Los datos son importantes y siempre están creciendo en entornos científicos intensivos en datos. El crecimiento de estos datos de investigación requiere sistemas de almacenamiento de datos que desempeñen un papel fundamental en la gestión y análisis de datos para descubrimientos científicos. El Conjunto Redundante de Discos Independientes (RAID), una tecnología de almacenamiento bien conocida que combina múltiples discos en un único volumen lógico grande, ha sido ampliamente utilizado con el propósito de redundancia de datos y mejora de rendimiento. Sin embargo, esto requiere hardware o software compatible con RAID para construir una matriz de discos habilitada para RAID. Además, es difícil escalar el almacenamiento basado en RAID. Para mitigar este problema, se han desarrollado muchos sistemas de archivos distribuidos que se utilizan activamente en varios entornos, especialmente en instalaciones informáticas intensivas en datos, donde se deben manejar grandes cantidades de datos. En este estudio, investigamos y comparamos varios sistemas de archivos distribuidos, como Ceph, GlusterFS, Lustre y EOS para entornos intensivos en datos. En nuestro experimento, configuramos los sistemas de archivos distribuidos bajo una estructura de Nodos Independientes en un Conjunto Confiable (RAIN) y un entorno de Sistema de Archivos en Espacio de Usuario (FUSE). Nuestros resultados identifican las características de cada sistema de archivos que afectan el rendimiento de lectura y escritura dependiendo de las características de los datos, que deben ser consideradas en entornos informáticos intensivos en datos.