引言

隨著信息技術(shù)呈現(xiàn)井噴式發(fā)展,，尤其以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為代表的IT新基建將成為新經(jīng)濟(jì)的發(fā)展動能。同時以云計算,、大數(shù)據(jù),、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字技術(shù)不斷涌現(xiàn),，快速向各領(lǐng)域進(jìn)行融合滲透,。在技術(shù)導(dǎo)向更為明顯的今天，以數(shù)據(jù)為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是大勢所趨,。在筆者所在的金融領(lǐng)域,，更是數(shù)據(jù)密集型行業(yè),，無論在企業(yè)經(jīng)營的方方面面，所積累的海量數(shù)據(jù)資源,，通過對這些數(shù)字資產(chǎn)進(jìn)行管理,、應(yīng)用、治理,，并運用到內(nèi)部管理,、過程優(yōu)化、業(yè)務(wù)運營和數(shù)字反饋等多個領(lǐng)域,。

在本篇文章中,，通過對分布式存儲的發(fā)展路徑、架構(gòu)類型,、分布式理論,，以及在數(shù)據(jù)治理場景中的實踐進(jìn)行闡述，一起探討分布式存儲技術(shù)在數(shù)據(jù)治理體系中發(fā)揮怎樣的價值,。

一,、新數(shù)據(jù)時代存儲所面臨的挑戰(zhàn)

隨著人臉識別、人工智能,、 AI 安防,、物聯(lián)網(wǎng)、 5G 等新技術(shù)新業(yè)務(wù)的快速應(yīng)用,，使得數(shù)據(jù)的增長飛速發(fā)展,。傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)的集中式架構(gòu)，導(dǎo)致在擴(kuò)展性上無法滿足數(shù)據(jù)增長需求,。另一方面,，隨著新業(yè)務(wù)的應(yīng)用，性能需求也將越來越高,，容量與性能的雙重增長,，導(dǎo)致存儲系統(tǒng)面臨新的挑戰(zhàn)。

1 ,、存儲擴(kuò)展能力有限

在新數(shù)據(jù)時代,，數(shù)據(jù)的高速增長成為主要特性，存儲的擴(kuò)展性成為重要考慮指標(biāo)之一,。傳統(tǒng)存儲采用集中式架構(gòu),，存儲的擴(kuò)展性受制于控制器性能，無法提供有效的高擴(kuò)展能力,。另一方面,，在傳統(tǒng)存儲架構(gòu)中，數(shù)據(jù)處理均依靠控制器能力，因此,，在海量數(shù)據(jù)的處理上更是難以承載,。

2 、硬件封閉,，管理復(fù)雜

傳統(tǒng)存儲是個黑盒子,，設(shè)備管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用均無法提供可視化操作，在業(yè)務(wù)數(shù)量越來越多,，數(shù)據(jù)應(yīng)用越來越復(fù)雜的今天,，無可視化操作的管理系統(tǒng)給運維帶來很大的難度。例如 LUN 與主機的映射關(guān)系管理,、 LUN 的性能、容量規(guī)劃管理等都需要一對一的調(diào)整,、管理,。無形中增加了管理難度，提升了運維成本,。

3 ,、數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)難共享利用

數(shù)據(jù)的價值在于利用,，傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)常常做到了數(shù)據(jù)存的作用,，但針對數(shù)據(jù)的管理和利用往往差強人意。目前數(shù)據(jù)中心一般都有幾十個到上百個業(yè)務(wù)系統(tǒng),，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)對存儲的需求和使用方式都不一樣,，比如用戶數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要有高 IOPS 的塊存儲服務(wù)，廣電用戶非線性視頻編輯,、醫(yī)院 PACS 系統(tǒng)需要大容量大吞吐的文件存儲,、對象存儲等等。存儲系統(tǒng)獨立建設(shè),，從而形成數(shù)據(jù)孤島,。對于共享數(shù)據(jù)型業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)或大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)建設(shè)必須繼續(xù)重建獨立基礎(chǔ)架構(gòu)。重復(fù)投資,，架構(gòu)復(fù)雜,，回報率低下。

