云储存全球爆发将深刻影响传统市场-低调大师

云储存全球爆发将深刻影响传统市场

2017-08-01 535

云存储这个概念一经提出，就得到了众多厂商的支持和关注。Amazon公司推出弹性块存储(EBS)技术支持数据持久性存储；Google推出在线存储服务GDrive； Microsoft 公司推出WindowsAzure，并在美国各地建立庞大的数据中心；IBM也将云计算标准作为全球备份中心扩展方案的一部分。云储存在全球发展趋势明显，给传统储存市场带来深远影响。

　　云储存市场发展状况

随着云存储的飞速发展，海量存储挑战愈加严峻。爆炸性增长的海量数据正如潮水般地冲击着他们的存储系统。同时，各行业对于数据的安全性要求也越来越高。云存储作为一种新兴的技术理念，正在改变着传统存储的提供与使用方式，也对存储行业带来了深远影响。

云存储正在成为全球存储行业的发展潮流之一，云存储产品的应用范围正在不断扩大，并且客户群也更加细分。针对千差万别的行业应用需求，创新科认为，各行业用户只有应用创新的弹性系统架构，才能满足动态增长的存储需求。而结合其创新的弹性云存储系统架构，并采用了分布式存储技术和统一监控管理平台的大规模分布式云存储文件系统，将成为帮助各行业实现海量数据存储、容灾和备份的新模式。针对那些具有较大数据量和高并发访问的应用而言，大规模分布式云存储系统是一个能够提供海量存储空间，并支持灵活扩展、高性能访问的文件共享存储平台。

不同于传统的存储系统，分布式云存储系统专门针对大规模分布式数据处理和多媒体应用的特性而设计。一个分布式云存储系统由元数据服务器集群和存储服务器集群成，并被许多客户端访问。其中，元数据服务器用来存储文件系统中所有的元数据，包括名字空间、访问控制信息、存储位置等，而存储服务器集群则用来存储用户的文件数据。当客户端访问系统时，首先会访问元数据服务器节点，获取将要与之进行交互的存储服务器节点的信息，然后便直接访问这些存储服务器节点完成数据存取，有效地防止了元数据服务器负载过重，大大提高了系统效率。

云存储系统与传统存储系统的优势对比

云存储提供的是存储服务，存储服务通过网络将本地数据存放在存储服务提供商(SSP)提供的在线存储空间。需要存储服务的用户不再需要建立自己的数据中心，只需向SSP申请存储服务，从而避免了存储平台的重复建设，节约了昂贵的软硬件基础设施投资。

2009年12月，因特网数据中心(IDC)发布的2010年IT和电信行业十大预测中指出：云计算将扩张并走向成熟，会诞生许多新的公共云热点、私有云服务、云应用以及将公共云与私有云联系起来的服务。

云存储系统与传统存储系统相比，具有如下不同：第一，从功能需求来看，云存储系统面向多种类型的网络在线存储服务，而传统存储系统则面向如高性能计算、事务处理等应用；第二，从性能需求来看，云存储服务首先需要考虑的是数据的安全、可靠、效率等指标，而且由于用户规模大、服务范围广、网络环境复杂多变等特点，实现高质量的云存储服务必将面临更大的技术挑战；第三，从数据管理来看，云存储系统不仅要提供类似于POSIX的传统文件访问，还要能够支持海量数据管理并提供公共服务支撑功能，以方便云存储系统后台数据的维护。

数据存储层：云存储系统对外提供多种不同的存储服务，各种服务的数据统一存放在云存储系统中，形成一个海量数据池。从大多数网络服务后台数据组织方式来看，传统基于单服务器的数据组织难以满足广域网多用户条件下的吞吐性能和存储容量需求；基于P2P架构的数据组织需要庞大的节点数量和复杂编码算法保证数据可靠性。相比而言，基于多存储服务器的数据组织方法能够更好满足在线存储服务的应用需求[，在用户规模较大时，构建分布式数据中心能够为不同地理区域的用户提供更好的服务质量。

云存储的数据存储层将不同类型的存储设备互连起来，实现海量数据的统一管理，同时实现对存储设备的集中管理、状态监控以及容量的动态扩展，实质是一种面向服务的分布式存储系统。

数据管理层：云存储系统架构中的数据管理层为上层提供不同服务间公共管理的统一视图。通过设计统一的用户管理、安全管理、副本管理及策略管理等公共数据管理功能，将底层存储及上层应用无缝衔接起来，实现多存储设备之间的协同工作，以更好的性能对外提供多种服务。

数据服务层：数据服务层是云存储平台中可以灵活扩展的、直接面向用户的部分。根据用户需求，可以开发出不同的应用接口，提供相应的服务。比如数据存储服务、空间租赁服务、公共资源服务、多用户数据共享服务、数据备份服务等。

用户访问层：通过用户访问层，任何一个授权用户都可以在任何地方，使用一台联网的终端设备，按照标准的公用应用接口来登录云存储平台，享受云存储服务。

关于云储存

云存储在云计算(cloudcomputing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念。云计算是是分布式处理(DistributedComputing)、并行处理(ParallelComputing)和网格计算(GridComputing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和”超级计算机”同样强大的网络服务。

作者：佚名

来源：51CTO

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