一、在DevOps、微服務(wù)化、容器等新技術(shù)的落地過程中分布式存儲有哪些優(yōu)勢和不足？

【問題描述】存儲是IT架構(gòu)最基礎(chǔ)的部分，新技術(shù)的發(fā)展對存儲提出了更高的要求，分布式存儲針對這些新技術(shù)有哪些特長？不足又有哪些？

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)： 

分布式存儲在IT架構(gòu)中的定位更多的是資源的彈性伸縮，能力覆蓋局限于 IaaS和成本方面，且分布式存儲和集中式存儲在面向PaaS和SaaS而言，呈現(xiàn)越來越友好的狀態(tài)，具體在下列幾個方面：

1.靈活擴(kuò)展?jié)M足海量數(shù)據(jù)存儲需求

分布式存儲系統(tǒng)，采用Scale-out擴(kuò)展架構(gòu)，可實現(xiàn)超大集群規(guī)模的部署，從3節(jié)點存儲集群起步，可實現(xiàn)靈活的擴(kuò)展至數(shù)千節(jié)點。存儲容量可實現(xiàn)一個集群EB級數(shù)據(jù)空間。同時由于分布式架構(gòu)，每一個存儲節(jié)點都可以提供獨立的性能支撐，在高并發(fā)的數(shù)據(jù)處理中，可以實現(xiàn)更高的存儲性能，更高的帶寬吞吐和IOPS。有效的解決海量數(shù)據(jù)高擴(kuò)展和高性能的存儲需求。

2.彈性擴(kuò)容與替換

由于實現(xiàn)了分布式存儲平臺，那么此平臺無論多少個節(jié)點都可以看作一個資源池，每一個節(jié)點可以看做這個資源池的一個分子。通過系統(tǒng)預(yù)裝、軟件優(yōu)化可直接將分子加入到整個平臺之中，因而，在存儲性能或者容量資源不夠時，均可以通過添加硬件資源來提升存儲集群的相應(yīng)資源。

另一方面，由于硬件采用標(biāo)準(zhǔn)化X86服務(wù)器，并且集群內(nèi)每個節(jié)點均通過軟件系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一管理，在硬件設(shè)備老舊或者故障時，可便捷的直接更換新硬件，加入集群中。簡單方便并且對于上層業(yè)務(wù)無感知。友善的提供產(chǎn)品更替。并且，更替節(jié)點或者磁盤后，存儲系統(tǒng)將會進(jìn)行自動重建數(shù)據(jù)，平衡各節(jié)點的數(shù)據(jù)分布。此操作無需人工干預(yù)即可自動完成。降低使用難度。

3.可視化、標(biāo)準(zhǔn)化讓管理更簡單

相較于傳統(tǒng)存儲黑盒子的管理方式，分布式存儲實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)硬件的交付，標(biāo)準(zhǔn)硬件服務(wù)器的運(yùn)維管理會更簡單。在存儲生命周期過程中的管理具備以下優(yōu)點。

部署上線：存儲節(jié)點內(nèi)置與硬件深度優(yōu)化后的存儲系統(tǒng)，30分鐘即可實現(xiàn)部署上線。告別傳統(tǒng)的軟件部署安裝，調(diào)優(yōu)適配，真正實現(xiàn)了開箱即用。

配置規(guī)劃：按照系統(tǒng)指示，實現(xiàn)資源分配和管理。資源配置可實現(xiàn)靈活的分配和回收。配置規(guī)劃全部可視化操作，無需人工手動記錄對應(yīng)關(guān)系，一切均可直觀使用管理。

管理運(yùn)維：直觀的可視化管理設(shè)計，可實現(xiàn)全集群的一頁管理。硬件的cpu、網(wǎng)絡(luò)、磁盤等健康監(jiān)控，到邏輯卷、用戶數(shù)、存儲集群的穩(wěn)定運(yùn)行情況均可動態(tài)展示，做到實時監(jiān)控預(yù)警。

故障排查：故障排場從傳統(tǒng)的故障告警實現(xiàn)了提前預(yù)防。分布式存儲可實現(xiàn)集群的健康監(jiān)測，在故障潛伏期即可實現(xiàn)故障提醒。真正實現(xiàn)故障的提前處理，防患未然。

