网络分布式存储系统哪里有

A. 分布式存储系统都有啥

分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。 分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。...

B. 大规模分布式存储系统的作品目录

前言第1章概述1.1分布式存储概念1.2分布式存储分类第一篇基础篇第2章单机存储系统2.1硬件基础2.1.1CPU架构2.1.2IO总线2.1.3网络拓扑2.1.4性能参数2.1.5存储层次架构2.2单机存储引擎2.2.1哈希存储引擎2.2.2B树存储引擎2.2.3LSM树存储引擎2.3数据模型2.3.1文件模型2.3.2关系模型2.3.3键值模型2.3.4SQL与NoSQL2.4事务与并发控制2.4.1事务2.4.2并发控制2.5故障恢复2.5.1操作日志2.5.2重做日志2.5.3优化手段2.6数据压缩2.6.1压缩算法2.6.2列式存储第3章分布式系统3.1基本概念3.1.1异常3.1.2一致性3.1.3衡量指标3.2性能分析3.3数据分布3.3.1哈希分布3.3.2顺序分布3.3.3负载均衡3.4复制3.4.1复制的概述3.4.2一致性与可用性3.5容错3.5.1常见故障3.5.2故障检测3.5.3故障恢复3.6可扩展性3.6.1总控节点3.6.2数据库扩容3.6.3异构系统3.7分布式协议3.7.1两阶段提交协议3.7.2Paxos协议3.7.3Paxos与2PC3.8跨机房部署第二篇范型篇第4章分布式文件系统4.1Google文件系统4.1.1系统架构4.1.2关键问题4.1.3Master设计4.1.4ChunkServer设计4.1.5讨论4.2Taobao File System4.2.1系统架构4.2.2讨论4.3Facebook Haystack4.3.1系统架构4.3.2讨论4.4内容分发网络4.4.1CDN架构4.4.2讨论第5章分布式键值系统5.1Amazon Dynamo5.1.1数据分布5.1.2一致性与复制5.1.3容错5.1.4负载均衡5.1.5读写流程5.1.6单机实现5.1.7讨论5.2淘宝Tair5.2.1系统架构5.2.2关键问题5.2.3讨论第6章分布式表格系统6.1Google Bigtable6.1.1架构6.1.2数据分布6.1.3复制与一致性6.1.4容错6.1.5负载均衡6.1.6分裂与合并6.1.7单机存储6.1.8垃圾回收6.1.9讨论6.2Google Megastore6.2.1系统架构6.2.2实体组6.2.3并发控制6.2.4复制6.2.5索引6.2.6协调者6.2.7读取流程6.2.8写入流程6.2.9讨论6.3Windows Azure Storage6.3.1整体架构6.3.2文件流层6.3.3分区层6.3.4讨论第7章分布式数据库7.1数据库中间层7.1.1架构7.1.2扩容7.1.3讨论7.2Microsoft SQL Azure7.2.1数据模型7.2.2架构7.2.3复制与一致性7.2.4容错7.2.5负载均衡7.2.6多租户7.2.7讨论7.3Google Spanner7.3.1数据模型7.3.2架构7.3.3复制与一致性7.3.4TrueTime7.3.5并发控制7.3.6数据迁移7.3.7讨论第三篇实践篇第8章OceanBase架构初探8.1背景简介8.2设计思路8.3系统架构8.3.1整体架构图8.3.2客户端8.3.3RootServer8.3.4MergeServer8.3.5ChunkServer8.3.6UpdateServer8.3.7定期合并&数据分发8.4架构剖析8.4.1一致性选择8.4.2数据结构8.4.3可靠性与可用性8.4.4读写事务8.4.5单点性能8.4.6SSD支持8.4.7数据正确性8.4.8分层结构第9章分布式存储引擎9.1公共模块9.1.1内存管理9.1.2基础数据结构9.1.3锁9.1.4任务队列9.1.5网络框架9.1.6压缩与解压缩9.2RootServer实现机制9.2.1数据结构9.2.2子表复制与负载均衡9.2.3子表分裂与合并9.2.4UpdateServer选主9.2.5RootServer主备9.3UpdateServer实现机制9.3.1存储引擎9.3.2任务模型9.3.3主备同步9.4ChunkServer实现机制9.4.1子表管理9.4.2SSTable9.4.3缓存实现9.4.4IO实现9.4.5定期合并&数据分发9.4.6定期合并限速9.5消除更新瓶颈9.5.1读写优化回顾9.5.2数据旁路导入9.5.3数据分区第10章数据库功能10.1整体结构10.2只读事务10.2.1物理操作符接口10.2.2单表操作10.2.3多表操作10.2.4SQL执行本地化10.3写事务10.3.1写事务执行流程10.3.2多版本并发控制10.4OLAP业务支持10.4.1并发查询10.4.2列式存储10.5特色功能10.5.1大表左连接10.5.2数据过期与批量删除第11章质量保证、运维及实践11.1质量保证11.1.1RD开发11.1.2QA测试11.1.3试运行11.2使用与运维11.2.1使用11.2.2运维11.3应用11.3.1收藏夹11.3.2天猫评价11.3.3直通车报表11.4最佳实践11.4.1系统发展路径11.4.2人员成长11.4.3系统设计11.4.4系统实现11.4.5使用与运维11.4.6工程现象11.4.7经验法则第四篇专题篇第12章云存储12.1云存储的概念12.2云存储的产品形态12.3云存储技术12.4云存储的核心优势12.5云平台整体架构12.5.1Amazon云平台12.5.2Google云平台12.5.3Microsoft云平台12.5.4云平台架构12.6云存储技术体系12.7云存储安全第13章大数据13.1大数据的概念13.2MapRece13.3MapRece扩展13.3.1Google Tenzing13.3.2Microsoft Dryad13.3.3Google Pregel13.4流式计算13.4.1原理13.4.2Yahoo S413.4.3Twitter Storm13.5实时分析13.5.1MPP架构13.5.2EMC Greenplum13.5.3HP Vertica13.5.4Google Dremel参考资料

