Scale-Out的分布式系统为何离不开SSD/全闪存？如果没有闪存，Scale-Out为什么就让人感觉火候不太够？而Scale-Out的出现，除了得益于闪存助力，还有什么其他因素么？...本文组织： DELLEMC XtreamIO x2简介 说说Scale-Out架构与全闪存 1 DELLEMC XtreamIO x2简介 2018年5月1日，戴尔EMC在DellTechnologies...2 说说Scale-Out架构与全闪存 分布式系统的发展有三个技术条件，分别为：高速网络、大容量硬盘、固态介质。这三者彻底解放了分布式系统的生产力。...所以，固态存储系统用于Scale-Out分布式系统可谓是非常自然的一种需求。
Scale-Out 的分布式系统为何离不开 SSD / 全闪存？如果没有闪存，Scale-Out 为什么就让人感觉火候不太够？而 Scale-Out 的出现，除了得益于闪存助力，还有什么其他因素么？...本文组织 ① Dell EMC XtremIO X2 简介 ② 说说 Scale-Out 架构与全闪存 Dell EMC XtremIO X2 简介 2018 年 5 月 1 日，Dell EMC...说说 Scale-Out 架构与全闪存 分布式系统的发展有三个技术条件，分别为：高速网络、大容量硬盘、固态介质。这三者彻底解放了分布式系统的生产力。...所以，Scale-Out 与固态盘可以说是天然的一对儿，固态存储系统用于 Scale-Out 分布式系统是非常自然的一种需求。
除了在分析领域、云技术方面的应用前景，Scale-out发展将成为大数据未来方向的主流。 以下为原文： 1、大数据分析领域快速发展 大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。...4、大数据推动向Scale-out发展 方向五：大数据推动基础架构向Scale-out发展 基础架构是大数据首先面临的挑战，如何让基础架构能够存取更多的数据呢?传统的基础架构能否满足用户需求呢?...Scale-out 随着大数据量的逐渐增大，可以通过分布式的处理方式把应用复杂分散到分布式系统的各个节点上，而传统的数据处理将是运算能力非常强、CPU主频非常高的一台机器来处理，而不是大数据这种多个节点...、多个CPU核数来处理，这代表了大数据时代发展方向从Scale-up转向Scale-out。...传统模式受到业务不断变化需求的挑战，使得存储通过Scale-out与云计算相结合更容易满足用户业务不断增长的需求。——王迪
什么是纵向扩展与横向扩展 横向扩展(「Scale-out」)或水平缩放与纵向扩展(「Scale-up」)或垂直缩放形成对比。 扩展云资源的想法可能很直观。...鱼缸启示 其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子来解释。 不知您有没有养过鱼?...而Scale-out架构解决了这个矛盾。用户按需采购存储，一旦容量不够了，再购置一台接到原有存储上就可以了。 举个例子 常见的存储设备扩展案例，下图展示了scale-out存储方案的架构。...Scale-up和scale-out并非不能融合在一起，很多存储系统就可以同时实现纵向扩展和横向扩展,下面的示意图就展示了这种方案。...而Scale-out架构通常有聚合管理的能力，但每个厂商提供的产品可能会有所不同 复杂性 Scale-up架构的存储相对简单，而scale-out架构的系统会更复杂一些，毕竟每个节点都需要管理 可用性
Scale-out(横向扩展)：分而治之的思想，在算法中也常见，这是一种常见的高并发系统设计思路，采用分布式部署方案，将流量分开，让每个服务器都承担一定流量。...横向扩展，纵向扩展 Scale-up vs Scale-out Scale-up （纵向扩展） Scale-out(横向扩展)。举个例子，摩尔定律，摩尔定律是指每18个月 CPU 的性能要翻一倍。...这种不断追逐摩尔定律，不断提升 CPU 的方案，就叫做 Scale-up(纵向扩展)，把类似CPU 多核心的方案叫做 Scale-out（横向扩展）。...Scale-up: 通过构面更好的硬件来提升系统的并发处理能力，比如从硬件 4核 4G 每秒处理 200 次请求， 那么如果要处理 400 次请求呢，例如可以把硬件升级到 8核 8G Scale-out...scale-out 虽然突破了单机的限制，但是会出现分布式系统的问题，就是分布式系统中的 CAP 理论，如何保证多个节点的数据一致性？如何保证系统的可用性？如何无感知的增加或者删除节点？
Scale-out 通过将多个低性能的机器组成一个分布式集群来共同抵御高并发流量的冲击。 比如向原有的web、邮件系统添加一个新机器。...何时选择Scale-up或Scale-out呢？ 一般系统设计初期会考虑使用Scale-up，因为足够简单，堆砌硬件解决即可，但当系统并发超过单机的极限时，就要使用Scale-out了。...Scale-out虽能突破单机限制，但也会引入一些复杂问题。比如， 若某节点故障，如何保证 HA？ 当多个节点有状态需要同步时如何保证状态信息在不同节点的一致性？
