分布式架构和分布式系统存储研发的区别是什么？

分布式架构是软件系统

分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成。

hps+ssan多节点+ibm6000服务器+Oraclerac是一套基于全闪存融合扩容hds的分布式存储系统。

在这个上面允许的xx云软件，是一个基于分布式架构的软件系统

人才少，需求量大是什么意思？

我基本上除了阿里王博士，和阿里超融合一体机的相关负责人，还没有见过听说过能一个人把整套分布式系统存储技术搞定的

所以你说的人才少是合理的

需求量大就存疑了

人家大厂研发好了，一般技术人员去实施运维就好了啊

以联想为例，他的超融合一体机研发，需求量大么

哦，博士确实挺缺的
分布式架构是软件系统

分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成

数字经济时代，各个企业、个人都在生产数据，利用数据，数据也在 社会 中不断流动、循环，为这个时代创造着价值与机遇。尽管数据如此珍贵，但我们仍然会听到在集中式存储场景中，由于网络攻击、火灾、地震而造成数据故障、丢失等问题。

为了防止数据出现故障、数据丢失、服务器出错、数据无法恢复等情况，越来越多企业开始把集中存储转变为分布式存储。分布式存储，类似于“把鸡蛋放到不同的篮子里”，简单来说就是把一张照片或文件切碎并放在不同的存储服务器上，任何人都可以成为节点，任何人都可以成为中心，因此，无论数据中心发生数据丢失，数据存储都可以实现永久存储，只要存在存储服务器，就能恢复数据。

其实，分布式存储已经不是什么新鲜事物，而是经历了多年的积累和发展，用户对支撑的服务器需求也越来越明确：相比传统服务器，分布式存储需要更大存储容量，兼具性能的同时，还要更灵活的存储能力，专门的存储服务器应运而生。

存储服务器是随着互联网分布式存储架构迅速崛起而出现的一个服务器品类，随着大数据、视频、搜索等互联网创新应用的发展，适用于不同场景的存储服务器种类也越来越多。当前，不仅互联网运营商在大规模采购存储服务器，传统的企业和政府也在批量部署，用于视频、文件归档、邮件以及大数据分析等应用。

浪潮信息一直是存储服务器的主要供应商，今年4月浪潮信息发布了全新的M6系列服务器，其中就包含存储服务器子系列，包含2U24盘、4U46盘、4U60盘、4U106盘等一系列产品，覆盖冷存储、温存储以及视频分析等不同用户不同类型的应用场景。其中，NF5466M6就是一款4U46盘，兼顾高存储容量、强大计算性能和极致IO扩展能力的双路存储优化服务器，是分布式存储架构的不二之选。

分布式系统特点：

1、分布性。分布式系统由多台计算机组成，它们在地域上是分散的，可以散布在一个单位、一个城市、一个国家，甚至全球范围内。整个系统的功能是分散在各个节点上实现的，因而分布式系统具有数据处理的分布性。

2、自治性。分布式系统中的各个节点都包含自己的处理机和内存，各自具有独立的处理数据的功能。通常，彼此在地位上是平等的，无主次之分，既能自治地进行工作，又能利用共享的通信线路来传送信息，协调任务处理。

3、并行性。一个大的任务可以划分为若干个子任务，分别在不同的主机上执行。

4、全局性。分布式系统中必须存在一个单一的、全局的进程通信机制，使得任何一个进程都能与其他进程通信，并且不区分本地通信与远程通信。同时，还应当有全局的保护机制。系统中所有机器上有统一的系统调用集合，它们必须适应分布式的环境。在所有CPU上运行同样的内核，使协调工作更加容易。

5、分布式系统更加的开放，具有相同的接口规范使得集群计算机能够方便的进行数据 *** 作，系统协同度更高；

对外：体现在统一的接口描述上，用统一的接口描述语言描述一套所有服务器都知道的规则，这样各服务器的交互问题上没什么问题了。具体的接口实现根据各个服务器的情况具体实现，从而把实现和声明进行了有效的解耦。对内：各台服务器内部的策略和实现也需要解耦，以免整个服务器是按照实现和声明逻辑实现的，但是服务器内部确实一个整体的，对于分布式的开放性将会大打折扣。

如果大家了解微服务和分布式服务器架构等技术的话，那么对于如何解决系统运行中出现的BUG造成的破坏和损失这些问题也应该有自己独到的见解吧。今天，电脑培训就一起来了解一下，在服务器运行过程中出现的问题都有哪些解决方法。

