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存算分离好处

存算分离是指将计算和存储两个功能模块分开部署和管理的一种架构设计。它的好处主要体现在以下几个方面：

  1. 灵活性和可扩展性：存算分离可以根据业务需求独立扩展计算和存储资源，避免了资源的浪费和不必要的成本。例如，当业务负载增加时，可以独立扩展计算资源，而无需同时增加存储资源。
  2. 性能优化：存算分离可以通过优化计算和存储资源的配置，提高系统的整体性能。例如，可以根据计算需求选择高性能的计算节点，同时使用高可靠性的存储设备来保证数据的安全性和可靠性。
  3. 安全性和隔离性：存算分离可以实现计算和存储的逻辑隔离，提高系统的安全性。通过合理的权限控制和访问策略，可以保护存储数据的安全，防止未经授权的访问和篡改。
  4. 管理和维护的简化：存算分离可以将计算和存储的管理和维护工作分开，降低了系统的复杂性。例如，可以独立管理计算节点的配置和升级，而无需影响存储节点的正常运行。
  5. 弹性和容错性：存算分离可以实现计算和存储的弹性扩展和容错能力。例如，当计算节点发生故障时，可以快速切换到备用节点，保证业务的连续性和可用性。

总之，存算分离可以提高系统的灵活性、性能、安全性和可维护性，适用于各种规模和类型的云计算应用场景。

腾讯云相关产品推荐：

  • 对于存储方面，腾讯云提供了对象存储 COS（Cloud Object Storage）服务，用于存储和管理海量的非结构化数据。详情请参考：腾讯云对象存储 COS
  • 对于计算方面，腾讯云提供了弹性计算服务 CVM（Cloud Virtual Machine），可根据业务需求快速创建和管理虚拟机实例。详情请参考：腾讯云弹性计算 CVM
  • 对于存算分离的架构设计，腾讯云提供了容器服务 TKE（Tencent Kubernetes Engine），可实现容器化的应用部署和管理。详情请参考：腾讯云容器服务 TKE
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Milvus存算分离系列-3: 存算双写

但是对于milvus这种存算分离+云原生的架构，如果新写入的数据要经过write-object storage再download的过程才能可查，那么且不说由于flushInterval太短造成的小文件问题...存算双读双读就是存储节点和计算节点都做查询再做结果合并，如下图， 存储节点的热数据和计算节点上synced数据之间没有交集，查询分2路分别查到hot_result和synced_result后进行合并，...这种做法的好处是数据没有冗余，是“计算跟随数据”的风格。缺点是存储节点会受到计算负载的影响。2. 存算双写而双写意味着同一份数据，既写入存储节点，又写入计算节点。...双写的好处存储节点不必承担计算负载，坏处是数据冗余，对于内存压力比较大。Milvus的存算双写机制综上，无论是双写还是双读，存算分离架构下都需要相当的额外资源和复杂性来满足数据实时性的要求。...总结本文从“最新数据实时可见”这个需求入手，介绍了milvus 通过存算双写保证数据实时可查的解决方案和整个双写流程。

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ClickHouse 存算分离架构探索

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clickhouse 存算分离，云原生

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Elasticsearch 存算分离功能 POC 方案

一、方案说明 此方案基于存算分离内核版本，评估ES存算分离版本的基础功能。 二、测试标准 项目 推荐 测试组件 Elasticsearch 测试基准 自定义语句 测试方法 1....使用方式 存算分离特性需要在索引创建时选择打开或者关闭，不可动态修改。而下沉、卸载的时间都可以动态设置。 2.1....存量索引切到存算分离 对于普通索引，可以按照下面的方式从普通索引转换到存算分离索引（不能从存算分离转换到普通索引） 对于自治索引或date stream，可以按照如下方法对后备索引逐个转换。...# 关闭索引，索引处于close状态不支持读写 POST ${index}/_close # 设置为存算分离类型, 主分片48小时卸载，副本24小时卸载 PUT ${index}/_settings...data_stream/${自治索引名称}/_update { "settings":{ "index.store.type":"hybrid_storage" } } 动态设置后，后续新滚动的索引均为存算分离类型

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存算一体 VS 存算分离 ，IT发展下的技术迭代

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前言无论是存算分离还是存算一体，client对于查询的正确性要求都是一致的，没有哪个客户会因为所谓的“架构优势”牺牲正确性，即使是ANN这样的‘近似查询’。...而对于存算分离的架构，由于“存”和“算”发生的进程是不同的，那么如何保证数据的完整性&&一致性就是一个相比于存算一体更复杂的问题。...本文从这个问题出发，介绍milvus是怎么在存算分离架构下保证查询数据的完整性，一致性和实时性的。...本文涉及到一些前置知识，如果对读者造成困惑，可以参考MrPresent-Han：Milvus 存算分离系列-1：milvus架构简介存算分离的难点：数据实时更新在讨论数据完整性之前，我们首先要明确数据实时更新带来的困难...Milvus是怎么在存算分离架构下保证数据实时可见&&数据完整性的？这个问题的答案有2点，第一是target机制，第二是存算双写。

