分布式存储解决方案 第1篇
文件资源池
票据影像、PACS影像、视频图片
内部共享
办公文档、网盘邮箱、广电媒资
HPC超算
科研计算、基因测序、地质勘探
归档备份
冷数据、长期归档、备份存储
对象存储应用场景
分布式存储解决方案 第2篇
当两阶段提交不适用、或者不合适时，可以采用补偿事务的方式。
即在主事务执行后，执行一个补偿操作来回滚、或者修正之前的操作。
这种方式需要应用程序设计支持，并且需要特别注意补偿操作的正确性、和幂等性。
3、消息队列实现最终一致性：
对于不需要强一致性的场景，可以使用消息队列：实现最终一致性。
例如：将事务中的操作转换为消息发布，由消费者异步处理。
即使在消息队列中出现部分故障，也可以通过重试机制、或者定期扫描，来确保最终一致性。
分布式文件系统_是一种能够管理、和存储文件的系统，其数据跨越多个物理、或虚拟节点进行分布存储。
比如：Apache Hadoop 分布式文件系统，用于存储大数据，以及GFS(Google开发的)...等。
文件被分割、和存储在多个节点上，允许并行访问和处理，支持高并发访问和快速数据检索。
在分布式系统中，生成唯一标识符（ID）是非常重要的需求，常见的应用包括：订单号生成、消息队列 ID、数据库主键...等。
雪花算法(Snowflake) 算法，目前是应用最广泛的。
雪花算法(Snowflake) 算法，由Twitter设计的分布式ID生成算法，可以在多台机器上生成唯一且有序的ID。
ID由64位二进制组成，其中包含：时间戳、机器ID和序列号。
分布式数据库是指：数据分布在多个物理、或虚拟节点上的数据库系统，它提供了跨多个节点的数据存储、访问、和处理能力。
将数据分布在多个节点上，并通过数据分片来提高查询性能和吞吐量。
分布式存储解决方案 第3篇
不同厂商存储设备的存储空间大多呈烟囱式相互独立，不能形成统一存储资源池，亦无法进行统一管理，而大规模的数据迁移需消耗大量资源，在一定程度上造成了资源浪费，使得运营管理变得复杂化。
IDC报告数据显示，到2025年，预计中国数据圈将以的数据量成为全球最大的数据圈，其中，分布式存储持续高速增长，市场空间规模巨大，2025年市场份额将高达300多亿元人民币，相较2021年市场规模翻一番。
分布式存储在企业级存储市场的份额同样不断增长，已逐渐成为企业级存储市场的“主角”。
以浪潮K1 Power高端服务器为基础平台，搭配软件定义存储解决方案，能够同时满足不同客户在块存储、对象存储、文件存储等场景的需求。凭借浪潮K1 Power高端服务器的平台优势，其更多的线程数、GZIP片上专用压缩模块、更大的L3高速缓存、支持PCIe 等特性，在高并发、海量小文件场景下性能优异，具有更高的IO带宽、更低的传输时延，支持硬件压缩，助力客户降本增效。其先进的软件平台，性能可线性扩展，原生支持AWS、浪潮云、阿里云、Azure、OpenStack，最高支持5120节点扩展，基于AI打造智能管理运维界面，为客户新业务存储打造坚实可靠平台。