什么是分布式存储?

传统的集中式存储系统存在单点故障的风险，一旦中央服务器遭到攻击或故障，整个系统将瘫痪。然而，分布式存储没有唯一的"中央"服务器，数据被分散存储在多个节点上，从而消除了单点故障的风险。由于没有明确的攻击目标，分布式存储系统更加安全，减少了被攻击的可能性。此外，即使某些节点遭到攻击或损坏，其他节点仍可继续运行，确保数据的可用性和完整性。因此，分布式存储的分散特性使其具有更高的容错能力和安全性，从而减少了攻击面。

分布式存储的一大优势在于其高度的容错能力。由于数据存储在多个设备或节点中，当其中某个存储设备出现故障时，其他设备仍然可以正常运行，从而确保数据的可用性和完整性。这种分散式的数据存储方式极大地提高了系统的可靠性和容错能力，降低了网络故障对数据存储的影响。即使部分节点发生故障，分布式存储系统仍可继续运行，从而最大限度地减少了由于网络故障而导致的数据丢失或不可访问的风险。这种高度的容错能力使分布式存储成为一种可靠且具有弹性的数据存储解决方案。

分布式存储通过将数据文件分割并加密存储在多个数据库服务器，增强了数据的隐私性和安全性。与集中式存储相比，分布式存储不会将所有数据集中存储在单一位置，而是将其分散存储在多个节点上。这种分散存储方式使得攻击者更难获取完整的数据文件。此外，分布式存储系统通常会对数据进行加密，进一步提高了数据的安全性。即使攻击者获取了部分数据片段，由于加密和分散存储的特性，他们也很难重建完整的数据文件。因此，分布式存储的这种分割和加密机制大大增强了数据的隐私性和安全性，为敏感数据提供了更好的保护。

与传统的集中式数据存储系统相比，分布式数据存储系统无需建造大型集中式数据处理中心，从而在一定程度上降低了能源使用成本。集中式数据中心通常需要大量的电力来支持服务器、存储设备、冷却系统等基础设施。而分布式存储系统则利用分散的计算资源，如个人电脑、移动设备等，这些设备通常具有较低的能耗。此外，分布式存储系统可以灵活地利用闲置资源，避免了过度供应和浪费。通过这种分散式的架构，分布式存储系统能够更高效地利用资源，从而降低了总体的能源消耗和运营成本。因此，分布式存储不仅提高了数据存储的可靠性和安全性，同时也有助于节约能源和降低成本。

分布式文件系统允许多个客户端访问和操作存储在不同物理位置的数据。数据通常被分割成块（chunk）并存储在不同的远程机器上，从而实现应用程序的并行执行。

主服务器或节点负责跟踪元数据，如文件到块的映射以及它们的位置。这些元数据存储在主服务器的主内存中，并复制到远程机器上以实现容错。主服务器负责为每个块分配块服务器，客户端只与主服务器联系以获取元数据信息。

块服务器用于存储数据块。为了确保可靠性和可用性，数据块通常会在多个块服务器上复制。当一个块服务器发生故障时，系统仍然可以从其他副本访问数据。

系统需要处理负载均衡，因为文件块可能无法均匀分布在各个服务器，并且服务器可能会动态添加、删除或升级。同时，系统还需要具备容错能力，以应对服务器故障等情况。

分布式存储是云存储服务的核心技术，可以为用户提供高可靠、高可扩展的存储服务。例如亚马逊云服务的 S3、EBS 等存储服务都采用了分布式存储架构。

分布式存储系统能够存储和管理海量数据，为大数据处理提供数据支持。例如 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 就是一种分布式存储系统。

分布式存储可以将内容缓存在靠近用户的节点上，提高内容分发的效率。例如一些大型视频网站就采用了分布式存储架构。

一些需要存储和处理大量数据的科学计算应用也需要分布式存储系统的支持。分布式存储可以提供高性能、高可靠的存储服务。

随着物联网设备和无线传感器网络的快速发展，产生了大量数据需要存储。这种海量数据采集带来了巨大的存储需求，给这些物联网设备的供电和存储能力带来了严峻挑战。如何高效存储和管理这些分布式产生的海量数据，是分布式存储系统面临的一大挑战。

分布式存储系统中，数据需要在不同的分布式节点之间传输，引入了安全和隐私保护的问题。与集中式云存储不同，分布式存储需要独立的加密机制保护数据在互联网上的传输安全。此外，分布式存储需要从集中式信任模型转向去中心化的信任模型，这也带来了新的挑战。

与云数据中心的强大基础设施相比，分布式存储网络需要考虑设备的异构性、动态条件和连接的可靠性等因素，增加了可扩展性和可靠性的挑战。此外，为满足安全需求而引入的通信延迟，也可能影响系统的可扩展性。

实现分布式存储系统的互操作性和数据记录的标准化也是一大挑战。合并现有的公共医疗健康数据库，实现跨境电子健康系统的互操作，需要克服法律和技术障碍。只有在数据记录标准化之后，分布式存储模型的同步程序才有意义。