随着微服务和分布式云架构的崛起，Web变得日趋复杂，“随机性”的故障因此变得越来越难以预测，而我们对这些系统的依赖却与日俱增。

这些故障给公司造成巨大损失，也给用户带来很大的麻烦，影响他们进行在线购物、交易或打断他们的工作。即使是一些简单的故障也会触及公司的底线，因此，宕机时间就成为很多工程团队的KPI。2017年，有98%的企业表示，一小时的宕机时间将给他们带来超过10万美元的损失。一次服务中断有可能让一个公司损失数百万美元。近，英国航空的CEO透露，2017年5月发生的一次技术故障造成数千名乘客滞留机场，给公司造成8000千万英镑的损失。

企业需要想办法解决这些问题，因为等到下一次事故发生就为时已晚。为此，混沌工程应运而生。

混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。

混沌工程将预想的事情与实际发生的事情进行对比，通过“有意识地搞破坏”来提升系统的d性。

混沌工程简史

混沌工程先出现在互联网巨头公司中，这些公司拥有大规模的分布式系统，因为这些系统太过复杂，他们需要一些新的手段来测试它们。

2010年

NetflixEngTools团队开发出了ChaosMonkey。当时，Netflix从物理基础设施迁移到AWS上，为了保证AWS实例的故障不会给Netflix的用户体验造成影响，他们开发了这个工具，用来测试系统。

2011年

SimianArmy诞生，在ChaosMonkey的基础上增加了故障注入模式，可以测试更多的故障场景。Netflix认为，云的特点是冗余和容错，但没有哪个组件能够保证100%的可用性，所以他们必须设计出一种云架构，在这种架构里，个体组件的故障不会影响到整个系统。

2012年

Netflix在GitHub上开源了ChaosMonkey，并声称他们“已经找到了应对主要非预期故障的解决方案。通过经常性地制造故障，我们的服务因此变得更有d性。”

2014年

Netflix团队创建了一种新的角色，叫作混沌工程师。BruceWong发明了这个角色，并由DanWoods在Twitter上向广大的工程社区推广。DanWoods解释说，“我从KoltonAndrus那里学到了更多有关混沌工程的知识，他把它叫作故障注入测试”。

2014年10月，当时Gremlin的联合创始人KoltonAndrus还在Netflix，他们在SimianArmy的基础上提出了故障注入测试(FIT)概念，开发者可以更灵活地控制注入故障的“杀伤力范围”。因为SimianArmy有时候会造成非常严重的故障，所以Netflix的开发者对它抱有疑虑，而FIT可以更好地控制故障粒度，于是他们就由此想出了混沌工程这个概念。

分布式系统是建立在网络上的软件系统。 处理协助任务，然后整合结果。在分布式系统中，一组独立的计算机向用户呈现一个统一的整体，就像一个系统一样。系统具有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态分配任务，分散的物理和逻辑资源可以通过计算机网络实现信息交换。系统中有一个分布式 *** 作系统，以全局方式管理计算机资源。通常，对于用户来说，分布式系统只有一个模型或范例。在 *** 作系统之上，一个软件中间件层负责实现这个模型。分布式系统的一个著名例子是万维网，在万维网中，一切看起来都像一个文档(网页)。在计算机网络中，这种统一性、模型和软件是不存在的。用户看到的是实际的机器，计算机网络并没有让这些机器看起来千篇一律。如果这些机器有不同的硬件或不同的 *** 作系统，那么这些差异对用户来说是完全可见的。如果用户想要在远程机器上运行程序，他必须登录到远程机器上并在该机器上运行程序。分布式系统和计算机网络系统的共同点是大部分分布式系统都是建立在计算机网络上的，所以分布式系统和计算机网络的物理结构基本相同。两者的区别在于分布式 *** 作系统和网络 *** 作系统的设计思想不同，这就决定了它们在结构、工作方式和功能上也是不同的。网络 *** 作系统要求网络用户在使用网络资源时首先了解网络资源。网络用户必须了解网络中每台计算机的功能和配置、软件资源和网络文件结构。如果用户想要读取网络中的共享文件，他们必须知道该文件放在哪个计算机和目录中。分布式 *** 作系统以全局方式管理系统资源，可以随意为用户调度网络资源，调度过程“透明”。当用户提交作业时，分布式 *** 作系统可以根据需要选择系统中最合适的处理器，将用户的作业提交给处理程序，在处理程序完成作业后将结果传递给用户。在这个过程中，用户并没有意识到多个处理器的存在，系统就像一个处理器。

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