云与分布式存储的区别(能帮忙解释一下云计算和分布式计算的区别和联系吗)

分布式块存储和 分布式文件存储有是什么区别

分布式块存储和分布式文件存储有是什么区别

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

分布式存储是什么？选择什么样的分布式存储更好？

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

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MongoDB适合做分布式图片文件存储么？

如果硬件上舍得投入(比如N台32GB起的大内存机),gridfs很合适海量小文件,不过两台机我觉得还不如把静态文件这块外包给第三方云存储

软件定义存储和分布式存储的区别

软件定义存储其实是个伪命题，你可以看下冬瓜哥的一篇文章。你也可以这么理解，分布式存储就是软件定义存储的一种方式。

集中式存储和分布式存储有什么区别

分布式存储就是DAS，就是服务器里面放着硬盘，多台服务器的话就是分布式存储，数据分散，不易于管理。

集中存储就是 NAS,SAN，将服务器和硬盘分开，数据都存放NAS设备中，NAS设备再级联磁盘阵列，然后多个服务器对这个NAS设备进行访问，操作，集中数据管理，提高利用率，解放服务器！

分布式存储与软件定义存储的区别？

分布式存储是一种存储的方式，其“分布式”的理念是软件定义存储的基础，从概念上来说，软件定义存储的范围更大，除了存储之外，还包括管理、计算、网络接口等相关概念。或者说，分布式存储就是一种链接方式，而软件定义存储就是类似元核云存储、华为等企业所研发的软件产品。

统一存储和融合存储以及分布式存储的区别

统一存储具体概念：

统一存储，实质上是一个可以支持基于文件的网络附加存储（NAS）以及基于数据块的SAN的网络化的存储架构。由于其支持不同的存储协议为主机系统提供数据存储，因此也被称为多协议存储。

基本简介：

统一存储（有时也称网络统一存储或者NUS）是一个能在单一设备上运行和管理文件和应用程序的存储系统。为此，统一存储系统在一个单一存储平台上整合基于文件和基于块的访问，支持基于光纤通道的SAN、基于IP的SAN（iSCSI）和NAS（网络附加存储）。

工作方式：

既然是一个集中化的磁盘阵列，那么就支持主机系统通过IP网络进行文件级别的数据访问，或通过光纤协议在SAN网络进行块级别的数据访问。同样，iSCSI亦是一种非常通用的IP协议，只是其提供块级别的数据访问。这种磁盘阵列配置多端口的存储控制器和一个管理接口，允许存储管理员按需创建存储池或空间，并将其提供给不同访问类型的主机系统。最通常的协议一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。当然，也可以同时支持上述三种协议的，不过一般的存储管理员都会选FC或iSCSI中的一种，它们都提供块级别的访问方式，和文件级别的访问方式（NAS方式）组成统一存储。

什么是分布式数据存储

定义：

分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。

特点：

1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。

2高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。

3.高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

分布式和云计算有什么区别

“云是一个更上层、更抽象、更玄乎的概念。

而分布式是一个很具体的概念。

若没有分布式，云就无从谈起。但分布式计算却不一定都是云。”

分布式是通过应用设计，将任务进行分解。

云计算是通过类似网格的东西，由系统自动进行资源组合。

什么是分布式计算？所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。

分布式计算是利用互联网上的计算机的 CPU的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。下面，我们看看它是怎么工作的：

首先,要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。其中较为著名的是:

1.解决较为复杂的数学问题，例如：GIMPS（寻找最大的梅森素数）。

2.研究寻找最为安全的密码系统，例如：RC-72（密码破解）。

3.生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病）。

4.各种各样疾病的药物研究，例如：United Devices（寻找对抗癌症的有效的药物）。

5.信号处理，例如：SETI@Home（在家寻找地外文明）。

从这些实际的例子可以看出，这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。在以前，这些问题都应该由超级计算机来解决。但是,超级计算机的造价和维护非常的昂贵，这不是一个普通的科研组织所能承受的。随着科学的发展，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应运而生——分布式计算！

