随着人工智能、机器学习领域技术的持续进步，以及国家“新基建”战略的推进，新的技术和应用，加快了传统行业数字化转型，数据呈几何级增长。海量数据在被分析、挖掘中创造出无限价值。
互联网企业纷纷对数据存储和管理，出重金加大数据中心的建设，阿里投2000亿用于云操作系统、服务器、芯片等技术的研发事项，以应对海量数据的到来，腾讯乘胜追击出资5000亿……，存储技术是这场“数据战”中的核心问题。随着物联网、人工智能、5G的迅速发展，预测到2023年，存储架构中或40%都是分布式架构。
分布式存储架构
分布式存储最早是由谷歌提出来的，其目的是解决大规模以及高并发场景下，高效Web访问问题。
分布式存储就是将用户需要存储的数据，存储到不同的存储服务器中，利用多台存储服务器分担存储压力，将这些分散的存储空间，作为一个虚拟的数据存储设备，当用户想要获取数据时，按照规则把数据从对应的磁盘空间中取出来。简单来说，可以理解为，大量PC机通过网络互联，对外作为一个整体提供存储服务。
分布式存储的必要性
一个存储方式的优越性，在于其本身对于各种数据的存取表现，关于数据存储有这样几个点：
海量：大数据背景下，海量数据涌现，数据显示2025年全球新创数据达175ZB。
多元：文本、图片、视频等非结构化的数据，对数据存储提出考验
实时：如交通自动驾驶这样的智能网络场景，需要依赖快速实时的数据采集、分析、存储。
上云：未来将有大多数的企业会选择多云部署模式。
空间：目前只有约0.2％的数据，被用于数据分析，说明我国在数据存储方面的能力存在缺口。
分布式存储的几大提升
1、高性能
分布式存储将热点区域数据投射到高速存储中，当这些区域不再是热点区域的时候，那么系统会自动将他们移除高速存储，以此来减少反应时间。
2、支持分级存储
因为分布式存储是通过网络进行耦合连接的方式，分布式存储可以将高速存储和低速存储分开来部署。在不可预测的使用场景下或者对实时要求较高的应用情况下，这种分级存储的方式解决了提取数据延迟高，从而造成整体性能抖动的问题。
3、弹性扩展
因为网络强大的扩展性，分布式存储可以弹性扩展存储容量，理论上节点可以扩充到几千个，并且节点扩展后，旧的数据会自动的迁移到新节点，让整体负载更加均衡，避免单点过热的情况。
4、存储系统标准化
分布式存储，多采用行业标准接口进行存储。通过将异构存储资源抽象化，将操作封装成面向存储资源的操作，从而实现了存储资源的集中管理，并且能自动执行创建、回收、变更等整个存储流程。这样用户可以实现跨不同介质的进行容灾，从而降低存储采购。
5、可应对云存储和大数据的发展
移动端的存储空间有限，且在多个设备之间共享资源的需求很频繁，所以网盘、云相册等云存储流行了起来，云存储的核心其实还是后端的大规模分布式存储。大数据则更进一步，除了需要存储海量的数据，还需要通过工具对这些数据进行分析，这都离不开分布式存储。除此之外，其实互联网后端架构也和分布式存储相关，掌握了它，对于其他技术的理解也很有帮助。
分布式数据存储三要素
1、数据种类
我们需要存储的数据，通常分为三类：
结构化数据
通常是指数据之间有很强的关联性的数据，比如姓名、性别、年龄等，是由二维表结构来进行逻辑表达和实现，颜色遵循数据格式和长度规范。一般采用分布式关系数据库进行存储和查询。
半结构化数据
所谓半结构化数据，是介于结构化数据和非结构化数据之间的数据类型，它是结构化的数据，但是结构变化很大。比如HTML文档，半结构化数据大多可以采用键值对形式来表示。一般采用分布式键值系统进行存储和使用。
非结构化数据
突破了关系数据库不易改变和数据定长的限制，其特征是数据之间关联不大。文本内容、报表、视频这些都属于非结构化数据。通过ElasticSearch进行检索。
2、数据分片和数据复制
数据分片，具象的说，是将一个数据分为两个或者多个小块，分片间不共享任何的服务器资源。将数据存储到相对应的存储节点中，或者到相对应的存储节点中获取想要的数据。其好处就是可以帮助促进水平扩展，同时帮助加速查询响应的时间，降低延迟，提升用户体验。
当在某个节点出现故障时，如果这时只采用了分片技术，那这个节点的数据很可能就会丢失，所以，数据复制在分布式存储系统中是不可缺少的。实际中，在分布式存储系统中，数据分片和数据复制通常共存。
3、存储数据
针对三种不同类型的数据，有三种对应的存储方式：
分布式数据库，通过表格存储结构化数据。常用的分布式数据库有 MySQL Sharding、Microsoft SQL Azure、Alibaba OceanBase 等。
分布式键值系统，通过键值对来存储半结构化数据。常用的分布式键值系统有 Redis、Memcache 等。
分布式存储系统，通过文件、块、对象等，存储非结构化的数据。常见的分布式存储系统有 Ceph、GFS、Swift 等。