C. 当前主流分布式文件系统有哪些

目前几个主流的分布式文件系统除GPFS外，还有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)项目是Clemson大学为了运行Linux集群而创建的一个开源项目,目前PVFS还存在以下不足：
1）单一管理节点:只有一个管理节点来管理元数据，当集群系统达到一定的规模之后，管理节点将可能出现过度繁忙的情况，这时管理节点将成为系统瓶颈;
2）对数据的存储缺乏容错机制:当某一I/O节点无法工作时，数据将出现不可用的情况;
3）静态配置:对PVFS的配置只能在启动前进行，一旦系统运行则不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系统是一个基于对象存储的分布式文件系统，此项目于1999年在Carnegie Mellon University启动，Lustre也是一个开源项目。它只有两个元数据管理节点,同PVFS类似,当系统达到一定的规模之后，管理节点会成为Lustre系统中的瓶颈。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。
5.相对其它的文件系统，GPFS的主要优点有以下三点：
1)使用分布式锁管理和大数据块策略支持更大规模的集群系统,文件系统的令牌管理器为块、inode、属性和目录项建立细粒度的锁，第一个获得锁的客户将负责维护相应共享对象的一致性管理，这减少了元数据服务器的负担;
2)拥有多个元数据服务器,元数据也是分布式,使得元数据的管理不再是系统瓶颈;
3)令牌管理以字节作为锁的最小单位,也就是说除非两个请求访问的是同一文件的同一字节数据,对于数据的访问请求永远不会冲突.

D. 什么是分布式存储系统

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器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。

(4)网络分布式存储系统哪里有扩展阅读：

分布式存储，集中管理，在这个方案中，共有三级：

1、上级监控中心：上级监控中心通常只有一个，主要由数字矩阵、认证服务器和VSTARClerk软件等。

2、本地监控中心：本地监控中心可以有多个，可依据地理位置设置，或者依据行政隶属关系设立，主要由数字矩阵、流媒体网关、iSCSI存储设备、VSTARRecorder软件等组成；音视频的数据均主要保存在本地监控中心，这就是分布式存储的概念。

3、监控前端：主要由摄像头、网络视频服务器组成，其中VE4000系列的网络视频服务器可以带硬盘，该硬盘主要是用于网络不畅时，暂时对音视频数据进行保存，或者需要在前端保存一些重要数据的情况。

E. 大数据技术有哪些分布式存储系统

比 比鲸做大数据还做的不错的，你可以去参考一下。

F. 国内的分布式存储公司有哪些

瑞驰凭借自主可控、成熟、稳定的大数据及云计算产品，提供丰富、完善、应需而变的全套解决方案。vCluster分布式存储系列采用先进的分布式架构，将一个任务分给多个存储节点并行处理，大大提高了存储效率。我的答案能否帮你解决问题，如果能希望能采纳下