4 ,、可靠性不足

傳統(tǒng)存儲雖然封閉式獨有硬件設(shè)計,，但在一個引擎情況下，雖然內(nèi)置兩個控制器,，在引擎層面依然存在單點故障風(fēng)險,。在數(shù)據(jù)冗余方面，傳統(tǒng)存儲架構(gòu)通常采用 raid 冗余方式，通過熱備磁盤的方式作為損害磁盤的替換方案,。但 raid 的數(shù)據(jù)重構(gòu),，往往需要整個 raid 組的所有磁盤參與重構(gòu)，從而導(dǎo)致重構(gòu)的速度很慢而且性能影響較大,。如果此時此 raid 組再次發(fā)生磁盤損壞,，數(shù)據(jù)丟失一定會發(fā)生。因此,，在可靠性上依然差強人意,。

二、分布式存儲解決之道

分布式存儲采用分布式架構(gòu),，利用標(biāo)準(zhǔn) x86 服務(wù)器構(gòu)建存儲資源池,，消除了專用硬件的依賴性，并提供塊,、文件,、對象等多種存儲服務(wù)。此外,，分布式架構(gòu)實現(xiàn)了多節(jié)點高并發(fā)業(yè)務(wù)處理,，每一個節(jié)點都有數(shù)據(jù)存儲和處理能力，所以整個平臺具備更高性能和更高可靠性,，能夠同時滿足數(shù)據(jù)庫等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)高 IOPS 需求和視頻,、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)高吞吐需求，如下圖所示,。

三,、分布式存儲的產(chǎn)品價值

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)。

四,、分布式存儲和集中式存儲的對比

五,、常見的幾種分布式存儲以及應(yīng)用場景

1、HDFS

主要用于大數(shù)據(jù)的存儲場景,，是Hadoop大數(shù)據(jù)架構(gòu)中的存儲組件,。HDFS 在開始設(shè)計的時候，就已經(jīng)明確的它的應(yīng)用場景,，就是大數(shù)據(jù)服務(wù),，主要應(yīng)用于下列幾種場景。

對大文件存儲的性能比較高,，例如幾百兆,，幾個G的大文件。因為HDFS采用的是以元數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行文件管理,，而元數(shù)據(jù)的相關(guān)目錄和塊等信息保存在NameNode的內(nèi)存中,， 文件數(shù)量的增加會占用大量的NameNode內(nèi)存。如果存在大量的小文件,，會占用大量內(nèi)存空間,，引起整個分布式存儲性能下降，所以盡量使用HDFS存儲大文件比較合適,。

適合低寫入，多次讀取的業(yè)務(wù),。就大數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)而言,，其處理模式就是一次寫入、多次讀取,，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作,，HDFS的數(shù)據(jù)傳輸吞吐量比較高，但是數(shù)據(jù)讀取延時比較差,，不適合頻繁的數(shù)據(jù)寫入,。

HDFS采用多副本數(shù)據(jù)保護(hù)機制，使用普通的X86服務(wù)器就可以保障數(shù)據(jù)的可靠性,，不推薦在虛擬化環(huán)境中使用,。

2、Ceph

Ceph是目前應(yīng)用最廣泛的開源分布式存儲系統(tǒng),，已得到眾多廠商的支持,，許多超融合系統(tǒng)的分布式存儲都是基于Ceph深度定制,。而且Ceph已經(jīng)成為LINUX系統(tǒng)和OpenStack的“標(biāo)配”，用于支持各自的存儲系統(tǒng),。Ceph可以提供對象存儲,、塊設(shè)備存儲和文件系統(tǒng)存儲服務(wù)，同時支持三種不同類型的存儲服務(wù)的特性,，這是Ceph最鮮明的特點,，主要應(yīng)用于下列幾種場景。

Ceph沒有采用HDFS的元數(shù)據(jù)尋址的方案,，而且采用CRUSH算法,，數(shù)據(jù)分布均衡，并行度高,。而且在支持塊存儲特性上,，數(shù)據(jù)可以具有強一致性，可以獲得傳統(tǒng)集中式存儲的使用體驗,。

