从集中到分布再到盘活：存储系统的发展方向

随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。

从另一个角度来看, 越来越多非结构化数据、影音图像数据、地理位置信息逐渐被采集与归档。在人工智能与深度学习进一步发展之后, 针对这些非结构化数据进行的加工与分析, 会成为下一代信息革命的关键之一。

以金融行业为例，大部分银行都已建设了完整的影像平台, 用来集中管理非结构化数据。随着数据量的级变和大数据的发展, 企业再次提出对更多渠道来源数据的采集与归档的需求。例如, 监管机构提出对多渠道办理业务需要有录音录像可查的要求, 使金融机构的非结构化数据从数量上还是种类上都有了极大的增加。但是, 传统的非结构化数据管理系统, 不仅从数据量上, 还是从物理存储的成本上, 都已经不能满足当前的非结构化数据存储的需要。

从发展趋势上看,分布式存储方案已经为未来企业针对非结构化数据价值的挖掘, 进行原始数据的汇聚积累和分类。可控成本的分布式数据存储和基于分布式存储的非结构化数据管理系统, 便应运而生, 成为针对这类使用场景的最佳解决方案。

分布式存储最早是由谷歌提出的，其目的是通过廉价的服务器来提供使用与大规模，高并发场景下的 Web 访问问题。它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。

分布式存储的兴起与互联网的发展密不可分，互联网公司由于其数据量大而资本积累少，而通常都使用大规模分布式存储系统。与传统的高端服务器、高端存储器和高端处理器不同的是，互联网公司的分布式存储系统由数量众多的、低成本和高性价比的普通 PC 服务器通过网络连接而成。其主要原因有以下三点(1) 互