大数据培训班之大数据存储，大数据存储系统架构分为DAS，NAS以及SAN。

    DAS

    适用环境：①服务器地理分布很分散，通过SAN或NAS互联困难。②存储系统必须直接与应用服务器连接。③小型网络。

    缺点：①扩展性差。②资源利用率低。③可管理性差。DAS的数据分散在应用服务器各自的存储设备上，不变集中管理、分析和使用数据。④异构化严重。

    NAS

    优点：①即插即用，可以基于已有的企业网络方便连接到应用服务器。②专用操作系统支持不同的文件系统，从而可以支持应用服务器不同操作系统之间的文件共享。③专用服务器上经过优化的文件系统提高了文件的访问效率。④独立于应用服务器，即使应用服务器故障或停止工作，仍然可以读出数据。

    缺点：①共用网络的模式使网络带宽成为存储性能瓶颈。②NAS访问要经过文件系统格式转换，故只能以文件一级访问，不适合块级的应用。

    NAS

    优点：①即插即用，可以基于已有的企业网络方便连接到应用服务器。②专用操作系统支持不同的文件系统，从而可以支持应用服务器不同操作系统之间的文件共享。③专用服务器上经过优化的文件系统提高了文件的访问效率。④独立于应用服务器，即使应用服务器故障或停止工作，仍然可以读出数据。

    缺点：①共用网络的模式使网络带宽成为存储性能瓶颈。②NAS访问要经过文件系统格式转换，故只能以文件一级访问，不适合块级的应用。

    NAS

    优点：①即插即用，可以基于已有的企业网络方便连接到应用服务器。②专用操作系统支持不同的文件系统，从而可以支持应用服务器不同操作系统之间的文件共享。③专用服务器上经过优化的文件系统提高了文件的访问效率。④独立于应用服务器，即使应用服务器故障或停止工作，仍然可以读出数据。

    缺点：①共用网络的模式使网络带宽成为存储性能瓶颈。②NAS访问要经过文件系统格式转换，故只能以文件一级访问，不适合块级的应用。

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