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存算分离架构下的数据湖架构

日前，腾讯云高级工程师程力老师在 ArchSummit 全球架构师峰会上分享了存算分离架构下的数据湖架构。...针对存算分离架构带来的性能问题和数据本地性减弱问题，腾讯云的数据湖方案设计构建了新一代分布式计算端缓存层。...第二阶段：存算分离，存储、计算解耦 解耦计算和存储负载，系统负载均衡调度更加灵活，系统的资源利用率提高，节约成本，可以满足业务快速增长的需求。...二、云原生生态下的存算分离 腾讯云上的数据湖生态如上图所示， 数据湖底座：对象存储 COS； 云原生：serverless 架构，免运维； 数据共享：通过统一的对象存储 COS 作为弹性底座，结合三层加速器接入多种生态...以对象存储为底座的存算分离架构，腾讯云 COSN 对象⽂件系统接⼝： 实现了 HCFS 接⼝，全覆盖 HDFS ⼤数据计算应⽤； 实现了⽂件系统的扩展属性管理接⼝，允许⽤户对⽂件和⽬录设置 xAttr

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腾讯云 CHDFS — 云端大数据存算分离的基石

随着网络性能提升，云端计算架构逐步向存算分离转变，AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变，大数据计算领域也迅速朝此方向演化。...存算分离在云端有明显优势，不但可以充分发挥弹性计算的灵活，同时集中的托管存储可以提供更大的容量和更低的成本，避免了云端大量自建存储集群的维护代价。...为支持计算存储分离的大数据场景，对象存储通常提供了一个模拟层，实现 HDFS 语义到对象存储语义的转换，典型实现类似 s3n 和 cosn。...存算分离.png 同时在数据流方面，诸如常见的文件 append 操作，s3n 和 cosn 等对象存储的模拟层也无法支持。...为支持大数据存算分离场景，需要重新设计云端存储系统，该系统可以为云端大数据计算提供高效可靠的存储基石，在实现无限存储的同时，重点满足对元数据的需求。

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云原生架构下B站Flink存算分离的改造实践

Flink虽然是一个计算引擎，但是由于其stateful的特性，在很多计算场景下，对存储和io其实有比较强的诉求，因此实时的资源池，同时具备很强的存算能力。...两种资源池的整合，必然面临兼容性问题，考虑到大数据整体的存算分离发展趋势，我们尝试对Flink进行存算分离的改造，核心工作就是statebackend的远程化。 2....RemoteStateBackend 如需解决上面的痛点，一个是需要将State数据能实时的存储在远程服务中，减少Flink集群对磁盘的强依赖，实现存算分离，这一目的也正和云原生架构演进目标契合；另一个是...2) 存算分离 改用TaishanStateBackend后，带状态的Operator无需此节点机器拥有高性能磁盘，State数据均存储于远端的Taishan系统，这样使得Flink的container...机器减少了对磁盘的强依赖性，从而达到了存算分离的效果。

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存算分离实践：构建轻量、云中立的大数据平台

同样是增加存储资源，存算一体架构下会闲置部分计算资源，存算分离则不会有这个问题。 此外，数据量的不断增长还带来了 HDFS NameNode 元数据压力、集群节点规模扩张受限等问题。...而存算分离的第一步，便是要解决数据如何从 HDFS 集群上快速切换到云服务商存储服务的问题。...目前这套架构已在多个公有云环境中平稳运转，接下来我们会启动现有历史 CDH 存算一体集群下线，并升级为新的存算分离新架构的动作。...五、小结 在多点DMALL 从传统 Hadoop 存算一体到存算分离的升级过程中，JuiceFS 的出现填补了存储设计的空缺，推动了升级闭环。...经过整体向云原生的存算分离架构的升级，我们获得了多方面的收益： 节约成本：存算分离可以为企业客户节约大量硬件或云服务商的成本，从而提升客户满意度，这也推动了我们服务续约率的提升。

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从 Hadoop 到云原生， 大数据平台如何做存算分离

今天与大家一起简单回顾 Hadoop 架构以及目前市面上不同的存算分离的架构方案，他们的利弊各有哪些，希望可以给正在存算分离架构改造的企业一些参考和启发。...存算分离的需求出现 首先从企业的需求看，从 2006 年发展到 2016 年左右，这十年我们看到了一些新的变化，第一企业数据增长很快，但是算力的需求其实长得没那么快。...在这个过程中硬件也有变化，给存算分离架构带来了可行性。...同时， 网卡在提升，再加上硬硬盘本身的吞吐没增加多少，企业以前曾经要面对的 I/O 的瓶颈就逐渐的在弱化甚至消除，保证了存算分离的可行性。 如何实现存算分离？...在工作期间，经历了早期由 Hadoop 技术栈主导的大数据平台，到云原生时代存算分离的架构变迁。 点击底部阅读原文访问 InfoQ 官网，获取更多精彩内容！

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都说“存算分离”好，分布式数据库为何还要“进一步分离”？

历史上，数据库“存算一体”和“存算分离”的变更 第一代的“存算一体”数据库是80年代的IBM大机，提供计算、数据库、存储、中间件，解决了核心交易场景对性能和可靠性的诉求，但他的缺点同样明显，贵！...这一架构的出现，让数据库从“存算一体”，走向了“存算分离”。讽刺的是，随着这一架构的发展，形成了新的垄断。...“存算一体”架构 数据库“存算一体”不是终极解决方案 从历史上的“存算一体”和“存算分离”变更来看，客户需求和业务需求的变化才是推动架构变更的根源。...分布式数据库“存算分离”如何解决企业核心之痛 “存算分离”架构 提升资源利用率 “存算一体”架构需要考虑CPU、内存、存储容量/IOPS/带宽，网络IO/带宽，多达7个维度，任意一个维度的资源不满足就会导致无法满足应用诉求...一文中介绍Aurora的“存算分离”架构。这一架构将在“存算分离”的基础上，将原来在计算节点处理的缓存层和日志层功能下推到共享存储，可提升5倍的写IOPS。

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