GlusterFS

複数のサーバの記憶領域を束ねて、1つの大きなファイルシステムとして提供するオープンソースの分散ファイルシステム。メタデータを管理する専用のサーバを持たず、ハッシュ計算でファイルの格納先を決めるため、単一障害点がなく、サーバを追加して容量を拡張できる。

複数のサーバの記憶領域を束ねて、1つの大きなファイルシステムとして提供するオープンソースの分散ファイルシステム。メタデータを管理する専用のサーバを持たず、ハッシュ計算でファイルの格納先を決めるため、単一障害点がなく、サーバを追加して容量を拡張できる。

一意のキーと、それに対応する値の組だけでデータを管理するNoSQLデータベース。キーを指定した読み書きに機能を絞ることで、高速な応答と、サーバを増やして処理能力を上げるスケールアウトを実現する。値の中身による検索や複雑な問合せには向かず、セッション情報やキャッシュの保存に使われる（Redis、Amazon DynamoDBなど）。

1つのデータベースのデータを、シャードキー（顧客IDなど）の値の範囲やハッシュ値で複数のサーバ（シャード）に水平分割して格納すること。書込みも含めて処理をサーバ間に分散でき、サーバを増やして性能と容量を伸ばせる。複数のシャードにまたがる結合やトランザクションは難しくなり、データの偏り（ホットスポット）やシャードの追加時の再配置にも対処が要る。

ネットワークでつながった複数のサーバの記憶装置をまとめ、利用者には1つのファイルシステムとして見せる仕組み。ファイルを分割・複製して複数のサーバに置くので、容量と読み書きの性能をサーバの追加で伸ばせ、一部のサーバが故障してもデータを失わない。HDFS、Ceph、GlusterFSなどがあり、大規模データの分析基盤に使われる。

Apache Hadoopの分散ファイルシステム。ファイルを大きなブロック（標準128Mバイト）に分割し、各ブロックを複数のデータノードに複製（標準3つ）して格納し、どのブロックがどこにあるかというメタデータはネームノードが管理する。大きなファイルを一度書いて何度も順次読む用途で高いスループットが出るよう設計されており、小さいファイルの大量格納や低遅延のランダムアクセスには向かない。

複数のディスクを組み合わせて信頼性や性能を向上させる技術。RAID 0（ストライピング）、RAID 1（ミラーリング）、RAID 5（パリティ分散）などの方式があり、用途に応じて使い分ける。

ネットワークに直接接続して使用するファイルサーバ専用機。LANを通じて複数のコンピュータからファイルの共有やバックアップに利用でき、導入や管理が比較的容易である。