数据信息大时代下，分布式存储将成为变局的突破点

（文章来源：比特网）

随着区块链、云计算、大数据在全球范围内的高速发展，企业数据呈现爆炸式增长，传统集中式存储已经很难应对大数据量存储需求。一份来自国际数据公司(IDC)的报告显示，2018年，美国产生了大约6.9ZB字节(1ZB约为1万亿GB)的数据，中国同年为7.6ZB。2025年，美国预计将产生30.6ZB的数据，而中国预计为48.6ZB。而世界数据的总和将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，复合年增长率达到61%。

毫无疑问，随着信息技术发展的日益深入，数据的爆炸性增长将造就“数据黑洞”，蕴含的价值难以估量。若能有效合理地挖掘数据价值，大数据将会成为推动经济增长的更为重要的助力。以IPFS/Filecoin为代表的分布式存储，易于扩展和管理、成本低、可快速集成，不会出现中心化存储面临的问题。同时伴随着5G的发展解决了带宽不足问题，并集合人工智能、区块链技术、高级连接架构、高性能计算平台的软件硬件优势，分布式存储取得了长足优化，被誉为是当前最先进的数据存储问题解决方案。

分布式存储有着广阔的应用场景，能够存储当前互联网产生的大多数信息与数据。目前：分布式存储的数据类型有以下三类：1.非结构化的数据：主要是数据之间的关联系不大，像文本图片之类的数据2.结构化的数据：数据之间关联系很大，如关系型数据库，可以用表进行表示的3.半结构化的数据：介于上述两种数据类型之间，数据之间的关系简单，典型的代码是html文件。

针对这几种不同的数据类型，分布式存储系统适合处理不同的类型的数据，将分布式存储系统划分为以下几种：分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据，它只提供基于主键的CRUD(Create/Read/Update/Delete)功能，即根据主键创建、读取、更新或者删除一条键值记录。在系统实现层面，分布式文件系统可以把一大文件拆分为多个数据块(大小大致相同)，然后分散到存储集群，处理数据复制、一致性、负载均衡、容错等，典型代表有Filecoin(IPFS)、Storj等。

分布式文件系统能利用大量独立的闲置硬件存储资源，提供数据存储服务，并且没有任何中心化的组织可以掌握这些数据，能实现数据的自由交易，经济、高效、安全。坎通智能科技就是基于下一代互联网底层协议IPFS，构建分布式落地应用, 为市场提供高效、安全的数据存储解决方案。

分布式表格系统用于存储关系较为复杂的半结构化数据，与分布式键值系统相比，分布式表格系统不仅仅支持简单的CRUD操作，而且支持扫描某个主键范围。分布式表格系统可以做到超大规模，而且支持较多的功能，但实现往往比较复杂，而且有较高的使用门槛。

分布式数据库常用于存储结构化数据，它支持多表关联，嵌套子查询等复杂操作，并提供数据库事务以及并发控制。典型的系统包括Amazon RDS、Microsoft SQL Azure、阿里巴巴OceanBase系统等。分布式数据库支持的功能最为丰富，符合用户使用习惯，但可扩展性往往受到限制。

数据信息不断增长的大趋势下，基于IPFS协议打造的分布式存储软件硬件项目，正在积极拓展更多应用场景和商用模式，为视频领域、数据服务、社交、游戏等生态提供更为广阔的舞台。以引擎矿机为代表的分布式存储正在积极实践，凭借高性能、高安全性、可拓展性和容灾与备份等优点，深入传统意义的关键应用领域，颠覆和重塑着现有的商业模式、行业运行和治理体系。

（责任编辑：fqj）