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聊聊计算存储分离

计算存储分离” 2.何为计算? ,所以我们的计算存储分离其实是一个伪需求,当然在未来的某一天如果我们的网络传输的时间可以忽略不计,计算存储分离也就能真正的实现了。 3.为何需要计算存储分离 计算存储分离并不是现在才出现的一个新名词,在20年前就有NAS-网络附加存储这个东西,本质上也就是使用TCP/IP协议的以太网文件服务器。 在在典型的MapReduce部署中计算存储都在同一个集群中进行,比如后续的hadoop。这里其实也就是用本地IO速度来替换网络传输速度。 4.谁在使用计算存储分离 上面我们讲了很多理论相关的知识,相信大家已经对“计算存储分离”已经有一定的认识了,那么其到底在哪些地方做了使用呢?

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容器化RDS|计算存储分离 or 本地存储

数据库服务的需求可以简化为: 实现数据零丢失的前提下,提供可接受的服务能力 因此存储架构的选型至关重要. 到底是选择计算存储分离还是本地存储? 本文就这个问题, 从以下几点展开 : ●回顾 : 计算存储分离, 本地存储优缺点 ●MySQL 基于本地存储实现数据零丢失 ●性能对比 ●基于 Docker + Kubernetes 的实现 分享个人理解 回顾 : 计算存储分离, 本地存储优缺点 还是从计算存储分离说起, 计算存储分离 先说优点 : ●架构清晰 ●计算资源 / 存储资源独立扩展 ●提升实例密度, 优化硬件利用率 ●简化实例切换流程 本地存储 如果在意计算存储分离架构中提到的缺点, 本地存储可以有效的打消类似顾虑, 无需引入分布式存储, 避免Storage Verdor Lock In 风险, 所有问题都由DBA 闭环解决,. 性能对比3 : 本地存储 / 计算存储分离 为了对比本地存储计算存储分离, 专门使用 MGR + 本地存储架构 和 基于分布式存储计算存储分离架构做性能对比.

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    计算应该与存储分离吗?

    计算存储应该分离吗? 计算存储的关系 在聊计算存储分离这个话题,先来看看计算存储的关系。计算机语言中的计算存储其实来源于数学。 在 Hadoop 诞生的年代,网络速度还不是那么快,计算存储实际上还没完全分离Hadoop 仅仅是将“数据移动到计算的地方”这个理念变成了“计算移动到数据存储的地方”,用磁盘 IO 代替计算机内部缓存机制 云计算的发展离不开 Hadoop 对分布式系统的探索,但是在 Hadoop 系统里,计算存储实际上是在融合的,它们可能发生在同一台机器上。 计算存储的探索 第一个搞出计算存储分离的自然是 Hadoop 和其对应的数据分析领域。

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    容器化RDS|计算存储分离 or 本地存储

    因此存储架构的选型至关重要。到底是选择计算存储分离还是本地存储? 本文就这个问题,从以下几点展开: 回顾:计算存储分离, 本地存储优缺点 MySQL 基于本地存储实现数据零丢失 性能对比 基于 Docker + Kubernetes 的实现 来分享个人理解。 回顾:计算存储分离,本地存储优缺点 ? 还是从计算存储分离说起。 计算存储分离 ? 以 MySQL 为例 通用性更好,同时适用于 Oracle、MySQL,详见:《容器化RDS——计算存储分离架构下的"Split-Brain"》。 性能对比3:本地存储 / 计算存储分离 为了对比本地存储计算存储分离,专门使用 MGR + 本地存储架构和 基于分布式存储计算存储分离架构做性能对比。

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    京东Elasticsearch使用ChubaoFS实现计算存储分离

    此类日志化场景对写要求很高,查询性能及高可用等要求相对较低,大的业务写会达到数千万 / 秒,存储以 PB 为单位来计算。 ChubaoFS 是京东自研的、为云原生应用提供高性能、高可用、可扩展、 稳定性的分布式文件系统,设计初衷是为了京东容器集群提供持久化存储方案,同时也可作为通用云存储供业务方使用,帮助有状态应用实现计算存储分离 基于这种假设以及对提高磁盘使用率的迫切需要,我们考虑引入了公司内部部署的 ChubaoFS 作为存储,将 Elasticsearch 作为无状态的实例进行存储计算分离。 Twitter:@ChubaoFS Mailinglist: chubaofs-maintainers@groups.io Slack: chubaofs.slack.com 作者简介: 王行行,京东零售计算存储平台架构部架构师 张丽颖:CNCF Ambassador,京东零售计算存储平台产品经理, 开源项目 ChubaoFS 的 contributor。