G. 分布式存储系统的介绍

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。

H. 国内做分布式存储研发的公司有哪些

做过一些集成项目，国内集群NAS（分布式文件系统）这块了解一些，随便说说，仅限于通用集群NAS。宣传自研集群NAS的公司不少，OEM居多，做研发的不多，完全自研就更少了。列一些接触过，完全自研，产品化程度相对高一些的吧。大一点的，华为 （oceanstor 9000），曙光（parastor）。市场上见的比较多了。小一点的，龙存，这个算是老牌子了。聚存，这个知道的人不多。基于ceph的公司这几年不少，用过其中一家的东西，块这块还行，文件这块还需要时间。分布式存储其实是一个比较大的领域。有分布式数据库、分布式文件系统、分布式块（ServerSAN）、分布式对象存储之类。做的公司挺多，不过真正都自己的代码的挺少，很多都是开源改的。分布式数据来说一般互联网公司用的多，像阿里，腾讯、网络都有自己分布式数据库。国内做分布式文件系统来说，数中科院的一帮人做的最早。从中科院出来人基本的分为三家，曙光，龙存，达沃。这三家基本都属于自研并且应用时间都在国内来说时间最久了。也有像华为、淘宝、网络、腾讯的文件系统。

I. 分布式存储技术有哪些

中央存储技术现已发展非常成熟。但是同时，新的问题也出现了，中心化的网络很容易拥挤，数据很容易被滥用。传统的数据传输方式是由客户端向云服务器传输，由服务器向客户端下载。而分布式存储系统QKFile是从客户端传送到 N个节点，然后从这些节点就近下载到客户端内部，因此传输速度非常快。对比中心协议的特点是上传、下载速度快，能够有效地聚集空闲存储资源，并能大大降低存储成本。

在节点数量不断增加的情况下，QKFile市场趋势开始突出，未来用户数量将呈指数增长。分布式存储在未来会有很多应用场景，如数据存储，文件传输，网络视频，社会媒体和去中心化交易等。因特网的控制权越来越集中在少数几个大型技术公司的手中，它的网络被去中心化，就像分布式存储一样，总是以社区为中心，面向用户，而分布式存储就是实现信息技术和未来因特网功能的远景。有了分布式存储，我们可以创造出更加自由、创新和民主的网络体验。是时候把因特网推向新阶段了。

作为今年非常受欢迎的明星项目，关于QKFile的未来发展会推动互联网的进步，给整个市场带来巨大好处。分布式存储是基于因特网的基础结构产生的，区块链分布式存储与人工智能、大数据等有叠加作用。对今天的中心存储是一个巨大的补充，分布式时代的到来并不是要取代现在的中心互联网，而是要使未来的数据存储发展得更好，给整个市场生态带来不可想象的活力。先看共识，后看应用，QKFile创建了一个基础设施平台，就像阿里云，阿里云上面是做游戏的做电商的视频网站，这就叫应用层，现阶段，在性能上，坦白说，与传统的云存储相比，没有什么竞争力。不过另一方面来说，一个新型的去中心化存储的信任环境式非常重要的，在此环境下，自然可以衍生出许多相关应用，市场潜力非常大。

虽然QKFile离真正的商用还有很大的距离，首先QKFile的经济模型还没有定论，其次QKFile需要集中精力发展分布式存储、商业逻辑和 web3.0，只有打通分布式存储赛道，才有实力引领整个行业发展，人们认识到了中心化存储的弊端，还有许多企业开始接受分布式存储模式，即分布式存储 DAPP应用触达用户。所以QKFile将来肯定会有更多的商业应用。创建超本地高效存储方式的能力。当用户希望将数据存储在QKFile网络上时，他们就可以摆脱巨大的集中存储和地理位置的限制，用户可以看到在线存储的矿工及其市场价格，矿工之间相互竞争以赢得存储合约。使用者挑选有竞争力的矿工，交易完成，用户发送数据，然后矿工存储数据，矿工必须证明数据的正确存储才能得到QKFile奖励。在网络中，通过密码证明来验证数据的存储安全性。采矿者通过新区块链向网络提交其储存证明。通过网络发布的新区块链验证，只有正确的区块链才能被接受，经过一段时间，矿工们就可以获得交易存储费用，并有机会得到区块链奖励。数据就在更需要它的地方传播了，旋转数据就在地球范围内流动了，数据的获取就不断优化了，从小的矿机到大的数据中心，所有人都可以通过共同努力，为人类信息社会的建设奠定新的基础，并从中获益。

J. 知名分布式存储系统包含哪些

ceph相关的有元核云、华为的oceanstor9000、UDS等。