圖1云存儲架構圖
(2)帶寬是否線形增長
使用云存儲的客戶，很多是考慮未來帶寬的增長，因此云存儲產品設計的好壞會產生很大的差異，有些十幾個節(jié)點便達到飽和，這樣對未來帶寬的擴容就有不利的影響，這一點要事先弄清楚，否則等到發(fā)現(xiàn)不符合需求時，已經買了幾百TB，后悔就來不及了。
(3)管理是否容易。
2云存儲關鍵技術
云存儲必須具備九大要素：①性能;②安全性;③自動ILM存儲;④存儲訪問模式;⑤可用性;⑥主數(shù)據保護;⑦次級數(shù)據保護;⑧存儲的靈活;⑨存儲報表。
云計算的發(fā)展離不開虛擬化、并行計算、分布式計算等核心技術的發(fā)展成熟。下面對其介紹如下：
(1)集群技術、網格技術和分布式文件系統(tǒng)
云存儲系統(tǒng)是一個多存儲設備、多應用、多服務協(xié)同工作的集合體，任何一個單點的存儲系統(tǒng)都不是云存儲。
既然是由多個存儲設備構成的，不同存儲設備之間就需要通過集群技術、分布式文件系統(tǒng)和網格計算等技術，實現(xiàn)多個存儲設備之間的協(xié)同工作，使多個的存 儲設備可以對外提供同一種服務，并提供更大更強更好的數(shù)據訪問性能。如果沒有這些技術的存在，云存儲就不可能真正實現(xiàn)，所謂的云存儲只能是一個一個的獨立 系統(tǒng)，不能形成云狀結構。
(2)CDN內容分發(fā)、P2P技術、數(shù)據壓縮技術、重復數(shù)據刪除技術、數(shù)據加密技術
CDN內容分發(fā)系統(tǒng)、數(shù)據加密技術保證云存儲中的數(shù)據不會被未授權的用戶所訪問，同時，通過各種數(shù)據備份和容災技術保證云存儲中的數(shù)據不會丟失，保證云存儲自身的安全和穩(wěn)定。如果云存儲中的數(shù)據安全得不到保證，也沒有人敢用云存儲了。
(3)存儲虛擬化技術、存儲網絡化管理技術
云存儲中的存儲設備數(shù)量龐大且分布多在不同地域，如何實現(xiàn)不同廠商、不同型號甚至于不同類型(例如FC存儲和IP存儲)的多臺設備之間的邏輯卷管 理、存儲虛擬化管理和多鏈路冗余管理將會是一個巨大的難題，這個問題得不到解決，存儲設備就會是整個云存儲系統(tǒng)的性能瓶頸，結構上也無法形成一個整體，而 且還會帶來后期容量和性能擴展難等問題。
3部署Hadoop
從歷史上看，數(shù)據分析軟件面對當今的海量數(shù)據已顯得力不從心，這種局面正在悄然轉變。新的海量數(shù)據分析引擎已經出現(xiàn)。例如Apache的Hadoop，實踐證明，Hadoop在數(shù)據處理方面是做得最好的且是開源的平臺之一。
云存儲中心是由大量服務器構成Hadoop的數(shù)據節(jié)點((DataNodes)，負責保存文件的內容，實現(xiàn)文件的分布式存儲、負載平衡以及文件的容錯控制。
下面將利用Hadoop作為實驗平臺，一步一步演示如何部署一個三個節(jié)點的集群，并測試一下MapRe-dace分布式處理的強大功能，在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中存人兩個文件，并采用MapReduce計算出兩個namelist文件中各個名字出現(xiàn)的次數(shù)，程序架構設計如圖2所示。
圖2 3個節(jié)點的Hadoop集群
其中NameNode主節(jié)點和DataNode從節(jié)點的分布情況如下：
表1
(1)啟動Hadoop集群
只需要在NameNode主節(jié)點上執(zhí)行start-all.sh命令即可，同時Master節(jié)點可以通過ssh登錄到各，lave節(jié)點去啟動其他相關進程。
(2) MapRudce測試
在NameNode和DataNode兩個結點都運行正常的時候，也就是Hadoop部署成功了之后，我們在NameNode主節(jié)點上準備兩個名單文件。名單文件的內容如下：
4運行實驗及結果
5結語
結果跟我們預期的一樣，這樣在以Hadoop為平臺進行了對HDFS的文件存儲，并且統(tǒng)計了文件中數(shù)據的數(shù)量，然后顯示出來。