4.統(tǒng)一存儲資源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享共用

分布式存儲系統(tǒng)通過統(tǒng)一硬件資源池，同時提供塊、文件、對象三種存儲服務(wù)。因而，數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)將統(tǒng)一存放到云存儲資源池中。通過存儲管理系統(tǒng)，可根據(jù)用戶指令實現(xiàn)數(shù)據(jù)的調(diào)動與共享。

另一方面，存儲系統(tǒng)內(nèi)置數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)分析等于數(shù)據(jù)強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，可實現(xiàn)便捷的數(shù)據(jù)處理，并將處理好的完整數(shù)據(jù)對接到大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用。便捷的實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的挖掘，助力企業(yè)正在實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型！

5.更高的可靠性

分布式存儲系統(tǒng)在數(shù)據(jù)冗余方面，通過多副本、糾刪碼等技術(shù)，不僅可以容忍多磁盤的故障不影響數(shù)據(jù)可靠性，在數(shù)據(jù)重構(gòu)修復(fù)方面效率也大大提升。由于采用了熱備空間概念，將原本一塊磁盤重構(gòu)數(shù)據(jù)的壓力均攤到多磁盤上，速度可提升至1T/30min。另一方面，由于采用了無中心化設(shè)計，所有存儲節(jié)點均可承載業(yè)務(wù)系統(tǒng)，分布式存儲還能夠容忍服務(wù)器故障，存儲系統(tǒng)依然穩(wěn)定可用，可靠性更優(yōu)。

二、分布式存儲應(yīng)用場景有哪些呢？

【問題描述】目前，雖然分布式存儲成熟度已經(jīng)在實際環(huán)境中有了一定的驗證，不過應(yīng)該還沒有鋪開用呢吧？因此，分布式存儲是否有它本身去適用的場景呢？有哪些更適合去用分布式存儲？有哪些因素我們應(yīng)該去評估，使用分布式存儲呢？比如說備份：我們用一臺傳統(tǒng)大盤存儲，是不是也就滿足了，而不是用對象存儲。這樣成本也會很低了。

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)：

分布式的“四高”特性，使得其在高性能計算、大數(shù)據(jù)視頻云及大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中有著廣泛的應(yīng)用。

高性能計算場景

在如氣象氣候、地質(zhì)勘探、航空航天、工程計算、材料工程等領(lǐng)域，基于集群的高性能計算，已成為必需的輔助工具。集群系統(tǒng)有極強(qiáng)的伸縮性，可通過在集群中增加或刪減節(jié)點的方式，在不影響原有應(yīng)用與計算任務(wù)的情況下，隨時增加和降低系統(tǒng)的處理能力。根據(jù)不同的計算模式與規(guī)模，構(gòu)成集群系統(tǒng)的節(jié)點數(shù)可以從幾個到成千上萬個。這些業(yè)務(wù)對后端的存儲系統(tǒng)提出了新的需求，包括統(tǒng)一的存儲空間、高效率的文件檢索、高帶寬的吞吐性能，高可靠的數(shù)據(jù)安全保障等。

大數(shù)據(jù)視頻云應(yīng)用場景

隨著視頻高清技術(shù)及超高清技術(shù)的普及，視頻大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，如雪亮工程、平安城市、廣電媒資、影視制作、視頻網(wǎng)站等領(lǐng)域，對存儲設(shè)備提出了大容量、高讀寫性能、高可靠性、低延時及可擴(kuò)展性等需求。針對這樣大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，就需要一個技術(shù)先進(jìn)、性能優(yōu)越的存儲系統(tǒng)作為后端數(shù)據(jù)存儲的支撐者。

大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及人工智能的發(fā)展，各種基于海量用戶/數(shù)據(jù)/終端的大數(shù)據(jù)分析及人工智能業(yè)務(wù)模式不斷涌現(xiàn)，同樣需要充分考慮存儲功能集成度、數(shù)據(jù)安全性、數(shù)據(jù)穩(wěn)定性，系統(tǒng)可擴(kuò)展性、性能及成本各方面因素。

在數(shù)據(jù)爆發(fā)增長的“數(shù)字時代”，軟件定義的分布式存儲是存儲技術(shù)高速發(fā)展的結(jié)晶，并具有著很大的成長空間，必將應(yīng)用于更廣泛的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景。

