在当前的大数据时代背景下，海量数据的存储问题已经成为一个重要议题，传统的存储架构和技术已不能满足现代海量数据的存储需求。为了解决这一问题，研究人员和工程师们不断探索和实践，分布式并行集群存储技术应运而生，它为处理海量数据提供了全新的解决方案。
分布式存储系统是一种利用网络将物理上分散的多个存储设备集合起来，对外提供统一的存储服务的系统。分布式存储的核心在于其分布性和并行性，即通过网络将数据分块存储在多个存储节点上，并且在数据的读写操作中实现并行处理，大幅提升了存储系统的性能和可扩展性。
传统存储系统架构主要有三种类型：DAS、NAS和SAN。
DAS（Direct Attached Storage，直接附加存储）是一种将存储设备直接连接到服务器的架构。DAS通常适用于小型网络和特殊应用场景，其特点是可以直接通过服务器的总线进行数据传输，但存在数据共享性差、扩展性有限、管理维护复杂等问题。
NAS（Network Attached Storage，网络附加存储）则是一种通过网络连接的存储设备，它使用专门的文件系统（如NFS和CIFS）来进行数据通信。NAS能够实现跨平台的数据共享，具有较好的可扩展性和易管理性，但在高性能集群计算中，其带宽和延迟问题使得NAS并不适用。
SAN（Storage Area Network，存储区域网络）是一种更为先进和专业的存储架构，它通过专用的高速网络（如光纤网络）将存储设备和服务器连接在一起。SAN提供了高带宽和低延迟的存储访问，但其高成本和有限的可扩展性、不支持跨平台共享等缺点，使其在高性能集群存储中的应用受到限制。
为了解决上述存储架构中存在的问题，论文提出了一种新的分布式并行集群存储架构。该架构采用了分布式并行文件系统，它不仅继承了传统存储架构的优点，还创新性地实现了数据的并行处理。在数据写入时，文件被切割成多个小块，并通过网络并行传输到不同的存储节点。读取时，各存储节点上的数据块可以同时被读取并合成为完整的文件。这样的设计使得系统能够突破单个存储设备的物理限制，达到更高的数据读写速度和更好的系统稳定性。并且，该架构支持在线扩容，可以在不影响现有数据使用的前提下对存储容量进行扩展。
分布式并行集群存储技术在实际应用中表现出色，不仅提升了海量数据存储的性能，还为大数据的计算分析提供了有效的支撑。这项技术能够支持PB级别的存储容量，数据的读写速度能够达到GB级别的标准，确保了大规模多用户的高效访问。此外，高稳定性和安全可靠性也是分布式并行集群存储的一大特点，通过后台的高效故障盘恢复机制，保证了系统长时间无故障运行的需求。
总体来说，分布式并行集群存储技术以其高效率、高扩展性、易管理等特点，已成为现代存储技术的发展趋势，并在许多实际生产环境中得到应用。随着技术的不断进步和优化，这种存储架构将更好地适应大数据时代的存储需求，为各行各业的数据处理和分析提供有力的技术支持。
