大数据分布式存储系统是如何实现数据存储和计算的
传统的存储，主要是集中式存储，也就是将数据存在单台的服务器上。
这些年，随着大数据时代的到来，全球数据量以指数型增长，据国际数据公司（IDC）预测，到2025年， 全球数据量将增至175 ZB。
不管对企业还是政府机构来说，如此庞大的数据仅靠单一的服务器肯定是无法满足存储需求的，而且海量的数据仅靠单一服务器进行管理效率非常低。
于是才有了大数据分布式存储系统。
分布式存储和计算
所谓分布式存储，其实就是将数据存储在众多的服务器或网络节点上，而不是单一集中位置上。
这样的方式有很多好处。
首先，因为数据可以分散存储，当需要对存储扩容时就会非常方便。
其次，每个网络节点之间还可以进行数据复制，对数据进行冗余备份，从而提高容错性。
再一个，通过将数据存储在不同的服务器或节点上，就不会出现“一只蚂蚁坏了一锅粥”这样的情况。
分布式计算其实也是类似，传统的方法肯定是无法处理海量数据的。
分布式计算就将“一个大的任务”划分成了多个小的子任务，然后将其分配给网络中的多个设备或节点进行处理。
这样就可以并发（同时）分析一个非常大的数据集，大大提高了处理速度和效率。
因此，对于大数据领域来说，能够高效存储、处理和解释海量数据的分布式存储和分布式云计算已经成为了首选解决方案。
大数据分布式存储系统的应用
一个典型的应用大数据分布式存储系统的例子就是银行了，银行通常会用分布式存储和计算来进行“欺诈检测”。
可别以为欺诈检测是个很容易的活儿，欺诈设计的数据量非常庞大，交易、客户资料、外部数据源……
你还需要对数据进行实时处理和分析。传统集中式的存储是肯定无法处理欺诈检测所涉及的大量复杂数据的。
因此，银行采用了分布式存储和计算，将数据存储在多台设备上并行处理数据。这样才实现了更快更高效的欺诈检测。
通过分布式存储和计算，还带来了2个好处，一是可以基于此对大数据进行机器学习，另一个是因为 分布式存储可以在多台设备上复制数据来确保容错。
分布式云和云计算、边缘计算
提到大数据分布式存储系统，或者说分布式云，大家都会想到云计算、边缘计算。
甚至很多人认为，这3者是一样的。其实分布式云和云计算还有边缘计算有不少的区别，在应用场景上也不同。
这里简单罗列一下。
| 云计算 | 分布式云计算 |
|---|---|
| 指使用可通过互联网访问的远程服务器来存储、管理和处理数据及应用程序。 | 由分散在各地的服务器组成的网络，通过协作提供云服务。 |
| 通常由第三方提供商负责托管和管理云服务 | 由分布在不同地理位置的节点组成的网络运行，每个节点负责一个云服务子集 |
| 按需扩展，提供在任何地方通过互联网连接访问资源等功能。 | 由于使用了地理上分散的节点，它提供了更强的容错能力、数据可用性并减少了网络延迟。 |
| 一般是多用户共享基础设施，安全性可能较低，增加了数据泄露或网络攻击的风险。 | 由于采用了分散式基础设施，因此安全性和数据隐私性得到了增强，攻击者更难访问或破坏数据。 |
| 通常适用于需要大量计算资源的应用，如大数据分析或高性能计算。 | 适用于对容错性和数据可用性要求较高的应用，如关键任务系统或实时应用。 |
| 边缘计算 | 分布式云计算 |
|---|---|
| 边缘计算是在网络边缘（更接近数据源）处理和分析数据的活动。 | 分布式云是将云计算资源分配到多个地理位置。 |
| 边缘计算旨在减少延迟，并为需要即时反应的应用增加实时数据处理。 | 分布式云旨在通过将云计算资源分配到多个地点，提高云计算资源的可扩展性和可用性。 |
| 边缘计算通常用于需要实时数据处理的应用，如物联网设备和自动驾驶汽车。 | 分布式云通常用于需要可扩展、可靠和全球访问的云计算资源的应用，如企业应用和网络服务。 |
| 边缘计算设备通常体积小、功率大，存储容量极小。 | 分布式云的资源通常庞大且可扩展，拥有大量处理能力和存储空间。 |
| 边缘计算是一种分散式架构，处理和存储都在网络边缘进行。 | 分布式云是一种集中式架构，资源分散在多个地点，但由中央控制。 |
面向个人/家庭的分布式存储系统
分布式存储系统一般都应用于企业中，个人、家庭往往并没有如此海量的数据，自然也就没有必要使用分布式云。
云计算类的产品倒是有，比如百度网盘这样的公有云(其实微信等工具都算)，大家会用来存储照片、视频及其他各种文档资料。
不过，随着Web3.0时代，个人、家庭也开始重视隐私和数据安全，他们也开始寻求能够分布式存储的产品设备，而且是完全归自己所有的而不是由第三方服务商托管的。
毕竟对服务商托管的服务来说，服务商仍然可以拿用户的数据做大数据分析，对用户进行审核等等，从而侵犯用户隐私。
当然，个人所需的分布式存储设备就功能性、复杂性以及配置等来说，肯定不会和企业级分布式云相比，反而是要求足够简单易用。
但同时，也应该具备高度的安全和可靠，最好是媲美金融级数据中心的安全保障。
一定要说，目前满足上述种种需求的，etsme Me盒就是其中之一。
Me盒是将企业级私有云的技术降维应用到个人、家庭场景
- 通过双网络、双闪存、双系统、用户与系统数据隔离打造的高可用的系统设计
- 后备电源系统、网络加密、数据加密、多重验证、可信防控体系、零信任认证、两地三中心容灾备份。
让Me盒成为了私密、可信、安全、可靠的个人数据中心
P.S.高可用是企业云服务中经常用的词，可以简单理解成稳定性。
另一个非常重要的是，Me盒除了在技术上有对私密、安全的保护，在法律上也对etsme自身做了约束。
具体表现为：
MeOS 严格遵守个人隐私法规要求，以全世界最高标准(《ISO27701 个人隐私信息安全管理体系》)提供个人数据内容保护，通过完善的身份认证和加密机制从技术上杜绝第三方应用和平台自身触碰用户数据的可能性。
且，在用户购买Me盒之后，etsme 公司也将与用户签署具有法律效力的隐私协议，主动将自身的行为纳入国家法律法规的约束之下。
总结
分布式存储是将数据存储在众多服务器或网络节点上，而不是单个服务器上。
分布式计算是一种将主要工作负载分成较小的子任务，并将其分配给网络中众多服务器的技术。
分布式存储可以提供高扩展性、容错性和数据冗余，分布式云计算则可以处理海量的数据集，大大提高了处理速度和效率。
目前分布式存储和分布式云计算已经成为了大数据分析的主要解决方案。
分布式云计算和云计算、边缘计算各有自己的特点，应用场景也不同。
最后，虽然分布式云计算之前主要为企业所使用，但随着对个人、家庭用户对隐私和信息安全的重视，越来越多一般用户也开始寻求分布式存储产品。
目前市面上面向个人、家庭的提供分布式云存储和计算的产品不多，etsme的Me盒就是其中之一。
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