Awesome GitHub RepositoriesStorage Node Replicas

FastDFS is a distributed file system and object store designed as a high-capacity file server. It functions as a cluster storage manager that saves, syncs, and accesses large volumes of unstructured data across a network of distributed servers. The system uses unique identifiers for file retrieval and indexing instead of traditional hierarchical naming to avoid metadata bottlenecks. It manages file attributes through key-value metadata mapping and employs a distributed replication model to ensure high availability and data redundancy across storage groups. The project provides capabilities f

GlusterFS ist ein softwaredefiniertes verteiltes Dateisystem und Scale-Out-Storage-Cluster, das Festplattenressourcen von mehreren Servern in einem einzigen globalen Namensraum aggregiert. Es fungiert als vereinheitlichte Speicherplattform, die es ermöglicht, dieselben zugrunde liegenden Daten über Datei-, Block- und Objektspeicherschnittstellen bereitzustellen. Das System zeichnet sich durch eine dezentrale Architektur aus, die konsistentes Hashing verwendet, um Dateien über Netzwerkknoten hinweg ohne zentralen Metadaten-Server zu verteilen. Es stellt Datenintegrität und -verfügbarkeit durch selbstheilende Replikation, Quorum-basierte Konsistenz zur Vermeidung von Split-Brain-Szenarien sowie asynchrone Geo-Replikation für die Notfallwiederherstellung über entfernte geografische Standorte hinweg sicher. Die Plattform bietet eine breite Abdeckung von Funktionen über Multi-Protokoll-Speicherexport via NFS, Samba und iSCSI sowie umfassende Volume-Verwaltung, einschließlich Point-in-Time-Snapshots, Speicherkontingenten und elastischer Kapazitätserweiterung. Die Sicherheit wird durch TLS-Verschlüsselung für Daten während der Übertragung, Identitätsmanagement-Integration und granulare POSIX-Zugriffskontrolle gehandhabt. Die Software ist als Binärpakete über Community-Repositories für verschiedene Linux-Distributionen verfügbar.

m3 ist eine verteilte Zeitreihendatenbank, die für hochauflösende Metriken und die Verwaltung von Daten mit hoher Kardinalität entwickelt wurde. Sie fungiert als skalierbares Speichersystem und Multi-Cluster-Query-Engine und bietet einen verteilten Metrik-Aggregator, der Daten vor dem Speichern downsamplen und zusammenfassen kann. Das Projekt zeichnet sich durch ein koordiniertes Clustermodell aus, das etcd für die Knotenmitgliedschaft und Shard-Platzierung nutzt. Es unterstützt mehrere Ingestion-Protokolle, einschließlich des Prometheus-Remote-Write-Protokolls, des InfluxDB-Line-Protokolls und des Graphite-Carbon-Plaintext-Protokolls, und bietet kompatible Query-Schnittstellen für PromQL und Graphite. Das System deckt breite Funktionsbereiche ab, einschließlich spaltenorientierter Zeitreihenspeicherung, synchroner Datenreplikation und verteiltem Query-Fan-out. Es integriert Daten-Lifecycle-Automatisierung, Quorum-basiertes Konsistenz-Tuning und Tag-basierte Serienindizierung, um Datenintegrität und Abfragegeschwindigkeit über isolierte Namespaces hinweg aufrechtzuerhalten. Cluster-Orchestrierung und Komponentenplatzierung werden durch automatisierte Tools und Operatoren verwaltet, um hohe Verfügbarkeit und eine ausgewogene Datenverteilung sicherzustellen.