分布式存储系统架构

　　云和AI时代，数据迎来海量增长。高速5G通信、高清8K视频、自动驾驶和大数据分析等越来越多的新兴应用正逐步推高对数据存储的需求。企业不断扩展业务边界，整合云场景存储资源，以更低TCO(Total Cost of Ownership) 、更灵活的弹性部署应对非结构化数据快速增长。在这样的背景下，分布式存储架构成为了首选。各存储厂家纷纷推出自己的分布式存储产品，通过存储系统软件将每个硬件节点的本地存储资源组织起来，按需为上层应用提供文件存储、对象存储、大数据存储和块存储服务。实现海量数据储存更经济、多样性数据使用更高效、在线业务承载更可靠。其系统架构如图1。

　　目前大多分布式存储产品都会提供基于三层的分布式存储架构，会融合分布式文件、对象、大数据和块多个服务形态，支持文件、对象、大数据服务部署在一个集群，并统一管理，整体功能架构由存储接口层、存储服务层、存储引擎层和存储管理组成，如图2所示，此外还会提供一些杀毒、异构开源存储管理的特色功能。

　　分布式存储系统具有海量数据储存更经济、多样性数据使用更高效、在线业务承载更可靠等优势，已被广泛应用于如下场景：

　　1) HPC(High Performance Computing) 场景：在气象、基因、石油等HPC高性能计算场景，应用对分布式存储的性能要求高。文件服务提供的DPC可减少跨网络传输延迟，并提供标准接口给应用，在不修改应用的情况下提供比标准协议更高的性能。

　　2) 内容存储、备份归档场景：高性能、高可靠的企业级对象存储资源池可满足互联网数据、在线音频/视频、企业网盘等实时在线业务吞吐量大、热点数据频繁访问的业务需求，以及长期保存、在线访问需求。例如应用于金融电子票据影像、双录(录音/录像) ，医疗影像、政企电子文档和车联网场景存储、备份或归档。

　　3) 大数据分析场景：大数据计算存储分离解决方案可整合传统数据孤岛，构建统一的企业大数据资源池，结合大比例EC、存储和计算分离按需部署和扩容等企业级能力，实现大数据业务效率提升及TCO降低。例如应用于金融大数据分析、运营商日志留存大数据和政务大数据等。

　　4) 云/虚拟化场景：为云和虚拟化提供按需获取、弹性扩展的海量存储资源池，基于通用服务器大幅提升存储资源的部署、扩展和运维效率。例如应用于金融互联网渠道接入云、开发测试云，运营商BOM域业务云化、B2B云资源池、政务云等。

　　5) 关键业务数据库场景：通过分布式Active-Active双活、稳定低时延等企业级能力，保障OLAP或OLTP类关键业务数据库、数据仓库高效稳定运行。