三、銀行業(yè)在分布式存儲與集中存儲的選擇上應(yīng)注意哪些問題？如何選擇適合的存儲類型？

@趙海 技術(shù)經(jīng)理：

銀行業(yè)的數(shù)據(jù)：

交易數(shù)據(jù)：屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以二維表的形式存在于交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，屬于首要數(shù)據(jù)。

影像數(shù)據(jù)：客戶簽約所需的非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存在內(nèi)容管理平臺當(dāng)中。

歷史數(shù)據(jù)：從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中歸檔出來的歷史數(shù)據(jù)。

分析數(shù)據(jù)：從交易系統(tǒng)當(dāng)中下沉的數(shù)據(jù)，用來做監(jiān)管報送、反洗錢、運(yùn)營分析等的分析類數(shù)據(jù)。

運(yùn)維數(shù)據(jù)：日志、報告、監(jiān)控等一系列系統(tǒng)運(yùn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)。

存儲的選擇，究竟是分布式存儲還是集中式存儲，主要看兩點：

1. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是什么樣的？如果是交易類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，那么一般都是二維表形式，以塊數(shù)據(jù)存取方式為最優(yōu)。因為存儲層與數(shù)據(jù)庫層對數(shù)據(jù)存取粒度，事務(wù)的處理，并發(fā)的控制都非常契合，性能也是最好。如果是非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的影像數(shù)據(jù)，不妨選擇分布式存儲，節(jié)省成本而且提高了業(yè)務(wù)的并發(fā)能力。

2.穩(wěn)定性如何？交易類的數(shù)據(jù)一定要求是穩(wěn)定的存儲平臺，不成熟的的分布式架構(gòu)或者應(yīng)用資歷尚淺的不要輕易用到交易類系統(tǒng)上。

四、分布式存儲選型有何依據(jù)？

【問題描述】目前分布式存儲廠商太多，一搜一大把。有基于ceph進(jìn)行二開的，也有一些說是自研的。有重在軟件類的，也有搞一體機(jī)綁定的，那么我們應(yīng)該如何做選型呢？

1.cpu、mem、緩存磁盤等等如何選擇？

2.選型依據(jù)都有哪些指標(biāo)以及對應(yīng)的參數(shù)？

3.形態(tài)是純軟還是軟硬一體的會有哪些差異呢？

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)：

1.cpu、mem、緩存磁盤等等如何選擇？

如果是軟件定義存儲，一切以實際場景對cpu、men、緩存的需求為準(zhǔn)，如果是一體化存儲，相對的型號有對應(yīng)的建議場景需求。

2.選型依據(jù)都有哪些指標(biāo)以及對應(yīng)的參數(shù)？

主要看場景，比如私有云部署，海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，高性能計算，流媒體和視頻監(jiān)控場景，對應(yīng)參數(shù)，建議按照現(xiàn)場需求，如IOPS、吞吐。

3.形態(tài)是純軟還是軟硬一體的會有哪些差異呢？

純軟，便宜，更靈活

一體化，貴，更可靠更穩(wěn)定

五、分布式存儲使用過程穩(wěn)定性和可靠性如何保障？

【問題描述】分布式存儲和集中式存儲相比，有很強(qiáng)的價格優(yōu)勢，在實際使用過程中，依然需要通過容量管理的方式對存儲成本進(jìn)行評估，存儲成本在分布式存儲體系中，更多的以集群使用率進(jìn)行呈現(xiàn)。在目前開源的分布式存儲產(chǎn)品中，絕大多數(shù)采取偽隨機(jī)算法的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)平衡，比較典型的是Ceph，因此導(dǎo)致分布式存儲在使用一定時間后，出現(xiàn)集群可用率造成較大的誤差。分布式存儲架構(gòu)師和工程師需要通過相應(yīng)的技術(shù)手段監(jiān)控分布式存儲的數(shù)據(jù)使用情況和數(shù)據(jù)平衡狀態(tài)，其中包括災(zāi)難性數(shù)據(jù)遷移和數(shù)據(jù)分布閾值，保障分布式存儲在使用過程的穩(wěn)定性和可靠性。

