云计算环境下的分布存储技术研究论文
时间：2021-08-31摘要：云计算是一种全新的计算模式，其在科学计算以及商业计算领域发挥的作用不可估量，当前在学术界以及企业界等都受到了非常广泛的关注。云计算环境下的分布存储技术?整体而言，它研究的主要内容是在数据中心上对于数据的相关管理和组织，是云计算环境的核心内容和最基础设施。通常来说，数据中心是由上百万级别的节点综合组成的，因此这也就自然造成了数据失效的经常发生，这就对云计算的推广和应用造成了向大限度的限制，基于上述一些层面，对于云计算环境下的分布存储技术进行研究意义重大。
关键词：云计算；分布存储技术；数据
随着信息技术的飞速发展，社会和科学也已不可估量的速度飞速行进着，与此同时，在各行各业中不断推进和广泛应用的信息化向信息技术发出了更新一轮的巨大挑战，对信息技术向前发展起到了促进作用。云计算随着存储、通信技术以及计算等的发展而出现并得以广泛应用，使得用户能够更便捷、适时地访问云服务提供商提供的信息资源，整体来说，云计算同时具备着高可靠性、虚拟化、超大规模、价格低廉等特性，极大程度上满足了海量数据存储要求。在这一环境下的分布存储技术作为云计算的基础，虽然功能强大，然而从当前形势看来，它面临着巨大的挑战，因此需要不断地做出分析和研究。
1云计算技术
云计算是一种为了能够更好地满足相当数量的数据信息的计算以及存储等相关服务，同时跟随当下形势呈现出非常流行趋势的通信技术而产生的新型的、能够为各行各业进行分享基本数据资源的一种计算模型。云计算服务提供商基本上是不参与相关流程的，云计算机能够保证用户实现随时、便捷且放百度呢存储服务、访问网络服务、计算服务等一系列资源。源头上看来，云计算服务提供商是将庞大的数据节点以及相关网络设备进行科学有效的有机结合，继而就可以形成一个或者是一些具与一定规模的数据中心，进而由这一数据中心向有所需的用户提供到他们需要的服务，最大程度上满足了用户的使用要求。
关于云计算这一方面做出的相关研究表明，云计算具有最为显著的属性包括高稳定性、可扩展性以及规模超大灯，因此就可以在相应的环境下很好地实现庞大数据信息的存储操作，存储的位置多为不同数据中心的不同节点之上，即存储在这些节点之上的数据信息都是透明的、共享的，因此一旦用户有哪一方面的需求，只需通过云计算服务提供商提供出的数据访问接口就可以满足自己需求，获取到其中心内部存储的数据信息。然而当前看来，基于云计算环境的分布存储技术显然也是遇到了一些巨大的挑战，云计算数据中心的数据量、数据信息的规模是非常可观的，无疑会为数据中心的相关有效成本费用、容错性以及可扩展性等方面带来挑战，需要我们不断地做出分析研究。
2云计算环境下的分布存储技术
2.1可扩展性研究
经济发展迅速的今天，在各行各业都会应用到数据信息处理技术以及计算机技术、通信技术等对相关数据做出一定的有效处理，当下看来，海量信息显然单靠计算机无法满足其处理操作，类似存储、计算等，这一背景下，基于云计算环境的分布存储技术研究应运而生，首先研究其可扩展性。研究之前先分析传统的数据存储计算，其通过冗余的磁盘实现相关要求，那种采取与流行时进行提高数据存储可扩展性的方式虽然确实实用了一定时间，它在一定程度上实现满足了数据的存储空间，只是基于云计算之中的庞大的海量的数据节点，其存储的数据规模以及相关数据中心的规模仍然处在不断扩大的趋势之上，不断增长的需求存储容量显然不能由磁盘预留方式来实现了。因此，云计算环境下的分布存储技术又到达了一个致高点。云服务提供商的数据中心不可能采取冗余磁盘预留的方式来扩展存储空间，并且它也不可能在建立之初将所有的操作都完完全全规划好，譬如说谷歌当前看来，已经在全球的数据中心就有36个，并且每一个数据中西所包含的计算机节点达到了数百万个；再譬如微软的数据中心，对外宣称其将会在全球建设多余二十个数据中心，同时在九月份已经在芝加哥形成了全球最大的模块化数据中心，其中包含了二百二十多个集装箱，同时每一个集装箱中机器数都在两千作用，其服务器还会以十四个月为周期进行成倍增长，赶超摩尔定律增长速度，因此，基于数据中心的网络可扩展性进行研究意义十分重大，以期能够适应当下不断增长、扩展的应用需求。
2.2容错性研究
云计算提供商仅仅依靠传统的提高容错性的方法进行操作显然满足不了当下的需求，这是因为传统的容错性提高办法是经由高性能的服务器、RAID技术或者是专用的存储设备来进行相关操作，完成这一内容的成本十分高昂，根本无法满足现今云计算提供商的要求，除上述之外云计算之中庞大的节点以及数据规模注定了极高的失效概率。在云计算这一大环境下，操作失效非常常见。譬如在谷歌公司中，就曾在零六年做出过一份报告，即在云计算环境的分布存储技术的数据中心内部，平均每一个MapReduce作业的运行过程之中就包含了五个失效的节点；每一个拥有着四千个节点金星运行的MapReduce作业的相关数据中心中，几乎平均六个小时中就有一个小时的磁盘失效时间，这无疑会给云服务的提供商和资源应用者带来不同程度的麻烦和损失。除了上述之外，还有很多情形下会造成失效的结果。总而言之，云计算环境下分布存储的频频失效必将带来不同程度上的损失，其程度不可估量，因此当下而言，容错成为云计算环境之下分布存储所面临的一项巨大挑战，同时其亟待解决。关于云计算环境下的分布存储，想要更为彻底有效科学的提高其容错性，单研究节点之间的相互关联关系，以提高在屋里拓扑结构上的容错性是远远不够的，与此同时，必须同时研究在节点上存储着的数据的相关组织和管理操作，以提高数据容错性，达到最终目的。