對象存儲服務(wù),，Ceph支持Swift和S3的API接口。在塊存儲方面,，支持精簡配置,、快照、克隆,。在文件系統(tǒng)存儲服務(wù)方面,，支持Posix接口，支持快照,。但是目前Ceph支持文件的性能相當(dāng)其他分布式存儲系統(tǒng),，部署稍顯復(fù)雜，性能也稍弱,，一般都將Ceph應(yīng)用于塊和對象存儲,。

Ceph是去中心化的分布式解決方案，需要提前做好規(guī)劃設(shè)計,，對技術(shù)團(tuán)隊的要求能力比較高,。特別是在Ceph擴(kuò)容時，由于其數(shù)據(jù)分布均衡的特性,，會導(dǎo)致整個存儲系統(tǒng)性能的下降,。

3、Swift

主要面向的是對象存儲,，和Ceph提供的對象存儲服務(wù)類似,。主要用于解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲問題，和Ceph的對象存儲服務(wù)的主要區(qū)別有幾個方面,。

客戶端在訪問對象存儲系統(tǒng)服務(wù)時,，Swift要求客戶端必須訪問Swift網(wǎng)關(guān)才能獲得數(shù)據(jù),。而Ceph使用一個運行在每個存儲節(jié)點上的OSD獲取數(shù)據(jù)信息，沒有一個單獨的入口點,，比 Swift 更靈活一些,。

數(shù)據(jù)一致性方面，Swift的數(shù)據(jù)是最終一致,，在海量數(shù)據(jù)的處理效率上要高一些,，但是主要面向?qū)?shù)據(jù)一致性要求不高，但是對數(shù)據(jù)處理效率要求比較高的對象存儲業(yè)務(wù),。而 Ceph 是始終跨集群強一致性,。主要的應(yīng)用場景，在OpenStack中,，對象存儲服務(wù)使用的就是Swift,，而不是Ceph。

六,、分布式存儲的基本理論

1,、一致性和可用性

由于異常的存在，分布式存儲系統(tǒng)設(shè)計時往往會將數(shù)據(jù)冗余存儲多份,，每一份稱為一個副本,。這樣，當(dāng)某一個節(jié)點出現(xiàn)故障時,，可以從其他副本上讀到數(shù)據(jù),。可以這么認(rèn)為,，副本是分布式存儲系統(tǒng)容錯技術(shù)的唯一手段,。由于多個副本的存在，如何保證副本之間的一致性是整個分布式系統(tǒng)的理論核心,。

數(shù)據(jù)一致性在平常軟件開發(fā)的術(shù)語中能經(jīng)?？匆姡话憧梢苑殖扇N類型,，分別為時間一致性、事務(wù)一致性和數(shù)據(jù)一致性,。

時間一致性,，顧名思義，要求所有數(shù)據(jù)組件的數(shù)據(jù)在任意時刻都是完全一致的,。

事務(wù)一致性,，只能存在在事務(wù)開始前的和事務(wù)完成之后，在事務(wù)過程中數(shù)據(jù)有可能不一致,，舉一個簡單的例子進(jìn)行說明,。在銀行轉(zhuǎn)賬過程中,，甲轉(zhuǎn)固定金額一萬元給乙，甲的賬戶金額扣減一萬,，乙的賬戶金額加上一萬,，在事務(wù)開始前和事務(wù)完成之后都能保證甲和乙的帳是對上的，那么這就是事務(wù)一致性,，但是在事務(wù)過程中有可能會出現(xiàn)甲的賬戶金額扣減一萬,， 乙的賬戶金額沒有增加一萬的情況，這就是事務(wù)一致性出現(xiàn)問題,。

數(shù)據(jù)一致性,，在應(yīng)用程序中涉及多個不同的單機事務(wù)，只有在所有的單機事務(wù)完成之前和完成之后,，數(shù)據(jù)是完全一致的,。

2、數(shù)據(jù)分布

分布式系統(tǒng)區(qū)別于傳統(tǒng)單機系統(tǒng)在于能夠?qū)?shù)據(jù)分布到多個節(jié)點,，并在多個節(jié)點之間實現(xiàn)負(fù)載均衡,。數(shù)據(jù)分布的方式主要有兩種，一種是哈希分布,，如一致性哈希,，代表系統(tǒng)為