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)： 

從根本上說，這是數(shù)據(jù)均衡的問題，在Ceph的技術(shù)體系中，尤為突出。

數(shù)據(jù)均衡是保證分布式存儲的每個盤的數(shù)據(jù)相對分布均衡，依靠自身的數(shù)據(jù)均衡算法，確保數(shù)據(jù)分布能夠 遵循每個Pool的Rule-Set規(guī)則，同時又要保證每個Pool對應(yīng)的PG較為合理的分布在每個OSD中，在Ceph的數(shù)據(jù)均衡體系中，每個Pool的作用是不一樣的，有的存放元數(shù)據(jù)，有的存放業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，因此容易造成數(shù)據(jù)分布存在不均衡性。

在Ceph新版本中，已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分布的智能管理，在很多商業(yè)分布式存儲產(chǎn)品，也具備類似的功能，通過相關(guān)的計算模型，根據(jù)數(shù)據(jù)的匯入進(jìn)行實時的迭代計算，能夠?qū)?shù)據(jù)分布進(jìn)行最優(yōu)分布管理，據(jù)實際統(tǒng)計，數(shù)據(jù)分布的誤差基本可以控制在2%之內(nèi)。

@Lucien168 滴滴 存儲工程師：

分布式系統(tǒng)一般都是靠 分布式協(xié)議paxos算法或者Raft算法來保證集群的高可用性和可靠性，一般只要運(yùn)維和監(jiān)控的保障不會出現(xiàn)大問題。

數(shù)據(jù)不均衡：

但是咱們在運(yùn)維的過程中，會發(fā)現(xiàn)ceph的crush算法，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜, 集群中數(shù)據(jù)的不均衡。這個時候就需要我們監(jiān)控的及時告警，以及運(yùn)維工具定期的做reblanace來保證集群數(shù)據(jù)的均衡性。

遷移IO爭搶：

在集群節(jié)點有變動的時候會導(dǎo)致集群均衡的遷移，那么集群內(nèi)部的遷移IO肯定會影響客戶端請求的IO，這個時候需要我們針對集群內(nèi)部IO設(shè)置優(yōu)先級以及控制好速率，優(yōu)先來保證客戶端IO的完成。

@劉東 東軟集團(tuán) it技術(shù)咨詢顧問：

在以ceph為代表的分布式存儲的集群中確實會存在數(shù)據(jù)分布不均衡的問題，特別是在剛剛部署完成ceph群集或進(jìn)行集群擴(kuò)容的時候，加入了新的盤，會使這個情況更加嚴(yán)重，OSD數(shù)量會發(fā)生變化，，而集群中只要有一個OSD先被寫滿，那么整個集群都將無法寫入數(shù)據(jù)，所會極大的影響存儲穩(wěn)定性和可靠性。

為了盡可能避免這種情況，提高分布式集群存儲利用率，需要盡可能的將PG均勻分布在OSD上，通常有以下幾種做法：

1. 設(shè)置osd均衡權(quán)重，做osd reweight，可以根據(jù)每個OSD上的PG數(shù)量來調(diào)整，默認(rèn)值是120%。當(dāng)然這種方式需要定期監(jiān)控狀態(tài)，并不是一個自動化的方案。

2. 使用balancer的方式，將PG 在各個OSD上自動遷移，達(dá)到均衡的效果。

六、如何有效和智能的控制并恢復(fù)IO，減少因IO問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)批量計算的影響，是分布式存儲考慮和解決的問題？

【問題描述】金融場景具有高密集IO的特性，尤其在數(shù)據(jù)批量計算方面，分布式存儲在頻繁數(shù)據(jù)分布和遷移過程中通常會帶來IO爭搶的問題，在大規(guī)模集群遇到擴(kuò)容或硬盤替換時尤為明顯，給分布式存儲在金融領(lǐng)域的深入使用帶來了一定的風(fēng)險。如何有效和智能的控制并恢復(fù)IO，減少因IO問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)批量計算的影響，是分布式存儲架構(gòu)師必須要考慮和解決的問題？

