分布式操作系统

分布式文件系统之前也是一个技术热点，后来随着公有云的大行其道，小公司一般都采用了某个厂商的OSS方案，刚好最近做内容大数据，因为特殊性，不能使用公有云，所以就研究了一下。

以前脑子里的TFS这些，已经少有维护了，但发现现在的一个明星产品：MinIO

其架构如图一：其接口和amazon的S3存储接口一致

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LAXCUS分布式操作系统中默认集成了分布式数据库及大数据处理组件。

分布式数据库方面，提供行存储模型NSM和列存储模型DSM，可在建立数据库的时候指定；分布式事务在原CAP理论基础上，进行了适当的调整和改进，提供了允许由用户定制和分配的CAP管理策略，这样用户能够按照自己的业务需求，在AP和CP之间进行选择切换，极大提高了系统的灵活性，同时简化了用户在应用层面的设计。特别说明的是，可调CAP策略是一个多维度多粒度的管理策略，即使在一个账号下，用户也能够针对不同业务需求，实现任意数量的可调CAP策略。在兼容SQL方面，SQL的管理控制语句、数据定义语句、数据操作语句，以及运算符、关键字、大部分SQL函数，被完整继承下来，用户依然可以按照SQL标准进行操作。

大数据支持方面，LAXCUS提供了CONDUCT、CONTACT及ESTABLISH三种模型。CONDUCT模型基于Diffuse/Converge算法，侧重用于大规模和超大规模的分布式计算，这类业务普遍特点是数据量大，计算时间长，要求更多的计算节点和更强大的计算能力。主要面向科学计算，如：工程建模、高速空气流体、仿真计算、油气资源分析等。在在一些民用领域，比如生物医药、新能源、大型航空器的设计中也在使用。

CONTACT模型基于Distant/Near算法，侧重小规模到中等规模的分布式计算，它们普遍特点是并行规模大但数据量小的计算工作，目前集中于云原生和企业业务。如早期的EJB业务，迁移到云端后，也可以采用Contact模型替换。

ESTABLISH模型基于Scan/Sift、Mashal/Educe算法，对标ETL业务，包括数据重组、数据清洗，可以提高数据检索效率。

怎么评测一个后端开发水平的差距？通过分布式系统还是楼下抽烟时间长短决定？https://codenews.cc/view/6127