1. 数据分片（Data Sharding）：分布式存储系统中，数据被分割成多个部分，每个部分存储在不同的节点上，以实现数据的分布式存储和管理。数据分片通常使用哈希函数或一致性哈希算法来实现，这有助于提高系统的可扩展性和性能。

2. 副本复制（Replication）：为了提高数据的可靠性和可用性，分布式存储系统通常使用副本复制技术。每个数据副本都存储在不同的节点上，确保即使某些节点出现故障，仍然可以从其他节点中恢复数据。

3. 数据一致性（Data C*istency）：在分布式存储系统中，确保数据在不同节点之间的一致性非常重要。系统通常使用数据同步和管理机制，如Paxos算法、Raft算法或ZooKeeper等分布式协调服务来实现数据同步和管理。

4. 数据访问（Data Access）：在分布式存储系统中，数据可以并行地从多个节点中读取和写入，以提高读写性能和吞吐量。数据访问通常使用负载均衡机制来实现，例如使用分布式哈希表、分布式缓存或分布式文件系统等技术。

5. 系统的可靠性和可用性：分布式存储系统通过在多个节点上存储数据副本来提高数据的可靠性和可用性。即使某些节点出现故障，系统仍然可以从其他节点中恢复数据，从而提高了数据的可靠性和可用性。

6. 扩展性（Scalability）：分布式存储系统可以通过增加存储节点来扩展存储容量，因此可以轻松地扩展存储系统的规模和容量。

7. 性能（Performance）：由于数据可以并行地从多个节点中读取和写入，分布式存储可以提供更高的读写性能和吞吐量。

8. 灵活性（Flexibility）：分布式存储可以根据应用程序的需求进行配置和调整，以满足不同的数据存储和访问需求。

9. 成本效益（Cost-effectiveness）：相比于传统的中心化存储系统，分布式存储可以使用通用的硬件和软件，因此成本更低。

10. 分布式存储的应用场景：分布式存储可以应用于大数据存储、云存储服务、数据备份和恢复、大规模文件共享、数据分析和挖掘、CDN加速以及IoT应用等多个领域。

11. 核心原理：分布式存储的核心原理在于将数据存储在多台计算机上，通过数据分片和副本复制技术，实现数据的高可用性、高容错性和高并发性。

12. 技术优势：分布式存储相比传统的集中式存储具有高可用性和容错性、高并发性和读写性能、可扩展性和灵活性等技术优势。