随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。互联网的出现,使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。

那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。

当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加,计算计划变得非常迅速，而且被实践证明是的确可行的。目前一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过目前世界上速度最快的巨型计算机。

您也可以选择参加某些项目以捐赠的 Cpu内核处理时间,您将发现您所提供的 CPU内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。您可以和其他的参与者竞争贡献时间的排名，您也可以加入一个已经存在的计算团体或者自己组建一个计算小组。这种方法很利于调动参与者的热情。

随着民间的组队逐渐增多,许多大型组织(例如公司、学校和各种各样的网站)也开始了组建自己的战队。同时，也形成了大量的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章，并提供必要的技术支持。

那么谁可能加入到这些项目中来呢?当然是任何人都可以!如果您已经加入了某个项目，而且曾经考虑加入计算小组,您将在中国分布式计算总站及论坛里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的组建的分布式计算小组。希望您在中国分布式总站及论坛里发现乐趣。

参与分布式计算——一种能充分发挥您的个人电脑的利用价值的最有意义的选择——只需要下载有关程序，然后这个程序会以最低的优先度在计算机上运行，这对平时正常使用计算机几乎没有影响。如果你想利用计算机的空余时间做点有益的事情，还犹豫什么？马上行动起来吧，你的微不足道的付出或许就能使你在人类科学的发展史上留下不小的一笔呢！

专业定义（中国科学技术信息研究所对分布式计算的定义）

分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：

1、稀有资源可以共享，

2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载，

3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上，

其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

实际上，网格计算就是分布式计算的一种。如果我们说某项工作是分布式的，那么，参与这项工作的一定不只是一台计算机，而是一个计算机网络，显然这种“蚂蚁搬山”的方式将具有很强的数据处理能力。网格计算的实质就是组合与共享资源并确保系统安全。

狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。

2、广义云计算

广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。

解释：

这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。

有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。

总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。

云计算具有以下特点：

(1)超大规模。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3)高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4)通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5)高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

(6)按需服务。“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。

(7)极其廉价。由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也用重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。

能帮忙解释一下云计算和分布式计算的区别和联系吗

分布式计算，同样与云计算既有联系，又有区别：第一种，WEB出现前的互联网(WWW出现前的互联网)，如阿帕网，就是典型的分布式计算，并不需要服务器作为计算中心。仅有分布式计算，并不等于云计算，因为云计算还有集中存储和计算的部分。第二种，P2P，即无须经由服务器，一台计算机与另一台计算机直接相联。其重要特点是对等，没有主从之分。在可管理的P2P模式下，虽然可以经过服务器，但不同于主从机结构处，在于它也可以不通过服务器，而主从机结构不通过服务器是不可以的。云计算不同于P2P之处，在于它必须以集中计算和存储作为分布式计算的互补方面。第三种，协同计算，可以认为是P2P形式的推广，从点对点，发展到群组协作，即时消息、SNS等，都可以是基于协同计算和并行计算的。协同计算已非常接近云计算，但仍有不同，例如SOA(面向服务架构)可以复用服务模块，但这可能只是发生于应用之间，必须将这些可复用资源移向独立于应用的云服务器中，才算云计算。现有许多云计算的定义，都往往偏向上述情况中的某一边，因此显得似是而非。需提醒的是，业内人士谈云计算往往有特定语境，比如说云计算建设要加强集中计算和分享。结合具体所指，可能并没有错，因为它可能是指云计算基础设施或平台本身建设，也可能是针对大企业的云端业务。但听的人往往听错，以为这就是云计算的全部，体会不到分布式计算和应用端的存在。这就造成误导和误解。这种情况并不可怕，消除误解就会搞明白。但还有一种情况就不同了。一些大企业在搞云计算时，以传统的网格计算、主从机的旧理念，把云计算纳入排斥分布式计算的集中计算的轨道，那就属于内行的传统与保守了。目前对于集成的理解，就有这种实际问题存在。