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Q：分布式存储的应用场景是什么，与异构云产品契合度如何？
A：分布式存储的应用场景涵盖广泛，基本上90%的应用场景均可以适合，主要包括5大场景：
1、虚拟化、云、容器场景：比如VMware、OpenStack、K8s等均有成熟解决方案；
2、海量非结构化数据场景：大规模文件、对象场景广泛支持，比如文档管理系统、银行双录系统、数据湖等；
3、传统应用场景，比如对接数据库，当作SAN存储使用；
4、备份场景；大量的数据备份，使用大量大容量HDD盘替换原有的磁带库或光盘库等；
5、大数据、AI的场景。
与异构云能够很好地契合，可以同时支持VMware等虚拟化、多种版本的OpenStack平台、CloudStack平台，还可以通过S3对接公有云等，这也是与各种HCI架构的不同点之一。
Q：主流的分布式存储，在实际落地运用的怎么样？
A：分布式存储一开始会从一些备份或者边缘场景切入，后来主要适用在私有云的建设，特别和OpenStack原生的rbd协议的适用性，得到广泛的使用；
进一步随着海量小文件的需求，分布式对象存储的场景需求越来越广泛，能看到广电（推流）、金融（影像双录）等等都在大规模使用，还有一些例如医疗的PACS、广电的非线编、备份软件等等都在开发对象接口协议，未来分布式对象场景的使用越来越多。
Q：在分布式存储当中，是否需要使用低延迟的网络设备？
A：主要还是看前端应用的需求，分布式存储固有的延迟很难做到集中式存储那样超低，所以双模IT架构是一定存在的。
10多年前做分布式cluster网络使用InfiniBand，比如Isilon有自己的横向内存池机制，必须要超低延迟才能实现；
近些年网络产品进一步提高，使得万兆网络已经可以作为节点间通讯的介质，一般非结构化数据场景都差不多可以支撑，特殊情况下可以选择25或40Gb网络，如果能配合RDMA如RoCE会有更好的效果。
Q：针对普通的共享文件系统，采用分布式存储和集中式存储哪个更好？优势是什么？
A：对于这个问题主要从3个方面考虑：
1、性能方面，主要取决是并发数量、带宽、文件大小等因素，如果是并发用户数量较小、带宽要求较低、以小文件为主的可以采用传统的集中存储，反之更适合分布式文件或对象存储；
2、扩展性方面，从两个维度考虑，一个是容量、一个是性能，集中存储扩展性较差，并且伴随着容量扩容无法提供性能的线性扩展（由于控制器架构和数量确定了其局限性），而分布式文件或对象存储容量扩展的同时性能会线性增长；
3、对于数据湖的支持，未来多种非结构化资源池打通成为必然趋势，包括文件、对象、HDFS等，传统的集中存储无法应对这样的架构，而分布式存储更适合数据湖的架构理念。
Q：分布式存储的文件存储和对象存储的对比？
A：文件存储与对象存储区别主要可从三方面来进行比较：
1、展现模式
文件存储：以盘符/目录的形式展现，优点是符合用户现有使用习惯，用户可以像使用本地硬盘一样使用存储系统，缺点是无法定制化存储元数据信息，对业务系统无优化。
对象存储——与应用系统相结合形式展现，优点是可按需调用存储接口，并为文件设置元数据以及标签属性，可满足业务系统定制化需求，缺点是需要业务系统直接调用存储，用户无法直接调用系统内数据。
2、访问协议
文件存储：NFS/CIFS 协议访问，优点是锁机制可支持多人同时对数据进行修改（锁机制由应用系统决定 , 缺点是为保证数据访问一致性，需要进行数据索引信息同步，对系统并发性能以及系统规模存在较大影响。
对象存储：HTTP传输协议以及RESTful接口访问，优点是通过算法存放文件元数据信息，无元数据同步限制，系统可无限制扩展，且性能随着存储系统规模扩展而线性提升，缺点是采用RESTful接口 Put 、Get 、Delete，不支持多人同时对同一文件修改。
3、数据结构
文件存储：采用树形目录结构，读取和存储数据要经过更长路径才能到达目标位置。随着数据越来越多，目录结构会越来越繁杂，查找以及调取文件的速度会越来越慢（操作系统对目录字节数存在限制）；如若出现设备损坏或者扩容时，需要将巨型目录树中的数据重新分配均衡，效率较差。
对象存储：采用扁平目录结构，抛弃了嵌套的文件夹，避免维护庞大的目录树，只保留二级（或三级）目录结构。根下直接就是桶，桶中直接存放对象，桶中不能再建桶（禁止多层文件夹）。每个对象文件都只需要一个ID就能获取对象。
适用场景总结
文件存储：数百TB-PB级数据并行计算类应用；亿级别以内小文件存储类应用；需要在线修改数据类应用系统，如：非编系统。
对象存储：PB-数百PB级数据存储类应用；千亿级海量小文件数据存储以及海量并发访问类应用；大数据分析以及机器学习，需要定制化文件元数据信息以及标签信息类应用。
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