大数据是如何存储和管理的？ – 网络|

w7怎么设置防火墙，115怎么转码，键盘桌面怎么设置大数据是如何存储和管理的大数据时代，数据规模会越来越大，传统的“控制器+硬盘柜”基于scale-up架构的存储已经无法满足数据量的急速增长需求。分布式存储和集中式存储是相辅相成的关系，集中式存储更适合低延迟、大量小文件的应用，分布式存储更适用于节点数更多、数据量更大的海量数据存储。

分布式存储采用可扩展的架构，将数据负载分散在多台存储系统中，相比传统的集中式存储系统，不仅能提高存储的效率和数据的安全性，还可以进行性能和容量的横向扩展，解决大规模、高并发场景下的存储访问问题。未来企业对于分布式系统的需求将持续增加，数据不仅成为企业转型和数字化的核心资产，海量、多元和非结构化成新数据时代常态。分布式存储将在大数据分析、高性能计算、云计算等应用场景被广泛使用，成为海量非结构化数据的主要载体。

除了“集中式”和“分布式”存储架构之外，“存算一体”和“存算分离”也为业内所关注。“存算一体”和“存算分离”各有千秋，需要结合不同业务系统类型及应用场景特点有针对性地制定解决方案。“存算一体”适合面向业务负载较低的场景，且业务种类和配比比较固定、系统规模较小的场景，例如银行网点的边缘云部署，其优势是部署容易，资源利用率高，但计算和存储服务有相互干扰且维护复杂度高，扩展性有待提高。浪潮倡导的是“存算分离”，这种方式适合高弹性、高负载业务，可支撑多种类型差异化大的业务、系统规模较大的存储资源池，适合大规模云平台部署。其优势在于资源相互隔离，避免计算和存储负载间的干扰，维护复杂度低，在数据爆发式增长的数字经济新时代更受市场认可。