适合分布式块存储系统的应用场景具体有哪些

适合分布式块存储系统的应用场景具体如下：

• 虚拟化/私有云资源池：一般用于运营商、金融、石油、各大中型企业建立自己的私有云资源池。其典型特点是：性能线性扩展，容量共享精简分配、多应用性能共享分时复用、成本性价比要求高。

• 公有云存储资源池：一般用于运营商建立公有云系统，作为公有云中的弹性块存储系统。其典型特点是：多租户不同SLA（Service Level Agreement）等级要求，多应用混合负载，性能和扩展性强，成本性价比要求高。

• 数据库（OLAP/OLTP）应用资源池：用于企业数据库资源池场景。其典型特点是：大并发吞吐量和大量随机IOPS，存储性能和时延要求高。

• 高性能计算场景：在如气象气候、地质勘探、航空航天、工程计算、材料工程等领域，基于集群的高性能计算，已成为必需的辅助工具。集群系统有极强的伸缩性，可通过在集群中增加或删减节点的方式，在不影响原有应用与计算任务的情况下，随时增加和降低系统的处理能力。根据不同的计算模式与规模，构成集群系统的节点数可以从几个到成千上万个。这些业务对后端的存储系统提出了新的需求，包括统一的存储空间、高效率的文件检索、高带宽的吞吐性能，高可靠的数据安全保障等。

• 大数据视频云应用场景：随着视频高清技术及超高清技术的普及，视频大数据应用场景，如雪亮工程、平安城市、广电媒资、影视制作、视频网站等领域，对存储设备提出了大容量、高读写性能、高可靠性、低延时及可扩展性等需求。针对这样大规模视频数据应用场景，就需要一个技术先进、性能优越的存储系统作为后端数据存储的支撑者。

• 大数据分析应用场景：伴随着互联网技术及人工智能的发展，各种基于海量用户/数据/终端的大数据分析及人工智能业务模式不断涌现，同样需要充分考虑存储功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。在数据爆发增长的“数字时代”，软件定义的分布式存储是存储技术高速发展的结晶，并具有很大的成长空间，必将应用于更广泛的大数据业务场景。