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    ClickHouse存储计算分离在腾讯云的实践

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    计算机和存储高效通用声源分离

    2103.02644.pdf 近年来,深度学习在声源分离方面取得的进展使得许多神经网络模型能够为这一基本的估计问题提供鲁棒的解决方案。 在这项研究中,我们为通用声源分离提供了一系列高效的神经网络架构,同时专注于阻碍神经网络在真实场景中的应用的多个计算方面。 这种机制使我们的模型能够在各种不同的设置中获得高保真信号分离,这些设置中存在可变数量的源,且计算资源有限(例如浮点运算、内存占用、ot参数数量和延迟)。 我们的实验表明,SuDoRM-RF模型的性能相当,甚至超过了几个最先进的基准,计算资源需求明显更高。 SuDoRM-RF的因果变化能够在实时语音分离中获得约10dB尺度不变信号失真比改善(SI-SDR)的竞争性能,同时保持比笔记本设备上的实时速度快20倍。

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    看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离

    三、基于计算存储分离架构下的未来规划 ? 在第三代,主要是以 SQL-on-Hadoop 的方式来构建数据仓库,尽管 SQL-on-Hadoop 数仓在硬件 架构上仍然基于无共享架构,但在软件架构层面实现了计算存储的完全分离。 因此,相比于 MPP 数 仓,SQL-on-Hadoop 数仓进一步提升了扩展灵活性,降低了存储节点的管理难度,节点规模上限被提 升到几千节点,但是,由于底层存储系统 HDFS 的只读特点,SQL-on-Hadoop 腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现 接下来我们看腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现,要实现 ClickHouse 的计算存储分离,我们首先来看 ClickHouse ,我们在看另一种计算存储完全分离的场景。

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    看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离

    三、基于计算存储分离架构下的未来规划 2.png 1.  在第三代,主要是以 SQL-on-Hadoop 的方式来构建数据仓库,尽管 SQL-on-Hadoop 数仓在硬件 架构上仍然基于无共享架构,但在软件架构层面实现了计算存储的完全分离。 因此,相比于 MPP 数 仓,SQL-on-Hadoop 数仓进一步提升了扩展灵活性,降低了存储节点的管理难度,节点规模上限被提 升到几千节点,但是,由于底层存储系统 HDFS 的只读特点,SQL-on-Hadoop 腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现 接下来我们看腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现,要实现 ClickHouse 的计算存储分离,我们首先来看 ClickHouse ,我们在看另一种计算存储完全分离的场景。

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    云数据仓库的未来趋势:计算存储分离

    2020年5月,AnalyticDB推出了计算存储分离架构的弹性模式。 3 执行计划 计算存储分离架构下,计算层新增了Resharding算子,负责从存储层加载数据。 6 性能测试 本节将探究计算存储分离架构对AnalyticDB大数据量分析场景的查询吞吐影响。 测试环境 实例1:不分离模式,4组存储节点,存储节点负责数据扫描、查询计算。 粗看这个结果比较惊讶,计算存储分离后,性能更好了。我们可以仔细分析下,弹性模式与不分离模式具有相同的存储节点数,确保分离模式存储节点不会成为瓶颈。 对于计算层来说,只要存储层能够提供足够的数据吞吐,确保计算层的CPU能够打满,那么计算存储分离不会降低查询的处理吞吐,当然相比于不分离模式,会多消耗资源。

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的 IO 优化

    摘要 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。 计算存储分离架构 架构示意图如下: ? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes. 在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载 计算存储分离架构的缺点 俗话说的好: 上帝为你关上一扇窗的同时,再关上一扇门。 如下图所示 ? 原文地址 : http://blog.mariadb.org/mariadb-introduces-atomic-writes/ 计算存储分离架构 : 关闭 DoubleWrite 所以, 重点是我们需要测试一下在计算存储分离架构下

