云时代的到来，将云技术提升到了一个新领域，学习云技术成为一门热议话题。究竟什么是云技术？云技术系统架构原理是什么呢？下面就由IT培训网做深度剖析。

云技术是什么？

云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。

云技术（Cloudtechnology）基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。

云存储技术的原理与架构解析

相对传统存储而言，云存储改变了数据垂直存储在某一台物理设备的存放模式，通过宽带网络（比如万兆以太网或Infiniband技术）集合大量的存储设备，通过存储虚拟化、分布式文件系统、底层对象化等技术将位于各单一存储设备上的物理存储资源进行整合，构成逻辑上统一的存储资源池对外提供服务，从而在存储容量上得以从单设备PB级横向扩展至数十、数百PB，由于云存储系统中的各节点能够并行提供读写访问服务，系统整体性能随着业务节点的增加而获得同步提升。同时，通过冗余编码技术、远程复制技术，进一步为系统提供节点级甚至数据中心级的故障保护能力。容量和性能的按需扩展、极高的系统可用性，是云存储系统最核心的技术特征。

通常，从云存储的技术实现层次上看，从底层向上，可以分为存储层、管理调度层、访问接口层、应用服务层等四个层次，如下图所示：

其中存储层是云存储的基础，一台云存储节点设备通常能安装24个以上的硬盘，通常通过IP接口将大量的存储设备互连在一起形成存储设备资源池，在一个云存储系统中，底层物理存储设备数量庞大，而且设备形态理论上也允许异构（这样也可以接入传统的IPSAN或FCSAN），在物理存储设备之上是一个统一的存储设备管理层，实现对物理存储设备的逻辑虚拟化管理、状态监控和维护等功能。

管理调度层是云存储最核心的部分，这一层的主要功能是在存储层提供的存储资源上部署分布式文件系统或者建立和组织存储资源对象，并将用户数据进行分片处理，按照设定的保护策略将分片后的数据以多副本或者冗余纠删码的方式分散存储到具体的存储资源上去。同时，在本层还会在节点间进行读写负载均衡调度以及节点或存储资源失效后的业务调度与数据重建恢复等任务，以便始终提供高性能、高可用的访问服务。不过，在具体实现时，该层的功能也可能上移，位于访问接口层和应用服务层之间，甚至直接嵌入到应用服务层中，和业务应用紧密结合，形成业务专用云存储。

访问接口层是业务应用和云存储平台之间的一个桥梁，提供应用服务所需要调用的函数接口，通常云存储系统会提供一套专用的API或客户端软件，业务应用软件直接调用API或者使用云存储系统客户端软件对云存储系统进行读写访问，往往会获得更优的访问效率，但由于一个云存储系统往往需要支持多种不同的业务系统，而很多业务系统只能采用特定的访问接口，例如块接口或者POSIX接口，因此一个优秀的云存储系统，应该同时提供多种访问接口，例如ISCSI、NFS、CIFS、FTP、REST等，以便在业务适配方面具有更好灵活性。

业务应用层通过云存储系统提供的各种访问接口，对用户提供丰富的业务类型，例如高清视频监控、视频图片智能分析、大数据查找等。部分云存储系统也会在这一层的应用业务平台上实现管理调度层的功能，将业务数据的冗余编码、分散存储、负载均衡、故障保护等功能和各种业务的实现紧密结合，形成具有丰富业务特色的应用云存储系统，而在存储节点的选择方面，则可以采用标准的IPSAN、FCSAN或者NAS设备。

应用云存储和业务深度结合，针对业务特点选择适合的存储模式，往往能提供非常优异的业务访问性能，但通常各厂家实现方式各有不同，难以互通或者供第三方开发新的数据处理业务，因此，应用云存储系统比较适合业务种类较少，业务模型相对固定的应用场合。而在智慧城市的建设中，一个云存不仅会存储海量的数据，而且需要对这些数据进行分析和利用，这往往需要集合多个专业厂商来进行各自擅长领域的业务开发，因此，系统的开放性、接口的标准化，则成为云存储系统建设的重要需求，云存储的核心功能应直接在存储之上实现，再通过访问接口层为业务平台提供多种通用的访问接口，如ISCSI块存储访问接口、POSIX文件访问接口、REST对象访问接口等，而业务应用开发则无需再考虑数据冗余、分散存储、负载均衡等存储专属特性，而集中在业务应用本身的功能特性方面，例如视频监控系统中的车型识别、卡口计数、图像浓缩等，这种云存储系统与具体的应用耦合程度较低，具有更好的通用性，可以认为是一种通用云存储。

在现在比较流行的云存储架构中，根据对元数据的管理模型，可以将通用云存储系统分为三种类型，即集中式元数据、分布式元数据和无元数据三种类型的系统。

集中式元数据云存储系统是一种典型的非对称式系统，在系统中，通常具有一个中央元数据管理服务器，负责元数据的存储和处理查询与修改请求，例如，在HDFS系统中，该元数据管理服务器即为名字节点Namenode，同时，存在大量的数据存储节点提供客户I/O数据的并行存储与访问。这种架构中，客户端每次对数据流的I/O操作，都需要先向元数据管理服务器进行元数据查询，客户端在获得需要读写的数据块物理位置等信息后，对于数据的I/O操作则直接在客户端和数据存储节点之间进行。相对传统存储系统，集中元数据云存储系统将控制流和数据流进行了分离，系统在扩展性和处理性能方面获得了较大的提升，同时，由于元数据集中在一台服务器上进行管理，整个系统架构比较简单，降低了系统设计的复杂性，目前业界采用这种架构的系统主要有GFS、HDFS、Lustre等。

图3具有集中元数据管理的HDFS系统架构

不难看出，虽然集中元数据云存储系统架构简单，但会存在两个主要的问题：

性能瓶颈问题。元数据的基本特性要求任何时候对用户数据的访问，都需要同步地修改元数据，由于每次I/O访问都需要首先访问元数据服务器，随着系统规模不断扩大，需要管理的存储节点、文件数量、I/O操作数量等都会急剧增加，而对元数据进行管理的物理服务器性能有限，从而形成性能瓶颈，这种性能瓶颈在大量小文件访问时会更为突出。为解决这一问题，人们通常会采用更高性能的CPU，更大的内存，并且采用SSD来加速对元数据的访问，虽然能够在一定程度上提升元数据访问性能，但成本极其高昂，且提升效果有限。

元数据服务器单点故障问题。在集中元数据云存储系统中，整个系统的性能和可靠性完全依赖于元数据服务器，一旦元数据服务器故障，系统将无法提供任何服务，因此，元数据服务器就是整个系统中的潜在单点故障点。为解决这一问题，通常对元数据服务器采用备机形成HA解决方案来提供更高的系统可用性，主用服务器和备用服务器之间的元数据必须随时同步，否则一旦主用服务器故障，则可能导致数据不一致问题，但元数据同步操作会进一步加重了元数据服务器的性能负担，导致整个系统的访问性能受到拖累，而且也无法彻底解决脑裂问题。