深入理解分析各種類型存儲的差異與不同

分布式存儲解決方案

分布式存儲解決方案主要應用於對於存儲性能要求不是很高的應用當中。分部是存儲解決方案，在用多個主機，多個副本冗餘的方案，來保證業務的可靠性。比如眾所周知的Google的GFS解決方案就是典型的分布式解決方案。分布式解決方案的最大問題是，存儲網絡利用傳統網絡和服務器來傳輸數據和保存數據到服務器的本地磁盤，這樣會導致大量的性能下降。

目前開源的分布式存儲解決方案有：

Hadoop的HDFS，HDFS的基本原理和GFS的原理是相同的

有Redhat主導的Ceph，但是相比HDFS，Ceph提供了更豐富的數據訪問形式，包括直接塊訪問、文件訪問、對象訪問的三種形式。便於在雲應用中提供靈活的存儲服務。

Ceph的解決方案和HDFS相類似，都分為Master節點和Slave節點來存儲數據，其中Master節點主要是負責記錄數據所在位置，用戶目錄樹等信息，Slave（inode）節點主要負責存儲具體的數據。  

分部是的存儲服務有這樣的兩個優點，價格低廉、若耦合性、易於擴展。分布式存儲由於采用了多副本的冗餘類型，可以使得單個存儲節點的可靠性要求大大降低，就是失去心跳連接，還可以正常訪問；同時，分布式存儲也沒有對於存儲服務器的品牌型號有要求，甚至可以是老舊個人計算機；第三代，由於利用了IP網絡作為節點間傳輸數據的方式，因此在擴展時，隻受限於IP子網的所容納主機的個數，在擴展時可以大量增加服務器個數。

但是這樣的存儲也免不了這些缺點：1、Master節點成為了單點的性能瓶頸和故障中心：由於Master節點存儲用戶目錄樹數據和控製信息，所以Master節點的可靠性變得尤為重要，通常采用多機備份的方式來實現可靠性，但是性能瓶頸的問題難於解決。2、存儲訪問效率低下：由於節點的不可靠性，需要存在多個副本來保證數據的可用性，這樣大大浪費了存儲空間，也增加了存取時間。3、訪問速度低下：由於訪問每次的寫操作需要寫入大量的副本，服務器節點的性能也不佳，存取受限於網絡訪問速度，導致訪問速度並不是很快。

常見的應用場景：

分布式存儲的常見應用場景通常位於實時性要求不高的環境下，如大數據分析等應用環境。但是今年來，隨著技術的進步，分布式存儲的應用領域逐漸增加。

傳統存儲解決方案

傳統存儲解決方案是指利用磁盤陣列來實現的存儲的方案。有麵向文件塊的San存儲，還有麵向文件的Nas存儲。通常，客戶在購買此類存儲時，都會買來自某些廠商的對應的磁盤櫃或者磁盤籠。

傳統存儲解決方案在性能上，相比分布式存儲，是有絕對的性能優勢的，由於存儲在每個盤櫃中采用Raid方式來保證存儲的高可靠性，大大減少了磁盤的利用率。同時，由於磁盤櫃中每個盤籠采用了廠商自我規定的方式傳輸和同步數據，也遠遠地高於TCP/IP協議中傳輸數據的效率，在訪問的過程中，會感覺明顯很快。

然而傳統存儲也有很多問題。1、擴展性差：在磁盤陣列部署安裝的時候，就已經決定了該存儲設備的最大使用空間，當增加盤櫃或者磁盤節點時，會造成極大的不便性，需要專業人員來維護。2、耦合性強：每一個磁盤櫃，其中每個磁盤籠甚至是磁盤，都必須是同一個廠商的設備，不能再不同廠商設備間混用。3、昂貴的價格：為了滿足高可靠和高性能的要求，硬件廠商采用了大量的定製電路和硬件電路來實現，通常每一個盤櫃盤籠磁盤的價格也非常的昂貴，使得預算有限的客戶可望而不可即。4、地理位置限製：傳統磁盤陣列傳輸通常會使用專門的存儲網絡SAN，這樣的網絡無法通過互聯網絡或者專線網絡互聯，導致數據異地傳輸不便。

但是目前的傳統存儲也有了很大的改進。FCoE技術的使用，使得存儲網絡中的數據，可以通過傳統網絡，跨區域、跨地域互聯。各廠商間的競爭也大大壓低了設備的價格。但是擴展性和分布式存儲的方式相比，還是有一定差距的。

高性能分布式存儲

隨著今年來大規模計算的迅猛發展，人們對於高性能存儲的要求逐步增加。不管是分布式存儲，還是傳統存儲的全閃方案，都難以滿足日益增加的高性能計算的要求。在最新的全球超級計算機排名中，新晉榜首就在用了利用軟件來提高存儲性能的HPC存儲。Intel等公司也有了高性能存儲的開源版本Lustre。

我司的HPE Apollo 4500係列就是這類海量高性能存儲的代表。但是樓主對於這類技術研究並不深入，希望有大神能在後麵跟帖回複一下對於這類HPC存儲的深入理解和使用。