好用的分布式存储排行?中国分布式存储十大排行榜

seosqwseo1个月前 (08-16)测评日记22

一、国内较好的分布式云存储产品有哪些

分布式存储应用十分广泛,在云计算领域十分常见。因为业务特点和自身实力和资源等综合原因,很多大型的云计算厂商都会选择自主开发或二次开发分布式存储系统,这些厂商本身的产品性能也会比较稳定,在此我列举一下这些厂商。

1.公有云方面:阿里云的**和腾讯的PaxosStore,这两个存储系统分别支撑了大多数阿里云和腾讯系产品的存储和计算。

2.私有云方面:国外的有VMware的vSAN,谷歌的Google Megastore等;国内的有新华三的ONEStor、华为的FusionStorage、云宏的WinStore等。

在这里特别提一下云宏的WinStore存储,他们的产品在金融领域应用非常广泛,除了自主研发的虚拟化平台,他们也特别提到这个存储技术,WinStore是他们自主研发的分布式存储系统,使得他们的产品在数据存储安全性和容灾性能上有优势。

二、国内一流的分布式存储厂商有哪些

杉岩数据是其中之一。

作为一款国产分布式存储软件产品,技术架构上采用业内领先的全分布式高可用设计,全平台无单点故障,并且可以提供文件存储、块存储和对象存储三种不同类型的存储模块。

这些存储模块可以灵活的组合搭配,提供快速简便的访问方式,满足新一代应用的敏捷开发需求,能够根据应用的发展进行灵活的弹性扩展。

提供了全语义、跨协议数据访问,帮助企业打通数据孤岛、实现传统应用间的数据共享,一体化极简架构与分钟级扩容、秒级数据检索,加速企业上云转型。在数据安全和价值发掘领域,采用全国密算法,确保数据绝对的安全。

扩展资料:

杉岩数据优势

1、多种数据冗余模式

杉岩数据提供多副本和纠删码两种数据冗余策略,多副本策略以数据镜像的方式提供数据冗余,确保冗余数据的完整性,同时也缩短了数据读取路径。

2、完善的容灾体系

存储系统支持多站点容灾机制、数据跨地域存放、延展集群、异步灾备,保证数据的安全性和高空间利用率,极大的降低RPO和RTO。

3、数据脱敏

USP采用数据脱敏技术,帮助企业提高安全性和保密等级,防止数据被滥用。同时帮助企业符合安全性规范要求,以及由管理/审计机关所要求的隐私标准。

三、在大数量级的数据存储上,比较靠谱的分布式文件存储有哪些

一、 Ceph

Ceph早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表,并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后,已得到众多云计算和存储厂商的支持,成为应用广泛的开源分布式存储平台。

二、 GFS

GFS是google的分布式文件存储系统,是专为存储海量搜索数据而设计的,2003年提出,是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加,如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽,而不是单次读写的延迟。

三、 HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System),是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统,是Hadoop的核心子项目,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS),是GFS的一个简化和开源版本。

四、中国分布式存储十大排行榜

国际数据公司(IDC)发布《中国软件定义存储(SDS)及超融合存储(HCI)系统市场季度跟踪报告,2023Q2》,报告显示,深信服EDS入选文件存储和块存储领域代表厂商,深信服位列前十。

市场认可的背后,是深信服EDS对存储技术创新的坚持、更是对存储卓越性能的极致追求。

四大自研技术,成就高性能文件存储

如何在激活海量小文件等非结构化数据产能的同时,做到“性能”和“容量”兼得?深信服EDS融入了巨量元数据能力、全局IO动态整合、自适应三级缓存和协议增强支持等创新技术,基于自研的凤凰分布式高性能文件系统,针对元数据高并发、小文件密集型、大文件高吞吐和混合负载四种场景,让卓越性能与弹性扩展可以兼得。

巨量元数据能力:在百亿规模文件场景下也能做到存储性能稳定一致,内存缓存元数据的规模提升7倍,在大化利用系统资源的同时,充分发挥各节点的计算性能;

全局IO动态整合:释放机械盘顺序写的性能优势,业务写IO可在NVMe SSD组成的大性能层进行智能排序整理后写入容量层,解决小文件写放大导致的空间浪费问题,提升混合配置下的数据回刷速度;

自适应三级缓存:通过客户端内存—存储节点内存—NVMe SSD缩短数据路径,将数据时延降至us级;

协议增强支持:采用更精密的协议设计,进一步降低协议对性能的额外开销,缩短时延和提升性能。点击了解更多信息

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