2.3成本控制方面
云计算环境下的数据存储技术之所以需要在成本控制方面做出一定的研究，是因为传统的`分布存储所需要管理组织的节点和数据的规模都非常显，能耗相对也自然比较小，同时于企业而言，低消耗下他们是愿意通过成本输入来交换可靠性能以及效率的。然而，在云计算环境下的分布存储，其能耗是非常大的，同时为了使设备处在正常运转的状态之下，能耗还要增加很大一部分。在24*7的运行模式下，在数据中心的存储开销中非常重要的一个组成部分就是能耗。曾有研究人员作出相关研究发现，基本上每一台服务器四年的能耗与其相关硬件的成本不相上下，而且一旦能耗有所降低，在很大程度上还可以提高磁盘等一些硬件设备的运行寿命，这些都会大幅缩减整个数据中心的成本，因此就可以说，当下云计算环境下的分布存储面临的又一大挑战就是如何降低能耗进而降低成本，相继会产生的优良效果就是能源得到节约，环境得到保护。总而言之，云计算环境下的分布存储需要研究的重大内容即尽可能多角度的对设备的制冷消耗进行研究，从而期望在更大程度上降低云计算的成本费用。
3数据中心网络构件技术
3.1以服务器为中心
之所以会研究到数据中心网络构件技术，是因为数据中心是使得云计算得以正常运行的基础所在，通常来说，它主要的包括着两个部分，分别是软件和硬件，软件即数据中心提供出服务时所应用到的软件；硬件即数据中心的相关计算机设备以及支撑系统的一些基础设施。以服务器为中心的结构，主要即是在每一个数据中心的相关服务中都会安装网卡，且数量较大，然后运用网线把网卡和服务器进行连接，继而成为一个完整的网络整体，这样做的目的之一是增大数据中心的存储功能。以服务器为中心的结构在结构的组成以及线路的连接两个方面都比较简单，从而达到确保网络底层与服务器之间的有效数据交互，当前看来还有功能更甚强大的路由算法，然而这一结构自身也存在着一定的不足，即由于数据信息会占据相当大的服务器计算资源，就会导致存在一些链路无法实现功能，继而使得服务器的数据压力更大，服务器的计算速率自然受到一定程度的影响，成本的费用以及功能的损失两方面来说都产生了一定的消极影响。
3.2以交换机为中心
以交换机为中心的网络构件结构其实最主要就是对于交换机的应用，交换机将每一个服务器的数据中心有效地连接，再通过交换机进行数据包转发，当然，云计算环境下的分布存储，相关的服务器负责的功能有所不同，其只是对于数据信息的存储以及处理负责。通常以交换机为中心的网络构件被交换机分成了三层，最为主要的分别是核心层、边缘层以及聚合层。云计算环境下的数据中心中，经由交换机作为中心的网络构件结构具有的优点有操作简便，稳定高效，同时还可以通过交换机的应用实现一些扩展功能，然而，这一结构也存在着一些难以避免的缺陷，比如由于交换机的使用，导致整个数据中心的操作具有不够良好的灵活性、较低的服务器利用效率以及交换机资源的浪费等，通常而言，这一结构在传统的数据中心网络构件中应用较多。
3.3混合模式
混合模式顾名思义就是将上述两种数据中心网络结构进行有机的结合，进而形成一种功能上更加强大，实现互补的新型结构。在混合模式的结构中，主要是将交换机作为将服务器进行连接的节点，同时配合安装在服务器中的多个网卡，除此之外，混合模式的网络结构中实现了特定场景下的网络结构，它综合上述两种结构的优势，因此比其更加的灵活自由，同等性能的条件下，对于数据中心的成本而言有一定的降低功能。
4结束语
总而言之，云计算中庞大的数据节点以及相关的网络设备进行有效的有机结合，进而就形成了一个或者是一些较为大规模的数据中心点，从而达到向用户提供一些基本性质的服务，使得客户的使用需求得到满足。总而言之，云计算环境下的分布存储技术使得庞大的数据信息得以存储，存储位置即为数据中心内部中的众多节点中的不同节点之上，更为甚者会存储到在不同数据中心的不同节点上。整体来说，基于云计算环境的分布存储技术它所研究的主要内容即上述内容，如何实现有效地组织和管理在数据中心中进行存储的大量数据信息。
参考文献：
[1]陈全，邓倩妮.云计算及其关键技术[J].计算机应用，2009（09）：56-57.
[2]张莉.浅谈云计算技术国内发展现状[J].计算机光盘软件与应用，2012（23）：78-79.
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