@Lucien168 滴滴 存儲工程師：

backfill和recovery的最優(yōu)值

ceph在增加osd的時候會觸發(fā)backfill，讓數(shù)據(jù)得到平均，觸發(fā)數(shù)據(jù)的遷移

ceph在移除osd的時候需要在節(jié)點上進(jìn)行數(shù)據(jù)的恢復(fù)，也有數(shù)據(jù)的遷移和生成

只要是集群里面有數(shù)據(jù)的變動就會有網(wǎng)卡流量，cpu，內(nèi)存等資源的占用，并且最重要的是還有磁盤的占用，這個客戶端也是需要對磁盤進(jìn)行訪問的，當(dāng)請求出現(xiàn)碰撞的時候，肯定會比正常的情況下要慢很多，而且還有可能因為資源方面的原因而引起機(jī)器down機(jī)等異常狀況的出現(xiàn)

主要引起的問題可能：

• * 在peering的時候 block 了IO請求
• * 在backfill的引起了slow requests
• * 上面的兩個情況會引起客戶端的降速和出現(xiàn)soft lockup

這個在一般情況下會出現(xiàn)不同的需求：

1. 慢點可以一定不能出問題，不能中斷業(yè)務(wù)

2. 越快遷移完越好，早點結(jié)束維護(hù)服務(wù)

3. 需要又快又不能影響業(yè)務(wù)

這個需要根據(jù)自己可以掌控的程度來進(jìn)行控制，首先環(huán)境的不同，影響不同，遷移數(shù)據(jù)量，網(wǎng)卡的帶寬都是重要的影響因素，從整體上可以根據(jù)自己的環(huán)境按照上面的三個要求中的一個進(jìn)行控制。

osd recoveryoppriority = 3#默認(rèn)值10 #恢復(fù)操作優(yōu)先級，取值1-63，值越高占用資源越高osd recovery max active = 3#默認(rèn)值15 #同一時間內(nèi)活躍的恢復(fù)請求數(shù)osd max backfills = 1#默認(rèn)值10 #一個OSD允許的最大backfills數(shù)osd recovery max active = 3 （default : 15)osd recoveryoppriority = 3 (default : 10)osd max backfills = 1 (default : 10)

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)： 

從分布式存儲在金融領(lǐng)域的實際使用過程中，不定期會有常規(guī)的運(yùn)維操作，比如題主所提到的大規(guī)模集群的擴(kuò)容和磁盤更換，IO爭搶也是較為常見的問題之一。

拋磚引玉，筆者所遇到的大規(guī)模集群中，單個集群超過1K的存儲節(jié)點，按照正常的概率，每個月會有數(shù)量不等的磁盤損壞，每個季度會存在一次集中換盤，這些操作都會通過數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)負(fù)載和數(shù)據(jù)平衡的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，IO爭搶大都發(fā)生在這個場景， 高密集IO計算的爭搶更多的取決于數(shù)據(jù)分布算法的合理性。

通常情況下，拋開分布式存儲自身的算法，更多的采取時間策略+流量策略的方式規(guī)避IO爭搶，比如在業(yè)務(wù)高峰期避開磁盤變更窗口，而流量策略更多的是基于數(shù)據(jù)流量恢復(fù)速率閾值匹配業(yè)務(wù)場景，最終實現(xiàn) 在不影響業(yè)務(wù)IO的情況下，快速完成數(shù)據(jù)遷移恢復(fù)。

@劉東 東軟集團(tuán) it技術(shù)咨詢顧問：

分布式存儲在發(fā)生OSD變化的時候確實會導(dǎo)致IO波動，特別是在擴(kuò)容或升級時，會做自身的的數(shù)據(jù)均衡，發(fā)生大規(guī)模的數(shù)據(jù)遷移造成IO數(shù)據(jù)影響。所以為了避免了類似情況發(fā)生，需要考慮業(yè)務(wù)的繁忙時間段，避免在高峰期進(jìn)行磁盤或節(jié)點擴(kuò)容等操作。

除了避免時間固定時間窗口以外，在擴(kuò)容策略上，還要避免一次大規(guī)模增加OSD數(shù)量。比如每次只擴(kuò)容一個OSD或者一個節(jié)點（按存儲隔離策略），雖然工作量會增加一些，但是不會造成大規(guī)模的持續(xù)性的影響。

在由于故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)恢復(fù)時，可以限定數(shù)據(jù)恢復(fù)的流量策略，例如將恢復(fù)流量占用IO利用率閾值小于30~50%來保證生產(chǎn)IO的性能，這些都是避免IO爭用的手段和策略。

