分布式处理，分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标，但是专业指标是CAP指标，可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足一致性，可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统，必须在架构上充分考虑上述指标。
分布式系统设计中，BASE理论作为CAP理论的折中或延伸，在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可靠性竞争力的建设，似乎更多要依托上层软件能力体现(主要原因可能也是基于便宜的X86通用服务器，硬件最求的就是便宜)，如数据多副本、EC纠删码(跨节点存放数据，多节点故障容忍等)，数据Scrub校验、ECC，存储池故障域隔离、数据快速修复等等。方案层面的可靠性也尤为重要，数据异地复制容灾，数据Multiple Available Zone、Region等，这些是分布式系统扩展，可靠性，和可用性的基础。
在系统特性或差异化竞争中，也要紧跟技术趋势，提高产品竞争力，所以必须考虑VNMe，SCM，SPDK，DPDK技术支持，同时让自己的分布式存储具备数据上云的灾备能力，让客户数据按照冷热策略流动，具备弹性扩展的能力。
如果一个分布式存储系统都具备这样的能力，可以说在整个存储市场中引领行业趋势，并能满足99%左右的场景和客户需求。
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分布式存储这两年的研究趋势主要是效率、可扩展性和性能这三方面。效率的兴起得利于云存储的大行其道，云存储的投入一般比较大，所以成本的控制就很重要了，不论是Amazon、七牛还是其他厂商，都希望存储的成本尽可能低，因此虚拟化存储、Erasure Code和Deduplication还有一些研究人员投入精力；可扩展性这个方向投入的人就比较多了，这点从FAST/OSDI/SOSP等会议就能看得出来，主要是规模的扩展和移动平台的扩展，大数据时代，数据人人有，存储需求变大，原来的解决方案在这种规模下比较吃力，因此有了Haystack这样的系统，移动平台就更有花样了，这点从苹果iOS/Android存储文件系统的迭代也可窥一斑；性能是个永恒的话题，总有需求不嫌性能高，曾经听过某金融机构希望存储能像内存一样快，当然这也是可能的，于是Flash存储相变存储也就流行起来了，这也是各大会议一大主题。还有一个研究方向是功耗，个人觉得这个相对次要一些，有些伪命题的色彩。分布式处理大的方向主要还是规模和效率，支持更大的数据和更快的计算速度，内存计算现在就非常火，也比较有前途。
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