Amazon的Dynamo 系統(tǒng)，Openstack的Swift系統(tǒng),；另外一種方法是順序分布,，即每張表格上的數(shù)據(jù)按照主鍵整體有序，代表系統(tǒng)為Google的Bigtable系統(tǒng),。Bigtable 將一張大表根據(jù)主鍵切分為有序的范圍,，每個有序范圍是一個子表。

3,、復(fù)制

為了保證分布式存儲系統(tǒng)的高可靠和高可用,，數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中一般存儲多個副本。當(dāng)某個副本所在的存儲節(jié)點出現(xiàn)故障時,，分布式存儲系統(tǒng)能夠自動將服務(wù)切換到其他的副本,，從而實現(xiàn)自動容錯。分布式存儲系統(tǒng)通過復(fù)制協(xié)議將數(shù)據(jù)同步到多個存儲節(jié)點,，并確保多個副本之間的數(shù)據(jù)一致性,。

4、分布式協(xié)議

分布式協(xié)議有很多,，其中以兩階段提交和Paxos協(xié)議最具代表性,。兩階段提交協(xié)議（2PC）或三階段提交（3PC）用于保證跨多個節(jié)點操作的原子性，也就是說,，跨多個節(jié)點的操作要么在所有節(jié)點上全部執(zhí)行成功,，要么全部失敗,。Paxos 協(xié)議用于確保多個節(jié)點對某個投票（例如哪個節(jié)點為主節(jié)點）達(dá)成一致。

七,、分布式存儲在數(shù)據(jù)治理過程中的定位

為構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系,，企業(yè)不僅要結(jié)合業(yè)務(wù)需求合理規(guī)劃，更要依托信息技術(shù)疏理數(shù)據(jù)內(nèi)容,、安全存儲數(shù)據(jù),、高效利用數(shù)據(jù)，存儲系統(tǒng)必然是重要支撐?，F(xiàn)階段,，多數(shù)企業(yè)傾向于通過搭建數(shù)據(jù)湖（Data Lake）來存儲包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化,、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在內(nèi)的數(shù)據(jù)資源,，以供上層調(diào)用。這樣一來,，分布式存儲在企業(yè)數(shù)據(jù)治理體系中,，無疑扮演著重要角色。

那么,，分布式存儲,、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)治理之間有何關(guān)系呢,？本質(zhì)上,，分布式存儲是提供存儲功能和特性的軟件，它將數(shù)據(jù)從硬件架構(gòu)上解放出來,，使用戶專注于數(shù)據(jù)蘊含的價值,。分布式存儲通過統(tǒng)一的虛擬管理平臺，與前端應(yīng)用,、管理程序,、物理空間進(jìn)行交互，極大簡化數(shù)據(jù)管理,。數(shù)據(jù)湖是以自然格式存儲的數(shù)據(jù)的系統(tǒng),，一般包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和二進(jìn)制數(shù)據(jù)等全部原始數(shù)據(jù)資源,。簡而言之，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和管理的優(yōu)化,，基于分布式存儲搭建統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖無疑是極佳的選擇。

底層硬件設(shè)備提供物理存儲空間,，存儲引擎統(tǒng)籌硬件資源搭建數(shù)據(jù)湖存儲,，數(shù)據(jù)湖用來存儲所有的原始數(shù)據(jù)資源,，數(shù)據(jù)湖引擎根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的需求靈活調(diào)用數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)，用以跨業(yè)務(wù)檢索或數(shù)據(jù)共享等,，還可以通過 AI,、大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用挖掘數(shù)據(jù)價值。分布式存儲以分布式架構(gòu),、彈性擴(kuò)展,、海量數(shù)據(jù)支撐、管理運維簡單等優(yōu)勢,，幫助企業(yè)搭建穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)平臺,，輕松實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲和管理，依靠AI 后處理框架挖掘數(shù)據(jù)價值,，成為企業(yè)治理數(shù)據(jù)的好幫手,。