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的 IO 优化

    在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。 计算存储分离架构 架构示意图如下: ? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes. 在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载 计算存储分离架构的缺点 俗话说的好: 上帝为你关上一扇窗的同时,再关上一扇门。 如下图所示 ? 原文地址 : http://blog.mariadb.org/mariadb-introduces-atomic-writes/ 计算存储分离架构 : 关闭 DoubleWrite 所以, 重点是我们需要测试一下在计算存储分离架构下

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的IO优化

    沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中, 普遍采用了计算存储分离架构. 计算存储分离架构 架构示意图如下: 存储层由分布式文件系统组成, 以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes . 在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层, 这使得 RDS 在调度时, 无需感知计算节点的存储介质, 只需调度到满足计算资源要求的 Node, 数据库实例启动时, 只需在分布式文件系统挂载 计算存储分离架构的缺点 俗话说的好 上帝为你关上一扇窗的同时, 再关上一扇门. 所以, 重点是我们需要测试一下在计算存储分离架构下(分布式存储必须支持 Atomic Write ), 关闭 DoubleWrite Buffer 的收益.

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    尚博:CynosDB 计算存储分离架构的实现和优化

    今天跟大家分享一下CynosDB for MySQL计算存储分离架构的实现和优化。 计算存储分离架构,不仅在性能、扩展性和高可用方面有大幅提升,而且架构的解耦使得计算层和存储层都获得了很大的优化空间,接下来主要讲一下CynosDB架构的实现,以及在新架构上做了哪些方面的优化。 CynosDB则引入计算存储分离的架构,存储层使用共享的分布式块存储云服务,计算层则将不必要的IO全部卸载,实现计算存储基于日志传输的新架构。 CynosDB计算层的恢复将变得无比简单,仅仅需要获取一个VDL即可,存储层的恢复过程和计算层是并行且异步进行的,和传统架构中恢复必须先完成才能进行事务回滚不同,CynosDB在获得VDL之后即刻进行事务回滚 在CynosDB中,同样的更新逻辑,因为没有本地文件,我们的扩展只依赖于存储层的扩展能力,而存储的扩展是完全异步的,对于计算层而言扩展仅剩下一点CPU操作,可以不需要提前预留扩展空间。

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    作业帮检索服务基于 Fluid 的计算存储分离实践

    通过对检索系统运行和数据更新流程的分析,当前面临的关键问题是由于计算存储的耦合所带来的,因此我们考虑如何去解耦计算存储,只有引入计算存储分离的架构才能够从根本上解决复杂度的问题。 计算存储分离最主要的就是将每个节点存储本分片全量数据的方式拆分开,将分片内的数据存储在逻辑上的远程机器上 但是计算存储分离又带来了其他的问题,比如稳定性问题,大数据量下的读取方式和读取速度,对业务的入侵程度等等问题 ,虽然存在这些问题,但是这些问题都是可解决以及易解决的 基于此我们确认计算存储分离一定是该场景下的良方,可以从根本上解决系统复杂度的问题。 2计算存储分离架构解决复杂度问题 为了解决上述计算存储分离所需要考虑的问题,新的计算存储分离架构必须能达到以下目标: 1、读取的稳定性,计算存储分离终究是通过各种组件配合替换掉了原始文件读取,数据加载方式可以替换 7展望 计算存储分离的模式使得以往我们认为非常特殊的服务可以被无状态化,可以像正常服务一样被纳入 devops 体系中,而基于 Fluid 的数据编排和加速系统,则是实践计算存储分离的一个切口,除了用于检索系统外

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的IO优化

    在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。 计算存储分离架构 架构示意图如下: ? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes。 在我们看来,计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载 计算存储分离架构的缺点 俗话说的好: 上帝为你关上一扇窗的同时,再关上一扇门。 如下图所示: ? 原文地址:http://blog.mariadb.org/mariadb-introduces-atomic-writes/ 计算存储分离架构:关闭 DoubleWrite 所以,重点是我们需要测试一下在计算存储分离架构下

