合规风险、提升维修追溯性、优化调度与资产利用率。文章详细介绍了车务管理模块的功能清单、数据模型、系统架构、API与前端设计、开发技巧与落地建议,以及实现效果与验收标准。同时提供了数据库建表SQL、后端Node.js/TypeScript代码示例与前端React表单设计参考,帮助企业快速搭建并上线系统,实现合规与成本控制的双重优化。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 缓存
面向边缘通用智能的多大语言模型系统:架构、信任与编排——论文阅读
本文提出面向边缘通用智能的多大语言模型(Multi-LLM)系统,通过协同架构、信任机制与动态编排,突破传统边缘AI的局限。融合合作、竞争与集成三种范式,结合模型压缩、分布式推理与上下文优化技术,实现高效、可靠、低延迟的边缘智能,推动复杂场景下的泛化与自主决策能力。
624 3
面向边缘通用智能的多大语言模型系统:架构、信任与编排——论文阅读
|
7月前
|
缓存 Cloud Native 中间件
《聊聊分布式》从单体到分布式:电商系统架构演进之路
本文系统阐述了电商平台从单体到分布式架构的演进历程,剖析了单体架构的局限性与分布式架构的优势,结合淘宝、京东等真实案例,深入探讨了服务拆分、数据库分片、中间件体系等关键技术实践,并总结了渐进式迁移策略与核心经验,为大型应用架构升级提供了全面参考。
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI助教系统:基于大模型与智能体架构的新一代教育技术引擎
AI助教系统融合大语言模型、教育知识图谱、多模态交互与智能体架构,实现精准学情诊断、个性化辅导与主动教学。支持图文语音输入,本地化部署保障隐私,重构“教、学、评、辅”全链路,推动因材施教落地,助力教育数字化转型。(238字)
1164 23
|
7月前
|
Java Linux 虚拟化
【Docker】(1)Docker的概述与架构,手把手带你安装Docker,云原生路上不可缺少的一门技术!
1. Docker简介 1.1 Docker是什么 为什么docker会出现? 假定您在开发一款平台项目,您的开发环境具有特定的配置。其他开发人员身处的环境配置也各有不同。 您正在开发的应用依赖于您当前的配置且还要依赖于某些配置文件。 您的企业还拥有标准化的测试和生产环境,且具有自身的配置和一系列支持文件。 **要求:**希望尽可能多在本地模拟这些环境而不产生重新创建服务器环境的开销 问题: 要如何确保应用能够在这些环境中运行和通过质量检测? 在部署过程中不出现令人头疼的版本、配置问题 无需重新编写代码和进行故障修复
622 2
|
7月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
拔俗AI助教系统:基于大模型与智能体架构的新一代教育技术引擎
AI助教融合大语言模型、教育知识图谱、多模态感知与智能体技术,重构“教、学、评、辅”全链路。通过微调LLM、精准诊断错因、多模态交互与自主任务规划,实现个性化教学。轻量化部署与隐私保护设计保障落地安全,未来将向情感感知与教育深度协同演进。(238字)
851 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
拔俗AI学伴智能体系统:基于大模型与智能体架构的下一代个性化学习引擎
AI学伴智能体系统融合大模型、多模态理解与自主决策,打造具备思考能力的个性化学习伙伴。通过动态推理、长期记忆、任务规划与教学逻辑优化,实现千人千面的自适应教育,助力因材施教落地,推动教育公平与效率双提升。(238字)
874 0
|
9月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
578 2
|
9月前
|
存储 缓存 NoSQL
【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch
本文解析 Redisson 如何通过 Redis 实现分布式信号量(RSemaphore)与倒数闩(RCountDownLatch),利用 Lua 脚本与原子操作保障分布式环境下的同步控制,帮助开发者更好地理解其原理与应用。
671 6