八、分布式存儲在數(shù)據(jù)治理過程中的優(yōu)勢

一般來說,，分布式存儲在數(shù)據(jù)治理過程中的優(yōu)勢作為分布式底座而存在,，在很多企業(yè)中，稱之為數(shù)據(jù)中臺,。

數(shù)據(jù)中臺解決方案,，以分布式存儲作為能力后臺，為數(shù)據(jù)中臺提供存儲支撐,?；诜植际郊軜?gòu)搭建統(tǒng)一存儲池；通過生命周期管理,、智能QoS等實現(xiàn)自動化管理,；集成AI后處理框架，整合企業(yè)現(xiàn)有的AI 能力,，將數(shù)據(jù)價值最大化釋放,，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)治理的技術(shù)支持。數(shù)據(jù)中臺解決方案能夠幫助企業(yè)解決數(shù)據(jù)孤島,、實現(xiàn)數(shù)據(jù)有序治理和高效利用,，一般有下列幾種優(yōu)勢。

1,、解決海量存儲需求

針對企業(yè)缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖,、存在數(shù)據(jù)孤島等問題，分布式存儲因其抽象化,、池化等特性,，從根本上解決了這類問題。軟硬件解耦使得存儲軟件不再依賴于專有硬件。通過虛擬化,，將物理存儲空間虛擬成統(tǒng)一資源池,，建立統(tǒng)一命名空間，構(gòu)建多業(yè)務(wù)共享的數(shù)據(jù)湖,，讓數(shù)據(jù)自由分配,、使用和調(diào)度，消除信息孤島,，提高資源利用率,。其全分布式架構(gòu)，彈性擴(kuò)展靈活,，支撐EB級容量,，滿足企業(yè)對容量、性能等需求,。針對元數(shù)據(jù),、主數(shù)據(jù)管理等問題亦有應(yīng)對之策。所有節(jié)點軟硬件配置完全對等,，無獨立的元數(shù)據(jù)或管理節(jié)點,，數(shù)據(jù)均衡分布在每個節(jié)點上，任一節(jié)點故障不會影響讀寫訪問,，輕松實現(xiàn)按需部署,、平滑擴(kuò)容。

2,、解決智能管理需求

分布式存儲提供豐富的API,，根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用要求，自動按需部署存儲資源,，實現(xiàn)基于存儲策略的自動化管理目標(biāo),，極大地簡化管理，節(jié)省基礎(chǔ)設(shè)施投入,，降低運維成本,。其自定義管理的策略，實現(xiàn)生命周期自動化管理,；通過智能緩存,、數(shù)據(jù)分層等特性，讓存儲介質(zhì)“物盡其用”,，在數(shù)據(jù)訪問性能和存儲成本之間實現(xiàn)平衡,。

3、解決數(shù)據(jù)價值釋放需求

伴隨 AI 技術(shù)的興起,，數(shù)據(jù)治理開始向“智能化”轉(zhuǎn)變,。與傳統(tǒng)存儲不同,，分布式存儲能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)容感知，配合前端應(yīng)用對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和價值挖掘,。目前絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)中臺解決方案,，均集成了AI后處理框架，幫助企業(yè)更好的實現(xiàn) AI 賦能和價值挖掘,；同時還支持 Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),，充分釋放數(shù)據(jù)價值,。面對諸多難題，分布式存儲幫助企業(yè)打造智能化的數(shù)據(jù)治理平臺,，解決數(shù)據(jù)的存儲,、管理、共享等一系列問題,，極大地提升數(shù)據(jù)治理水平,，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支撐。

九,、結(jié)語

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程不斷推進(jìn),，企業(yè)逐步深刻認(rèn)識數(shù)據(jù)資源對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要意義，促使相關(guān)的數(shù)據(jù)工具技術(shù)也不斷的迭代和更新,。分布式存儲在未來以更快的性能,、更高的靈活性和開放性、更強的擴(kuò)展性,，實現(xiàn)更便捷的管理,、更簡單的運維以及更少的投入，幫助企業(yè)在數(shù)據(jù)治理過程中更好的進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)的管理,、保護(hù)和變現(xiàn),。

原題：分布式存儲在數(shù)據(jù)治理場景中價值定位及優(yōu)勢解讀