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    为什么说存储计算分离的架构才是未来

    后来者 Hadoop 等也是完全照搬了这个架构,数据本地化是其中一个非常重要特性来保证整体的性能。还做了很多优化来进一步降低机器间、机柜间的网络带宽消耗。 2013 年我初到 Facebook 时,隔壁组的同事就做了一个这方面的研究,看在关闭 Hadoop 的数据本地化优化的情况下,对性能究竟有多少影响。 后来 Facebook 就逐渐往计算存储分离的架构迁移,也对所用的大数据软件做了些调整以适应这种新的架构,他们在今年的 Apache Spark & AI Summit 上做了主题为 Taking Advantage 针对公有云设计的大数据分析服务 Databricks 一开始就是采用了计算存储分离的架构(直接使用 S3 作为存储),给产品带来了非常大的灵活性,按需创建和自动弹性伸缩的 Spark 集群是一大卖点( 因为网络的高速发展,以及大数据计算框架对 IO 的优化,使得数据本地化已经不再重要,存储计算分离的架构才是未来。

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的Split-Brain

    沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 不管是架构选型还是生活, 绝大多数时候都是在做 trade off, 收获了计算存储分离带来的好处, 也意味着要忍受它带来的一些棘手问题. 本文尝试结合 Kubernetes, Docker, MySQL和计算存储分离架构, 分享我们遇到的“Split-Brain”问题. 2018年1月19号参加了阿里巴巴双十一数据库技术峰会, 见到了好多老同事 同时也了解到业界最新的数据库技术发展趋势 : ●数据库容器化作为下一代数据库基础架构 ●基于编排架构管理容器化数据库 ●采用计算存储分离架构 这和我们在私有 RDS 上的技术选型不谋而合. 尤其是计算存储分离架构. 在我们看来, 其最大优势在于: ●计算资源 / 存储资源独立扩展, 架构更清晰, 部署更容易. 计算存储分离为实现离线(ODPS)/在线集群的混合部署提供了可能.

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    从Snowflake看数据仓库演进方向:计算存储分离、弹性计算、统一存储和Serverless化

    目前 Hadoop 技术运维成本极高,同时并不支持历史数据的更新和增量数据处理,常规对于历史数据的更新只能通过重新计算的方式去解决,浪费大量宝贵的 CPU 和 IO 资源。 其次计算存储分离,无法对计算资源进行有效复用。因此长期来看,大数据分析技术演进的方向一定是:支持数据实时处理、计算存储分离、Serverless 化、高性能低成本的数据仓库服务才能赢得未来。 2)存储计算分离 在云的环境下,网络传输能力已经超过本地磁盘的 IO 能力,存储计算分离带来的好处是存储量一定的情况下通过横向扩展计算可以带来更好的性能 ,同时在计算低峰的时候通过云的弹性能力进行扩缩容带来数据分析计算成本的进一步降低 5)极致性能 基于云基础设施,在计算存储分离的模式下还必须保证现代数据架构下的零性能损失,性能的保证即是成本降低的保证。 总体趋势就是:计算存储分离、弹性计算、统一存储以及 Serverless 化。 InfoQ:在您看来,当前大数据计算引擎和存储分别处于什么样的发展阶段?为什么?

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    腾讯云基于Alluxio优化计算存储分离架构的最佳实践

    |导语  随着企业大数据规模和应用的增长和发展,计算存储分离的架构渐渐成为主流,它解决了计算量和存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,但也引来了一些新的问题。 计算存储分离架构 目前腾讯云弹性MapReduce(EMR)支持了三种存储系统:EMR-HDFS、EMR-COS、EMR-CHDFS,其中EMR-COS和EMR-CHDFS在EMR中都是开箱即用的原生支持计算存储分离的方案 三、基于Alluxio优化计算存储分离架构 传统计算存储分离,解决了计算量和存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,大幅节省了运维规划时间以及闲置的算力成本。 但直接使用计算存储分离架构,也引入了新的问题: 在IO密集型的场景下,网络带宽会成为瓶颈, 可能导致计算 & 存储资源利用不充分; 数据本地化不够,导致很多shuffle过程的重复计算,造成部分浪费计算资源的浪费 我们使用的环境及配置如下: EMR版本:EMR-2.5.0; 选择组件:zookeeper-3.6.1,hadoop-2.8.5,hive-2.3.7,spark_hadoop2.8-3.0.0,tez

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