云计算环境下分布式存储技术研究和分析——李世敏——1143041362.doc

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云计算环境下分布式存储技术研究和分析——李世敏——1143041362

云计算环境下的分布式存储技术的研究与分析 李世敏 (四川大学 计算机学院,四川 成都 610225) Cloud Computing Environment of Distributed Storage Technology Research and Analysis LI Shi-Min (Department of SiChuan, University, City ChengDu, China) Corresponding author: E-mail: 2586975148@ Abstract: cloud computing describes a new IT service value based on the Internet, use and delivery mode, is a combination of data sharing and Shared services computing mode.As the cloud of promotion and popular, how high rate, low cost of storage and management of large amounts of data generated in the clouds, has become a focus in the study of major enterprises and organizations, which requires good cloud structure design, data storage and processing pattern and cloud storage platform.From the combination of cloud computing and cloud storage technology, aiming at how to improve the scalability of the storage, fault tolerance and lower the energy consumption of the storage, such as target, from the design of the data center network, data storage, etc were summarized, the key technology in the current distribution of storage, and on this basis, to the cloud environment of distributed storage system under the challenges faced by summarized and expounded. Key words: cloud computing;The data center;Data storage way;Storage challenges 摘 要: 云计算描述了一种新的基于互联网的IT服务增值、使用和交付模式,是数据共享与服务共享计算模式的结合体。随着云计的推广和流行,如何高速率、低成本储存和管理生成于云端的大量数据,也成为各大企业和组织研究的重点,这就需要有良好的云结构设计、数据存储及处理模式和云存储平台。从云计算与云存储技术的结合入手,针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标,从数据中心网络的设计、数据的存储方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述,并在此基础上,对云环境下的分布式存储系统所面临的挑战进行总结和阐述。 关键词: 云计算;数据中心;数据存储方式;存储挑战 1 引言 云计算是随着计算、存储以及通信技术的快速发展而出现的一种崭新的共享基础资源的商业计算模型,被誉为“革命性的计算模型”。云计算不同于传统的以个人计算机为中心的本地计算,它以互联网为中心,通过构建一个或多个由大量(百万级以上)普通机器和网络设备连接构成的数据中心,把海量的数据存储到数据中心上,向上层的服务和应用提供安全、可靠、快速、便捷、透明的数据存储和计算服务。 云环境下,为了应对海量数据与用户请求带来的挑战,为解决传统数据库面临的大规模数据访问瓶颈问题,分布式存储技术得以引入。分布式存储技术是云计算的基础,主要研究如何存储、组织和管理数据中心上的大规模海量数据。由于面临的数据规模和用户规模更加庞大,在可扩展性、容错性以及成本控制方面面临着更加严峻的挑战。 2 分布式存储概述 2.1 分布式存储的发展过程 分布式存储经历了多个发展阶段,目标是朝着构建更好的分布式系统方向发展。 1)本地缓存:数据

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