随着数字化技术的不断发展，企业的数据内容愈发庞大，传统的集中式存储技术逐渐难以满足日益增长的数据存储需求。于是，分布式存储技术应运而生，成为了数据存储领域的新宠。那么，究竟什么是分布式存储技术？它又有哪些独特之处呢？

分布式存储技术的基本概念

分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络将企业中每台机器上的磁盘空间利用起来，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，实现数据的分散存储。其将数据分散存储在多台独立的设备上，这些设备通过网络相互连接，形成一个整体的存储系统。

分布式存储的关键技术

数据分片与冗余存储

系统根据一定的规则将数据分割成多个数据块，并通过余存储机制将数据块复制到不同的节点上，确保数据的高可用性和容错性。

数据分布与负载均衡

系统根据数据的特性和访问模式将数据块分布存储在不同的节点上，并通过负载均衡机制来实现数据块的均衡分布，以提高数据的访问效率和系统的整体性能。

分布式元数据管理

通过分布式的元数据管理机制来维护数据块的存储位置、数据块的复制情况、访问控制等元数据信息，确保系统能够高效地管理海量数据。

分布式存储技术的优势

扩展性强

分布式存储系统具备出色的扩展性，它允许用户轻松地添加更多的存储节点，从而实现存储容量的扩展。这种灵活性意味着随着业务需求的增长，企业可以逐步增加资源，满足自身发展需要。

高可用性

分布式存储系统通过数据冗余和容错机制，确保了数据的高可用性。即使在部分硬件发生故障的情况下，系统依然能够正常运行，保证数据的持续可用性和业务的连续性。

成本低

分布式存储系统利用多台普通服务器来构建存储环境，这大大降低了对高端昂贵硬件的依赖。通过这种方式，企业可以使用成本较低的通用硬件来实现大规模的数据存储，从而有效控制和降低总体拥有成本。

分布式存储技术应用：深信服EDS高性能文件存储

在分布式存储技术的基础上，深信服推出了EDS高性能文件存储。深信服EDS提供基于分布式架构的高性能文件存储，使用通用服务器和硬盘组建可横向扩展的存储资源池，通过NVMe 或SATA固态盘构建高性能层，大容量机械盘构建大容量层，冷热数据自动智能分层，向应用提供高性能专有用户端、CIFS、NFS、FTP等多种访问方式。

深信服EDS核心优势

性能突破

全自研高性能文件系统，基于矩阵式存储算法和启发式预读机制提升内存命中率 ，巨量级、智能化的元数据能力大幅提升元数据处理性能，结合NVMe高性能介质和 RDMA低时延网络，实现卓越的大文件高吞吐性能(3节点6GB/s)和媲美业界高端型号的小文件性能。

 扩展灵活

基于全对称分布式架构，支持容量（最大百PB级）和性能的灵活扩展（吞吐能力2GB/s ×节点数)，Persistence层实现单一介质，无硬盘组绑定，解决SSD故障/寿命用尽后，需要进行整个磁盘组数据重建的问题，保证性能层和容量层可独立扩展，可提供海量存储空间，PB级项目超300家。

深度适配行业应用

支持广泛的协议，全应用、全流程数据统一管理；全面深度适配各行业生产应用，做到存储部署即可用；面向应用特征优化性能，激发卓越性能。

深信服EDS成功案例

自动驾驶是清华大学智能产业研究院的研究课题之一。作为一所面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化研究机构，这里汇聚了来自全球的国际顶尖科学家、产业变革领袖和世界级研创团队。

然而，训练AI数据集需要存储大量数据，数据量很快就达到百TB级，而传统存储阵列在庞大的数据量面前“不堪重负”，没有展示出最佳的性能、可扩展性等能力，导致科研工作者们在实际操作时遇到了卡慢问题。

面对存储性能提升的难题，深信服EDS为清华大学智能产业研究院设计了高性能文件存储方案。480TB存储空间配置完成后，有了充足的存储空间，科研工作者们可以放心地开展AI训练的工作。

在硬件上，深信服EDS采用通用的X86服务器搭配NVMe固态硬盘的组合形式，构建存储高性能层，这使得训练集群访问数据时，可以优先经过高性能层的缓存加速，相较于传统磁盘阵列，存储性能有了大幅提升。

在软件上，深信服EDS通过自研的分布式高性能文件系统，利用小文件合并、phxkv分布式元数据库、智能预加载等自研技术，提高KB级小文件的元数据和数据处理效率，有效保障AI训练过程中访问数据的效率，并大幅缩短了科研中的AI训练时间。

对于清华大学智能产业研究院而言，选择一款存储产品首要关注的是性能。因为科研工作者在标注数据时，需要不停地读取文件和创建文件，频繁的操作中无疑会增加元数据的访问耗时，CPU算力也会受到影响，而深信服EDS让读写文件的性能彻底告别了卡慢。

分布式存储技术无疑为企业提供了更高效、可靠、灵活的数据存储解决方案。尽管面临一些挑战，但随着技术不断发展和完善，分布式存储技术必将在更多领域得到广泛应用，推动数字化时代不断向前发展 。