MinIO 快速入门之一 —— MinIO 简介
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MinIO 官方文档
关于对象存储,我们可以看下 阿里云OSS 的解释。
对象存储最大的优势就在于它可以存储大容量的非结构化数据,例如图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像等。对于大多数的企业来说,这可以说是最为理想的存储媒介了。
对于业务已在公有云上的企业来说,使用公有云提供的 OSS 服务,可以很好的节省存储的成本,且一般都提供易接入的 SDK,以阿里云的OSS 服务为例,在存储介质的上层封装可标注的 RESTful API 接口,使用起来十分方便。
但是对于一些没有选择业务上云或者想要下云的企业来说,要使用公有云的 OSS,在公网带宽方面就需要有一定的投入,毕竟需要通过公网传输,带宽太小,传输速度就会慢,且在传输过程中数据的安全性和完整性也有损失的风险,走专线的费用又十分昂贵,不实在。
这种情况下,MinIO 就是一个不错的选择,麻雀虽小,五脏俱全,企业可以以此快速构建自己内部的对象存储服务。
Minio 是个基于 Golang 编写的开源对象存储套件,基于Apache License v2.0开源协议,虽然轻量,却拥有着不错的性能。它兼容亚马逊S3云存储服务接口。可以很简单的和其他应用结合使用,例如 NodeJS、Redis、mysql等。
如下图,MinIO 的应用场景除了可以作为私有云的对象存储服务来使用,也可以作为云对象存储的网关层,无缝对接 Amazon S3 或者 MicroSoft Azure 。
Minio 使用纠删码 erasure code 和校验和 checksum 。 即便丢失一半数量(N/2)的硬盘,仍然可以恢复数据。
保护数据免受硬件故障和无声数据损坏
纠删码是一种恢复丢失和损坏数据的数学算法,目前,纠删码技术在分布式存储系统中的应用主要有三类,阵列纠删码(Array Code: RAID5、RAID6等)、RS(Reed-Solomon)里德-所罗门类纠删码和LDPC(LowDensity Parity Check Code)低密度奇偶校验纠删码。Erasure Code是一种编码技术,它可以将n份原始数据,增加m份数据,并能通过n+m份中的任意n份数据,还原为原始数据。即如果有任意小于等于m份的数据失效,仍然能通过剩下的数据还原出来。
Minio采用Reed-Solomon code将对象拆分成N/2数据和N/2 奇偶校验块。 这就意味着如果是12块盘,一个对象会被分成6个数据块、6个奇偶校验块,可以丢失任意6块盘(不管其是存放的数据块还是奇偶校验块),仍可以从剩下的盘中的数据进行恢复。
RS编码以word为编码和解码单位,大的数据块拆分到字长为w(取值一般为8或者16位)的word,然后对word进行编解码。 数据块的编码原理与word编码原理相同,后文中以word为例说明,变量Di, Ci将代表一个word。
把输入数据视为向量D=(D1,D2,..., Dn), 编码后数据视为向量(D1, D2,..., Dn, C1, C2,.., Cm),RS编码可视为如下(图1)所示矩阵运算。
图1最左边是编码矩阵(或称为生成矩阵、分布矩阵,Distribution Matrix),编码矩阵需要满足任意n*n子矩阵可逆。为方便数据存储,编码矩阵上部是单位阵(n行n列),下部是m行n列矩阵。下部矩阵可以选择范德蒙德矩阵或柯西矩阵。
RS最多能容忍m个数据块被删除。 数据恢复的过程如下:
(1)假设D1、D4、C2丢失,从编码矩阵中删掉丢失的数据块/编码块对应的行。(图2、3)
(2)由于B' 是可逆的,记B'的逆矩阵为 (B'^-1),则B' * (B'^-1) = I 单位矩阵。两边左乘B' 逆矩阵。 (图4、5)
(3)得到如下原始数据D的计算公式 。
(4)对D重新编码,可得到丢失的编码
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