Ein verteiltes Dateisystem (Distributed File System, DFS) ist ein System zur Datenspeicherung und -verwaltung, das es Nutzern oder Anwendungen ermöglicht, auf Dateien wie PDFs, Word-Dokumente, Bilder, Videos, Audiodateien usw. von einem gemeinsam genutzten Speicherplatz auf einem oder mehreren vernetzten Servern zuzugreifen. Durch die gemeinsame Nutzung und Speicherung von Daten in einem Cluster von Servern ermöglicht ein DFS vielen Anwendern die gemeinsame Nutzung von Speicherressourcen und Datendateien auf vielen Geräten.
Es gibt zwei Hauptgründe, warum ein Unternehmen ein DFS nutzen sollte:
Als Subsystem des Betriebssystems des Computers werden von einem DFS Dateien verwaltet, organisiert, gespeichert, geschützt, abgerufen und freigegeben. Anwendungen oder Benutzer können Datendateien im System genauso speichern oder darauf zugreifen wie auf eine lokale Datei. Von ihren Computern oder Smartphones aus können die Anwender alle freigegebenen Ordner des DFS als einen einzigen Pfad sehen, der in einer baumartigen Struktur zu den auf mehreren Servern gespeicherten Dateien verzweigt.
Ein DFS hat zwei entscheidende Komponenten:
Bei einem DFS werden Bildschirmarbeitsplätze und Server miteinander vernetzt, um ein paralleles Dateisystem mit einem Cluster von Speichernodes zu schaffen. Das System ist unter einem einzigen Namensraum und Speicherpool zusammengefasst und kann einen schnellen Datenzugriff über mehrere Hosts oder Server gleichzeitig ermöglichen.
Die Daten selbst können sich auf einer Vielzahl von Speichergeräten oder -systemen befinden, von Festplattenlaufwerken (HDDs) über Solid State Drives (SSDs) bis hin zur Public Cloud. Unabhängig davon, wo die Daten gespeichert werden, kann das DFS entweder als eigenständiger (oder unabhängiger) Namensraum mit nur einem Hostserver oder als domainbasierter Namensraum mit mehreren Hostservern eingerichtet werden.
Wenn ein Benutzer auf einen Dateinamen klickt, um auf diese Daten zuzugreifen, prüft das DFS mehrere Server, je nachdem, wo sich der Benutzer befindet, und stellt dann die erste verfügbare Kopie der Datei in dieser Servergruppe bereit. So wird verhindert, dass einer der Server überlastet wird, wenn viele Anwender auf die Dateien zugreifen, und die Daten bleiben auch bei einer Störung oder einem Ausfall des Servers verfügbar.
Durch die DFS-Dateireplikation werden alle Änderungen an einer Datei auf alle Instanzen dieser Datei auf den Servernode kopiert.
Es gibt viele DFS-Lösungen, die Unternehmen dabei helfen sollen, ihre Dateien zu verwalten, zu organisieren und darauf zuzugreifen, aber die meisten dieser Lösungen bieten die folgenden Features:
Der größte Vorteil eines Distributed File Systems ist, dass Menschen von vielen Orten aus auf dieselben Daten zugreifen können. Außerdem macht es den Informationsaustausch über verschiedene Regionen hinweg einfach und äußerst effizient. Ein DFS macht das Kopieren von Dateien von einem Standort zum anderen oder das Verschieben von Ordnern überflüssig – all das kostet Zeit und Mühe, die besser an anderer Stelle investiert werden.
Zu den weiteren Vorteilen und Vorzügen gehören:
Ähnlich wie ein DFS speichert auch der Objektspeicher Informationen über viele Nodes eines Clusters hinweg und ermöglicht so einen schnellen, stabilen und effizienten Zugriff auf die Daten. Sie eliminieren beide den potenziellen „Single Point of Failure“. Aber sie sind nicht dasselbe.
DFS und Objektspeicher unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht, unter anderem:
Wenn es darum geht, eine DFS-Lösung zu finden, gibt es viele Möglichkeiten. Diese reichen von kostenloser Open-Source-Software wie Ceph und Hadoop DFS über Fernzugriffsoptionen wie AWS S3 und Microsoft Azure bis hin zu proprietären Lösungen wie Nutanix Files und Nutanix Objects.
Die Eigenschaften eines DFS machen es ideal für eine Reihe von Anwendungsfällen, vor allem, weil es besonders gut für Workloads geeignet ist, die umfangreiche, zufällige Lese- und Schreibvorgänge und datenintensive Jobs im Allgemeinen erfordern. Dazu können komplexe Computersimulationen, Hochleistungsrechner, Protokollverarbeitung und maschinelles Lernen (Künstliche Intelligenz, KI) gehören.