可以考虑做容灾备份等方案，而这些方案就会让系统演变为分布式系统了；移动终端的计算能力和存储空间有限，而且有在多个设备之间共享资源的强烈的需求，这就使得网盘、相册等云存储应用很快流行起来。然而，万变不离其宗，云存储的中心还是后端的大规模分布式存储系统。大数据则更近一步，不仅需要存储海量数据，还需要通过合适的计算框架或者工具对这些数据进行分析，抽取其中有价值的部分。如果没有分布式存储，便谈不上对大数据进行分析。仔细分析还会发现，分布式存储技术是互联网后端架构的神器。分布式存储有进行分析判断和规划自身行为的能力。北京超融合分布式存储架构
分布式存储从降低成本的角度，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，可以在小幅去世系统整体性能的基础上，大幅降低系统的构建成本和能耗。互联网公司的内部存储系统上，分布式存储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。分布式存储系统需要使用多台服务器共同存储数据，而随着服务器数量的增加，服务器出现故障的概率也在不断增加。为了保证在有服务器出现故障的情况下系统仍然可用。一般做法是把一个数据分成多份存储在不同的服务器中。深圳网络分布式存储存储分布式存储系统动态地将数据在结点间迁移。
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。数据一致性这个单词在平常开发中，或者各种文章中都能经常看见，我们常常听见什么东西数据不一致了，造成了一定的损失，赶快修复一下。分布式存储的完全无中心架构–计算模式，以Ceph为表示的架构是其典型的表示。在该架构中与HDFS不同的地方在于该架构中没有中心节点。客户端是通过一个设备映射关系计算出来其写入数据的位置，这样客户端可以直接与存储节点通信，从而避免中心节点的性能瓶颈。由于异常的存在，分布式存储系统设计时往往会将数据冗余存储多份，每一份称为一个副本）。
大数据具有大规模、高动态及快速处理等特性，通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型．而大数据存储系统对上层应用性能的关注远远超过对通用性的追求。针对应用和负载来优化存储，就是将数据存储与应用耦合。由于故障和并行存储等情况的存在，同一个数据的多个副本之间可能存在不一致的情况。这里称保证多个副本的数据完全一致的性质为一致性。分布式存储针对应用和负载的存储优化技术，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。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。分布式存储由于多个副本的存在。
分布式存储高效性：从另一个方面来说，目前大量数据是趴窝的，并没有完全使用起来。淘宝也只能少量的规避法规的使用你的数据，达不到高效。分布式存储利用数据库加上区块链技术，形成了强监管，也就自然打开了原本不能大肆使用的隐私数据。就像以前的地主，农民没有田地但是必须耕种，这种垄断式的生产力一旦被打破了，农民手里拥有自己田地，可以通过自己的一亩三分地获利，整个生产力就会形成一个巨大的爆发。容灾与备份：这个优势看似和“杀熟”事件没有什么太大的关系，实际上并不然，因为这是数据存储基础，一旦数据发生宕机、泄露、丢失，也就没有后面的一切了。通用的数据存储模型通常并不是能提高应用性能的模型。沈阳网络分布式存储控制系统
分布式存储设置账户名及密码，将服务器的存储空间进行规划细分。北京超融合分布式存储架构
我们需要添加监控器，监控整台服务器的相关配置情况。第二步，设置账户名及密码，将服务器的存储空间进行规划细分，如果有原先存储的数据，那么就进行格式化操作，进行完后对服务器进行重启操作。第三步，在服务器上装想要的操作系统，并安装想用的客户端程序，以保证服务器后续能够平稳的运行存储功能。这些步骤实际上并不复杂，但是对于我们在使用服务器的时候，帮助巨大。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）。北京超融合分布式存储架构
