吴海佳，陈卫卫，刘 鹏，董继光

（解放军理工大学指挥自动化学院 南京 210007）

1 引言

由于信息大爆炸以及对海量信息处理的实时性要求，云计算这种新型的计算模式应运而生。传统的海量存储系统无法满足云计算处理海量数据的需求，作为云计算的支撑技术，云存储得到了飞速发展。从支撑Google云计算的大型分布式文件系统 GFS[1]，到其开源实现 HDFS[2]，从EC2的底层存储服务 S3[3]，到 Windows Azure的3种数据存储结构 Blob、Table和 Queue[4]，这些云存储技术都颠覆了传统海量存储技术，使用简单、可靠的集群存储方法存储和管理数据。国内的一些大型企业也开始部署和使用云存储系统，如淘宝网和阿里巴巴网站分别使用Taobao File System（TFS）[5]和 Alibaba Distributed File System（ADFS）[6]构建其底层云存储系统。国内的某些科研单位也开发了具有海量存储能力的云存储系统，如全军网格研究中心开发的MassCloud存储系统，解放军理工大学开发的Formicary File System（FFS）等。

云存储系统除了满足海量数据可靠存储的需求，还要考虑性能与成本的平衡。以上提到的各类云存储系统都是建立在网络环境下，通过集群文件系统将物理上分布的各存储结点集中管控，形成逻辑上单一的存储视图。通常一个云存储系统中包含两类数据，一类是文件数据，另一类是元数据。元数据又包括描述文件系统目录结构的数据，以及描述文件数据与文件存储位置映射关系的数据。文件数据分布存储在各存储结点上，而元数据往往通过主控结点集中管理。有调查显示[7]，在文件系统中元数据操作和文件数据的读写操作大概各占50%的系统资源。……