在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个分布式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和分布式元数据管理架构。分布式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题．并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。另外，还有一种无元数据服务器的分布式架构，通过在线算法组织数据，不需要专门的元数据服务器。但是该架构对数据一致性的保障很困难。实现较为复杂。文件目录遍历操作效率低下，并且缺乏文件系统全局监控管理功能。分布式存储有进行分析判断和规划自身行为的能力。武汉分布式存储储存
分布式存储客户端将写请求发送给主副本，主副本将写请求复制到其他备副本，常见的做法是同步操作日志（CommitLog）。主副本首先将操作日志同步到备副本，备副本回放操作日志，完成后通知主副本。接着，主副本修改本机，等到所有的操作都完成后再通知客户端写成功。复制协议要求主备同步成功才可以返回客户端写成功，这种协议称为强同步协议。大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供存储服务。分布式存储系统可以通过增加PC机的方式，使系统整体性能表现为线性增长。分布式存储由于多个副本的存在，如何保证副本之间的一致性是整个分布式系统的理论中心。苏州超融合分布式存储平台分布式存储要求高能系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能。
从降低成本的角度，采用信息生命周期管理方法，将访问频率低的冷数据迁移到低速廉价存储设备上，可以在小幅消失系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。简化或扩展分布式文件系统的功能，根据特定应用、特定负载、特定的计算模型对文件系统进行定制和深度优化，使应用达到佳性能。这类优化技术在互联网公司的内部存储系统上，管理超过千万亿字节级别的大数据，能够达到非常高的性能。传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用，因此需要具备较好的通用性。
分布式存储系统的建设一般都会选择在人口比较密集的人口城市搭建，首先由于城市网络系统的支持，这个个技术能够很好的应用出来，其次由于人口多，所以网络使用的人数就会越多。为特定目的而设计的，并且配置有所不同。分布式存储系统可能有一些额外的存储隔间或存储空间。分布式存储系统通常具有少于五个内部磁盘，但是分布式存储系统将至少具有六个内部磁盘。分布式存储系统通常是单独的设备。有时它们被设计为4U存储模型。或一台服务器和附近的服务器。然后可以将两个抽屉安装在竞争的机柜上。将它们集成到单个分布式存储系统中，就像Sun StorEdge 3120存储设备和SunFire X4100服务器一样。可以放在机柜中。分布式存储系统实现存储系统的高可扩展性首先要解决两个方面的重要问题。
分布式存储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。那有几种一致性呢？a、时间一致性：要求所有数据组件的数据在任意时刻都是完全一致的；b、事物一致性：事务一致性只能存在在事务开始前的和事务完成之后，在事务过程中数据有可能不一致，比如A转100元给B，A扣减100，B加上100，在事务开始前和事务完成之后都能保证他们的帐是对上的，那么这就是事务一致性。但是在事务过程中有可能会出现A扣减了100元，B没有加上100元的情况，这就是不一致。分布式存储系统还需要完成一定的自适应管理功能。福州超融合分布式存储储存
传统数据存储模型需要支持尽可能多的应用。武汉分布式存储储存
分布式存储系统的构成及优势：很多人认为分布式存储系统就是用来存数据用的，就像是我们平常生活中的仓库，有东西就放在仓库里，想用了就去仓库里，这种比喻也有一定的道理，分布式存储系统能够帮助我们形象的去了解服务器。分布式存储节点之间能够互通状态和诊断信息。这种特征使得在系统层面部署故障检测、节点替换、数据检测等十分的方便。但是这对分布式存储系统来讲，并不是一个严格的定义，首先我们了解一下分布式存储系统的构成，一般来讲服务器里至少包括处理器、内存条、硬盘、主板等，与普通的服务器基本类似，但是侧重点不同，其对硬件的稳定性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。从数据角度来看，可靠性指的是数据在传感和通信方面是可靠地。武汉分布式存储储存
