《并行存储与分布式存储：差异解析》
一、概念基础
1、并行存储
- 并行存储主要侧重于在存储系统内部通过并行的技术手段来提高数据的读写速度，它通常是在一个相对集中的存储设备或存储阵列内部实现的，在一个高端的磁盘阵列中，通过多通道、多磁盘同时工作来实现并行的数据传输，这种并行性是基于硬件层面的设计，比如使用多个磁盘控制器，每个控制器可以独立地控制一组磁盘进行读写操作，在并行存储中，数据往往是按照一定的策略分布在多个磁盘上，当有读写请求时，多个磁盘可以同时响应，从而加快数据的传输速度。
- 以传统的RAID（独立磁盘冗余阵列）技术为例，RAID 0就是一种简单的并行存储方式，它将数据条带化地分布在多个磁盘上，当进行读操作时，如果数据块分布在不同磁盘上，这些磁盘可以同时读取数据块并将它们组合起来返回给请求者，写操作同理。
2、分布式存储
- 分布式存储是将数据分散存储在多个独立的存储节点上，这些节点通过网络连接在一起形成一个存储系统，它强调的是数据的分布式布局以及节点之间的协作，分布式存储系统中的节点可以是普通的服务器，每个节点都有自己的存储介质，如硬盘，数据在这些节点上的分布是根据特定的算法，如一致性哈希算法等。
- Ceph分布式存储系统，它将数据对象映射到不同的存储节点上，这种映射关系是动态的，可以根据节点的负载、存储容量等情况进行调整，分布式存储系统的目的不仅仅是提高数据的读写速度，还包括提高系统的可靠性、可扩展性和容错性等多方面的性能。
二、性能方面的区别
1、读写速度
并行存储
- 并行存储在单一存储设备或阵列内部通过并行机制提高读写速度，在理想情况下，对于连续的数据读写，如果磁盘数量足够且数据分布合理，并行存储可以接近磁盘组的理论带宽极限，在一个具有10个磁盘、每个磁盘读写速度为100MB/s的并行存储系统中，如果数据能完全并行读写，理论上可以达到1000MB/s的读写速度，这种速度提升是有限度的，受限于存储设备的物理特性和内部架构。
分布式存储
- 分布式存储的读写速度取决于多个因素，包括网络带宽、节点性能和数据分布算法等，在网络状况良好、节点负载均衡的情况下，分布式存储可以利用多个节点的资源实现较高的读写速度，一个由10个节点组成的分布式存储系统，每个节点的磁盘读写速度为100MB/s，网络带宽为1GB/s，如果数据分布合理，读写速度可以随着节点数量的增加而线性增长，并且可以突破单个存储设备的容量和性能限制，如果网络出现拥堵或者节点之间的数据同步出现问题，读写速度会受到严重影响。
2、可扩展性
并行存储
- 并行存储的可扩展性相对较差，因为它主要是基于单个存储设备或阵列内部的并行优化，当需要扩展存储容量或性能时，往往受到设备本身的物理限制，一个磁盘阵列的最大磁盘插槽数量是有限的，如果要增加更多的磁盘来扩展容量，可能需要更换整个阵列设备，并行存储在扩展时可能会面临复杂的硬件兼容性和数据迁移问题。
分布式存储
- 分布式存储具有良好的可扩展性，可以通过简单地添加新的存储节点来增加存储容量和提高性能，在分布式存储系统中，新节点加入时，系统可以自动地将数据重新分布，以平衡负载，在一个分布式文件系统中，当存储需求增加时，可以随时添加新的服务器节点到集群中，系统会根据一定的算法将新的数据存储到新节点上，同时对已有数据进行重新分布，确保整个系统的性能和可靠性。
三、可靠性方面的区别
1、数据冗余机制
并行存储
- 在并行存储中，数据冗余通常是通过RAID技术来实现的，RAID 1通过镜像的方式将数据完全复制到另一个磁盘上，以提供数据冗余，RAID 5则采用分布式校验块的方式，在多个磁盘上存储校验信息，当一个磁盘出现故障时，可以通过其他磁盘上的数据和校验信息恢复数据，这种冗余方式是在单个存储设备或阵列内部实现的，如果整个设备出现故障，数据恢复可能会面临挑战。
分布式存储
- 分布式存储采用更灵活多样的数据冗余策略，除了类似RAID的方式外，还可以采用多副本的方式，在一些分布式存储系统中，数据会被复制成多个副本，分别存储在不同的节点上，当一个节点出现故障时，可以从其他节点上的副本恢复数据，分布式存储系统可以根据数据的重要性、访问频率等因素动态调整副本数量，提高系统的可靠性和存储效率。
2、故障恢复能力
并行存储
- 对于并行存储，如果一个磁盘出现故障，恢复过程通常是在阵列内部进行，在RAID阵列中，当检测到磁盘故障时，会根据冗余信息进行数据重建，但是这个过程可能会影响系统的性能，尤其是在进行数据重建时，会占用大量的磁盘I/O资源，如果是阵列的控制器等关键部件出现故障，可能会导致整个并行存储系统暂时无法工作，直到故障修复。
分布式存储
- 分布式存储在故障恢复方面具有优势，当一个节点出现故障时，系统可以快速地从其他节点的副本中获取数据，并且可以在后台重新分配数据副本到其他正常节点上，以维持系统的冗余度，由于数据是分布式存储在多个节点上，即使多个节点同时出现故障（只要副本数量足够），也能够保证数据的可用性，分布式存储系统可以自动检测节点的故障并进行相应的处理，对系统整体性能的影响相对较小。
四、应用场景的区别
1、企业级数据中心
并行存储
- 在企业级数据中心中，并行存储适用于对读写速度要求极高、数据量相对较小且对可扩展性需求不是特别高的场景，企业的核心数据库系统，需要快速处理大量的并发读写请求，如果数据库的数据量在单个存储阵列的容量范围内，并且企业对成本和可扩展性要求相对较低，并行存储可以提供高效的读写性能，因为在这种情况下，通过并行存储的多磁盘并行读写机制，可以满足数据库对快速响应的需求。
分布式存储
- 分布式存储更适合企业级数据中心中大规模数据存储和复杂应用场景，企业的大数据分析平台，需要存储海量的数据，并且这些数据的增长速度很快，分布式存储可以通过不断添加节点来满足数据存储需求的增长，同时可以在多个节点上并行处理数据分析任务，对于企业的容灾备份系统，分布式存储可以将数据副本存储在不同的地理位置的节点上，提高数据的安全性和可用性。
2、云计算环境
并行存储
- 在云计算环境中，并行存储可以用于为单个虚拟机提供高性能的存储服务，在一些对I/O性能要求极高的企业级应用虚拟机中，并行存储可以作为其本地存储设备，提供快速的读写服务，由于并行存储的可扩展性和资源共享能力有限，它不太适合作为整个云计算平台的大规模存储解决方案。
分布式存储
- 分布式存储是云计算环境中的主流存储解决方案，它可以为云平台中的众多虚拟机和应用提供统一的存储服务，在云计算中，分布式存储可以根据用户的需求动态分配存储资源，并且可以方便地实现多租户之间的数据隔离和共享，在公有云环境中，分布式存储可以将不同用户的数据存储在不同的节点上，同时通过数据冗余和安全机制确保每个用户数据的安全性和可用性。
并行存储和分布式存储在概念、性能、可靠性和应用场景等方面存在着明显的区别，企业和用户需要根据自身的需求和实际情况来选择合适的存储方案。
评论列表