分布式存储是对象存储吗为什么不存储，分布式存储并非对象存储，揭秘其区别与特性

分布式存储与对象存储有本质区别。分布式存储不存储对象，而是采用分布式架构提高数据存储效率。其特性包括高可用性、高可靠性、可扩展性强等，适用于大规模数据存储需求。了解两者差异有助于选择合适的存储方案。

随着互联网技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的存储方式已无法满足日益增长的数据存储需求，分布式存储作为一种新型的存储技术，备受关注，关于分布式存储是否属于对象存储，业内观点不一，本文将从分布式存储和对象存储的定义、特性、应用场景等方面进行深入剖析，揭示分布式存储并非对象存储的真相。

分布式存储与对象存储的定义

1、分布式存储

分布式存储是指将数据分散存储在多个物理节点上，通过网络进行访问和管理的存储方式，其核心思想是将数据分割成多个块，并将这些块存储在不同的物理节点上，以实现数据的高效存储、访问和管理。

2、对象存储

对象存储是一种基于对象的存储方式，将数据存储在对象中，每个对象由唯一标识符（ID）进行标识，对象存储具有高扩展性、高可靠性、高可用性等特点，广泛应用于云存储、大数据、物联网等领域。

分布式存储与对象存储的特性

1、分布式存储特性

（1）高可用性：分布式存储通过将数据分散存储在多个节点上，当某个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务，保证系统的高可用性。

（2）高可靠性：分布式存储采用数据冗余技术，如副本、纠删码等，提高数据的可靠性。

（3）高扩展性：分布式存储可以根据需求动态调整存储资源，满足大规模数据存储需求。

（4）高吞吐量：分布式存储通过并行访问多个节点，提高数据访问速度和吞吐量。

2、对象存储特性

（1）高扩展性：对象存储支持无限扩展，可满足海量数据的存储需求。

（2）高可靠性：对象存储采用数据冗余技术，如副本、纠删码等，提高数据的可靠性。

（3）易用性：对象存储提供统一的接口，简化数据访问和管理。

（4）低成本：对象存储采用标准化的存储设备，降低存储成本。

分布式存储与对象存储的应用场景

1、分布式存储应用场景

（1）大数据处理：分布式存储可满足大规模数据处理需求，如Hadoop、Spark等大数据平台。

（2）云存储：分布式存储可实现海量数据的存储和访问，如阿里云、腾讯云等。

（3）边缘计算：分布式存储可支持边缘计算场景下的数据存储和访问。

2、对象存储应用场景

（1）云存储：对象存储适用于云存储场景，如云盘、云CDN等。

（2）大数据：对象存储可满足大数据场景下的数据存储需求。

（3）物联网：对象存储适用于物联网场景，如智能家居、智能城市等。

分布式存储并非对象存储的原因

1、存储结构不同

分布式存储采用块存储结构，将数据分割成多个块进行存储；而对象存储采用对象存储结构，将数据存储在对象中，这种存储结构差异导致两者在数据访问、管理等方面存在差异。

2、接口不同

分布式存储通常采用分布式文件系统（DFS）接口，如HDFS、Ceph等；而对象存储采用对象存储接口，如S3、OpenStack Swift等，接口差异导致两者在应用场景和开发难度上存在差异。

3、性能特点不同

分布式存储在数据访问速度、吞吐量等方面具有优势，适用于大规模数据处理场景；而对象存储在易用性、低成本等方面具有优势，适用于云存储、大数据等领域。

4、应用场景不同

分布式存储适用于大数据处理、云存储、边缘计算等场景；而对象存储适用于云存储、大数据、物联网等场景。

分布式存储并非对象存储，两者在存储结构、接口、性能特点、应用场景等方面存在明显差异，分布式存储具有高可用性、高可靠性、高扩展性等特点，适用于大数据处理、云存储等场景；而对象存储具有高扩展性、易用性、低成本等特点，适用于云存储、大数据、物联网等场景，了解两者之间的区别，有助于我们更好地选择和应用合适的存储技术。