七、分布式存儲出現(xiàn)整個集群故障，如何保障數(shù)據(jù)安全性？是否可以跟傳統(tǒng)存儲一樣可以做數(shù)據(jù)恢復(fù)？

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)：

針對這個問題可以這么看，如果單機(jī)房部署，分布式存儲所有的冗余措施全部失效，觸發(fā)整個集群故障，必然不能保障數(shù)據(jù)的安全性，只能從業(yè)務(wù)層面進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)錄，這種概率非常低。

如果多機(jī)房部署，出現(xiàn)整個集群宕機(jī)的概率極底，如果多機(jī)房部署的情況下出現(xiàn)單機(jī)房不能提供服務(wù)，有兩種方式。

1、單側(cè)機(jī)房發(fā)生了全局故障，數(shù)據(jù)完全丟失，另一側(cè)機(jī)房承接主站點工作，等待機(jī)房故障解決或集群故障解決后，同步數(shù)據(jù)，需要花費較長時間。這種數(shù)據(jù)同步的方式叫做數(shù)據(jù)回遷。

2、 單側(cè)機(jī)房發(fā)生臨時性故障，故障恢復(fù)之后，可以提供對象存儲服務(wù)，原來的主站點從臨時故障中恢復(fù)，需要從備站點同步的數(shù)據(jù)量相對較小。

八、分布式存儲的數(shù)據(jù)災(zāi)備復(fù)制？

【問題描述】目前已知的分布式存儲的數(shù)據(jù)災(zāi)備復(fù)制方式，主要是采用第三方的數(shù)據(jù)復(fù)制軟件。請問老師，現(xiàn)在有沒有開發(fā)出類似于傳統(tǒng)存儲機(jī)頭的同步、異步復(fù)制技術(shù)？如果有，兩端的結(jié)構(gòu)是否必須保持一致？

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)：

分布式存儲系統(tǒng)在數(shù)據(jù)冗余方面，通過多副本、糾刪碼等技術(shù)，不僅可以容忍多磁盤的故障不影響數(shù)據(jù)可靠性，在數(shù)據(jù)重構(gòu)修復(fù)方面效率也大大提升。由于采用了熱備空間概念，將原本一塊磁盤重構(gòu)數(shù)據(jù)的壓力均攤到多磁盤上，速度可提升至1T/30min。另一方面，由于采用了無中心化設(shè)計，所有存儲節(jié)點均可承載業(yè)務(wù)系統(tǒng)，分布式存儲還能夠容忍服務(wù)器故障，存儲系統(tǒng)依然穩(wěn)定可用，可靠性更優(yōu)。

九、分布式存儲的擴(kuò)容方案？

【問題描述】分布式存儲在初建的時候，通常已經(jīng)規(guī)劃好最優(yōu)的方案，各個節(jié)點的職能已確定。在生產(chǎn)使用中，若存儲系統(tǒng)容量已不滿足當(dāng)前新增的需求，必須進(jìn)行擴(kuò)容。擴(kuò)容是否新的存儲節(jié)點不是加入原來的集群，而實際上相當(dāng)于再新建一套分布性存儲系統(tǒng)？

@顧黃亮 蘇寧消費金融有限公司 技術(shù)總監(jiān)：

由于實現(xiàn)了分布式存儲平臺，那么此平臺無論多少個節(jié)點都可以看作一個資源池，每一個節(jié)點可以看做這個資源池的一個分子。通過系統(tǒng)預(yù)裝、軟件優(yōu)化可直接將分子加入到整個平臺之中，因而，在存儲性能或者容量資源不夠時，均可以通過添加硬件資源來提升存儲集群的相應(yīng)資源。

另一方面，由于硬件采用標(biāo)準(zhǔn)化X86服務(wù)器，并且集群內(nèi)每個節(jié)點均通過軟件系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一管理，在硬件設(shè)備老舊或者故障時，可便捷的直接更換新硬件，加入集群中。簡單方便并且對于上層業(yè)務(wù)無感知。友善的提供產(chǎn)品更替。并且，更替節(jié)點或者磁盤后，存儲系統(tǒng)將會進(jìn)行自動重建數(shù)據(jù)，平衡各節(jié)點的數(shù)據(jù)分布。此操作無需人工干預(yù)即可自動完成。降低使用難度。