在这个数据爆炸的时代，产生的数据量不断增加。从GB、TB、PB和ZB中挖掘数据的价值也是企业追求的最终目标。但是，如果你想挖掘海量数据，首先要考虑的是海量数据的存储及计算，那么很多企业都是选择用分布式存储服务器来进行的。
说到数据存储，磁盘上读写数据的速度是个问题，早在20世纪90年代初，硬盘的平均存储容量约为1克，读取速度约为4.4 MB/s。
读取一个硬盘大约需要5分钟，但现在磁盘的容量约为1 TB，这比这个还要多，差不多大一千倍。
但是硬盘的读取速度是每秒100兆字节，读硬盘需要2.5小时。因此，如果它基于太字节的数据分析，从磁盘读取数据需要几天时间，更不用说计算和分析了。
那么如何处理大数据的存储、计算和分析呢？减少数据读写时间的一个非常简单的方法是同时从多个硬盘上读写数据。
例如，如果我们有100个硬盘，每个硬盘都能容纳1%的数据并并行读取，我们可以在不到2分钟的时间内完成2.5小时的数据读写，这是大数据的分布式存储模型。
那么在大型企业有上千台服务器的情况下怎么做分布式存储呢？
今天微思特邀红帽原厂讲师/考官：贺正刚老师，给大家讲讲分布式存储技术，可以有效的解决服务器资源存储问题，特别适合网工、运维、、码农、IT管理等人员。
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