TL；博士：
我想推荐一个分布式键值存储，平均条目大小高达50KB，安装在Linux环境（专用服务器）上
文件系统解决方案即可。
我找到了一些解决方案：Ceph、Cassandra、Riak，还有更多。
详细信息
我正在为我们的一个组件寻找一个存储解决方案，它应该是一个键值存储、平面命名空间。
场景
读/写模式非常简单：
一旦一个键值被写入，在接下来的几个小时内就会有一些读取。
在那之后，任何东西都不会触及给定的键值。我们希望保留这些数据以备将来使用，即"存储模式"。
其他使用方面
- 操作系统：Linux
- Python客户端/连接器
- 总大小：最高可达80TB（此值也表示将来的需要）
- 平均条目大小（对于k-v对中的单个值）：10到50 KB，未压缩，主要是文本数据
- 压缩：内置或外置
- 加密：不需要
- 网络带宽：1Gb，单局域网
- 服务器：专用（不在云中）
最重要的要求
"基本"要求是：
- 操作系统：Linux
- Python客户端/连接器或通过HTTP的RESTful API
- 可以轻松存储高达80TB的容量（此值也代表了未来的需求）
- 最大读取延迟：首次读取为几秒，"存储模式"为30秒（请参阅上面的解释）
- 内置复制（以便数据存储在多个节点上）
很高兴有
- RESTful网关
- 后台数据备份到另一个存储（用于在发生灾难时进行数据恢复）
- 易于配置
到目前为止我发现了什么
- Ceph
- HDFS
- HDFS顶部的HBase
- Lustre
- GlusterFS
- Mongo的GridFS-但是我可以信任Mongo的基础设施吗
- Cassandra-不是一个选项，因为合并过程消耗双倍的磁盘大小
- Riak-看起来它和Cassandra有同样的问题，需要更多的研究
- Swift+OpenStack（实际存储可以在Amazon S3上）
- 伏地魔
- 有几十个额外的工具，但我不会在这里写它们，因为其中一些工具有专有许可证，而其他工具似乎还不成熟
如果您对我上面提到的任何工具（总容量超过50TB）或您认为足够的工具提出任何建议，我将不胜感激。
只需使用Ceph（我的意思是直接使用librados）。不要使用GlusterFS——它很臭。