传统式存储阵列与分布式存储系统的优缺点及应用场景？大数据仓库推荐何种存储形式？

传统式存储阵列是比较经典的存储，在各种业务场景中都经过了长时间的验证，具备较高的硬件稳定性和可靠性等优点，传统式存储阵列虽然有众多优点，但也存在一定的局限性，如：软件硬件相对比较封闭，运维管理云化复杂度较高或无法云化，软硬件维护成本较高，性能无法横向扩展，高性能传统式存储阵列价格昂贵等缺点。

分布式存储存储也是很早就存在一种存储架构，随着10GbE/25GbE/100GbE等高速以太网的发展为分布式高速互联提供了支撑和保障，互联网等新兴业务场景需求和分布式应用的出现，分布式存储的软硬件解耦、在线横向扩展、一体化运维、相较于传统存储阵列更低的成本，存储性能与功能可在线持续进化等优势深受青睐。 分布式存储虽然有诸多的优势，也存在一些客观存在的问题，如：分布式存储在数据保护机制上通常采用副本机制，存在一定的存储空间浪费。分布式存储产品以基于社区开源产品和自研存储两大类为主，分布式存储产品众多，品质参差不齐辨别成本较高。

在应用场景上其实传统式存储阵列和分布式存储都可以承载各种应用场景，借助Intel 傲腾持久化内存、NVMe SSD 等高速介质都可以达到较高的性能，且分布式存储随着节点增加线性扩展性能和容量。在可靠性上传统存储阵列依赖专用的硬件和存储固件，以确保存储可靠性。分布式存储使用多节点标准服务器硬件和分布式存储软件，以确保存储可靠性。

大数据仓库通常有数据量大、数据类型繁多、数据交互频繁、数据增长快等特点，根据大数据仓库需求特点来看，分布式存储的3节点起步、支持按需横向在线扩展、高性能、低成本等特点，因此大数据仓库推荐使用分布式存储。