分布式存储和集中式存储有何区别

存储产品千千万，选来选去怎么办？ 戴小编来献妙策，匹配需求不为难！分布式存储和集中式储是存储系统中十分重要的两种架构类型，但这两者有何区别？适合怎样的业务需求？今天戴小编就来一一解答。

存储系统作为数据管理的基石，直接影响着业务效率、扩展能力和可靠性。而在存储技术的演进中，集中式存储架构和分布式存储架构成为两种重要的存储模式，各自适应不同的业务需求。那么，企业在选择存储架构时，应该如何判断哪种更适合自己呢？

今天，戴小编就来个抛砖引玉，一起探讨这两种架构的特点与适用场景，也欢迎大家在评论区补充~

我们先从这两者诞生的历史背景说起……

集中式存储架构的诞生

解决数据孤岛问题

在早期的计算机系统中，企业IT主要依赖DAS（直接附加存储），即每台服务器（主要是大型机）都有自己的本地存储。

然而随着企业IT基础设施的不断扩展，企业级应用（如数据库、ERP、财务系统）和数据的迅速增长，使得企业对于简化数据管理、提高效率和优化存储资源利用的需求越来越迫切。这时，DAS的瓶颈出现了……

这种架构带来的问题包括：

●数据孤岛：不同服务器上的数据无法共享，导致存储资源利用率低。

●管理复杂：每台服务器的存储需要单独管理，容易造成存储资源浪费，数据迁移困难。

●可扩展性受限：存储容量受限于单个服务器的物理存储设备。

为了应对这些问题，在20世纪80-90 年代，SAN（存储区域网络）和NAS（网络附加存储）作为集中式存储方案开始兴起。企业通过将存储系统从服务器中独立出来，通过光纤通道(FC)或以太网(iSCSI/NFS)连接多个服务器，从而实现存储资源共享和集中管理。

分布式存储架构的诞生

应对大规模数据增长

进入21世纪，互联网的快速发展带来了数据规模的爆炸性增长，特别是在社交媒体、电子商务、和大数据分析等领域，集中式存储架构在这些新的业务场景面前逐渐显得力不从心，比如：

●扩展受限：存储系统的容量和性能受限于存储控制器，难以支撑超大规模数据。

●高并发需求：云计算和大数据分析、机器学习训练等需要同时访问海量数据，集中式存储难以满足高吞吐的要求。

为了解决这些问题，Google于2003年提出了Google File System(GFS)，并在2006年催生了Hadoop HDFS（分布式文件系统），标志着分布式存储架构的诞生。

分布式存储通过数据条带化和多副本存储，实现了存储的高可扩展性、高吞吐量和高可用性，从而获得企业和技术社区的广泛认可。

分布式和集中式有哪些不同之处？

好了，说完了集中式存储和分布式存储的诞生历史，那么这两者到底有什么区别呢？

为了方便大家理解，戴小编先来打个比方：

●集中式存储像一个超市仓库，所有物品（数据）都存放在固定的货架上，客户（服务器）只能通过收银员（存储控制器）来访问这些物品。

●分布式存储像一个连锁便利店网络，每个店（存储节点）都有货物（数据），客户（服务器）可以就近去任何一家店获取所需物品，而不是只能依赖一个中央仓库。

值得一提的是，分布式存储架构和统一存储架构并不存在优劣之分，它们都是针对不同的数据存储需求而发展出的架构，各自适用于不同的业务场景，发挥各自的优势。

从历史来看，集中式存储架构是对传统存储模式的整合优化，而分布式存储架构是为了解决大规模数据存储和访问的问题。具体来说，集中式存储和分布式存储在存储管理方式、数据的存储与访问以及扩展性方面有诸多不同：

01存储管理方式上

集中式存储：所有的存储资源由一个或两个存储控制器统一管理，数据存储在存储阵列中。

分布式存储：存储资源分布在多个存储节点上，每个节点都可以独立存储数据，并形成一个整体的存储池。

02数据存储与访问上

集中式存储：数据存储在固定的存储设备上，服务器通过SAN或NAS访问数据。

分布式存储：数据被分片并存储到多个节点，访问时通过分布式算法定位数据，提高访问效率。

03扩展性上

集中式存储：依赖存储阵列进行扩展，以纵向扩展为主，即升级存储控制器或增加硬盘。

分布式存储：通过增加存储节点进行横向扩展，可以线性提升存储容量和性能。

分布式和集中式适合哪些业务场景？

好，说完了集中式存储和分布式存储的诞生背景和特点，那么它们各自面向的应用场景是怎样的呢？

下面戴小编以戴尔存储家族的PowerStore和PowerFlex这两个代表性产品为例，来为大家介绍。

01PowerStore——全闪存存储的明智之选

PowerStore采用集中式存储架构，以统一存储平台的方式，提供块存储、文件存储、vVols和容器，从而为企业实现一个方便、易于管理的平台，便于实现大量创新。

在存储管理方面，PowerStore采用PowerStore OS进行集中管理，具备5:1的数据缩减、快照、备份等企业级功能。这使得IT团队能够更高效地管理存储资源，提高存储利用率，同时降低存储成本。值得一提的是，PowerStore同时支持横向扩展与纵向扩展，相比一般的集中式存储，能够拥有更大的灵活性，更好地适应企业业务发展需要。

此外，PowerStore采用NVMe全闪存架构，并逐步引入QLC SSD，不仅为企业提供卓越的存储性能，也进一步降低了成本。

适用场景方面，PowerStore非常适合通用和专业化的工作负载，特别适用于数据库、虚拟化、ERP、文件存储等常规存储需求，以及如云原生应用程序、基于边缘的物联网分析等新兴应用。它的统一存储架构能够在同一系统中支持多种存储协议，使IT运维更加简单。

02PowerFlex——动态且适应性强的软件定义的基础架构

PowerFlex采用分布式存储架构，所有存储资源分布在多个节点上，以提供高吞吐量、低延迟的存储性能。特别适用于机器学习、高性能计算(HPC)、大规模数据库和云计算等计算密集型业务。

PowerFlex由PowerFlex Manager进行管理。它的存储系统不需要存储控制器，而是通过横向扩展来提升存储容量和计算能力，使其能够适应大规模数据存储需求。此外，PowerFlex通过数据条带化技术，将数据均匀分布到多个存储节点，可以拥有强大的并行处理能力。

PowerFlex具有出色的性能和广泛的可扩展性，是整合不同工作负载的理想之选，非常适用于要求严苛的运营应用场景，如在大规模数据存储、机器学习、高并发数据库、大数据分析等场景下，其高吞吐量和低延迟的特性使其成为理想选择。

总结

如果你的存储应用场景主要在办公文档、数据库、虚拟机这类标准IT业务方面，PowerStore更合适；而如果你的业务涉及机器学习、HPC、大规模数据库等要求严苛的应用，PowerFlex更为合适。

除了以上举例的应用场景，你觉得分布式存储和集中式存储还适用于哪些业务场景？欢迎在评论区补充~