然而，普通的单节点存储服务器有一些缺点，不能处理多种任务。以下故障频繁发生，给企业带来麻烦。首先，计算机硬件出现故障，例如，计算机内存损坏，信息和数据无法保存，系统无法正常启动。其次，计算机程序和系统出错，系统和软件程序本身存在一些bug和缺陷。当发生紧急情况时，系统可能停止运行，另外，工作人员的操作出现失误。

那么如何处理大数据的存储、计算和分析呢？减少数据读写时间的一个非常简单的方法是同时从多个硬盘上读写数据。例如，如果我们有100个硬盘，每个硬盘都能容纳1%的数据并并行读取，我们可以在不到2分钟的时间内完成2.5小时的数据读写，这是大数据的分布式存储模型。当然，分布式存储服务器的实现还有很多问题需要解决，比如硬件故障。当多个主机用于分布式存储时，如果主机发生故障，则会发生数据丢失。

存储服务器，这个对广大人民来说熟悉又陌生的产品，尽管也有不少人听过，但是却很少有人能说出它的用处。随着大数据、云计算、物联网时代的来临，社会对存储服务器的需求有着巨大的差异，人们对存储服务器的定义以及应用越来越清晰。那么如何去定义一台的存储服务器呢？必须具备以下两个条件：一、具备强大的性能。大数据和物联网的发展速度非常快，越来越多的企业开始利用大数据获取商业价值，大数据是未来有希望的一个产业之一。