文章目录 有言在先 处理办法简介 Scale-up && Scale-out 缓存 异步处理 真实场景：这些方法都要用上吗？...高并发（一）：灵魂拷问 ---- 处理办法简介 我们再面对高并发大流量时采取的办法，总结起来有以下三种： 1、Scale-out（横向拓展）：采用分布式部署的方式把流量分开，让每个服务器都承担一部分并发和流量...---- Scale-up && Scale-out Scale-up，纵向拓展，一种简单粗暴的方法，通过购买性能更好的硬件来提高系统的并发处理能力。...Scale-out，通过多个低性能的机器组成一个分布式集群来对抗高并发的流量。 如何做选择呢？这两种方法各有千秋吧。一般来说，系统设计初期的时候，考虑使用Scale-up的方式，因为这种方案足够简单。...而Scale-out可以突破单机的限制，但也会引入一些复杂的问题，碧如说：设计困难、环境搭建困难、节点的安全性、数据的同步等。 ---- 缓存 为什么缓存可以大幅度提升系统的性能呢？
servers/TiDB/data/tikv-20160 log_dir: /export/servers/TiDB/soft/tikv-20160/log 二、开始扩容： tiup cluster scale-out...cluster-default scale-out-tikv.yaml tikv-20160/log [root@A02-R05-I45-170-J33FE0D TiDB]# tiup cluster scale-out...scale-out-tikv.yaml Starting component `cluster`: /root/.tiup/components/cluster/v1.7.0/tiup-cluster scale-out
Scale-out（横向扩展）：分而治之是一种常见的高并发系统设计方法，采用分布式部署的方式把流量分流开，让每个服务器都承担一部分并发和流量。...在处理高并流量时，通常将类似追逐摩尔定律不断提升 CPU 性能的方案叫做 Scale-up（纵向扩展），把类似 CPU 多核心的方案叫做 Scale-out，这两种思路在实现方式上是完全不同的。...聊聊Scale-out（横向扩展） Scale-up 通过购买性能更好的硬件来提升系统的并发处理能力，比方说目前系统 4 核 4G 每秒可以处理 200 次请求，那么如果要处理 400 次请求呢？...Scale-out 则是另外一个思路，它通过将多个低性能的机器组成一个分布式集群来共同抵御高并发流量的冲击。沿用刚才的例子，我们可以使用两台 4 核 4G 的机器来处理那 400 次请求。...Scale-out 虽然能够突破单机的限制，但也会引入一些复杂问题。比如，如果某个节点出现故障如何保证整体可用性？当多个节点有状态需要同步时如何保证状态信息在不同节点的一致性？
架构下，所有的CPU都在一个server里，操作系统也是一个；属于scale-up架构 2）MPP其实就是SMP|NUMA的多个server通过网络连接在一起，每个server都有自己的操作系统；属于scale-out...4）程序=算法+数据结构，其中算法可以算作是cpu处理，而数据结构可以看作是数据存储的话，那么很显然扩展的方向有两个，扩CPU和扩存储；此时又演化为scale-out和scale-up。...5）scale-up的局限性很明显，无论多牛逼总有到头的一天；scale-out则计算和存储是永远可以线性扩展。这也是目前分布式大行其道的原因。
程序=算法+数据结构，其中算法可以算作是cpu处理，而数据结构可以看作是数据存储的话，那么很显然扩展的方向有两个，扩CPU和扩存储；此时又演化为scale-out和scale-up。...scale-up的局限性很明显，无论多牛逼总有到头的一天；scale-out则计算和存储是永远可以线性扩展。这也是目前分布式大行其道的原因。
端到端的Scale-Out扩展，实现大数据积累 分布式对象存储总容量可达到数百PB级规模，单个名字空间也可以扩展到整个硬件存储总空间容量，不需要割裂成多个隔离空间，并且在文件数量上会有更大的扩展，文件数量可达百亿级...，是真正的端到端Scale-Out快速扩展。
万变不离其宗，目前主流其实方案都可归类如下三种思想： 1.1 Scale-out 一种分治思想，采用集群将流量分散于各服务器。像数据库一主多从、分库分表、存储分片都是其思想的实际方案体现。...突然要给100人做饭，scale-out就是扩展到10口锅来做饭 1.2 缓存 使用缓存来提高系统的性能，就好比水库，抵御了大部分流量冲击，尽力保证下游的平安。也就是1口锅在人来之前做10次。
方向五：大数据推动基础架构向Scale-out发展 基础架构是大数据首先面临的挑战，如何让基础架构能够存取更多的数据呢?传统的基础架构能否满足用户需求呢?...可以通过分布式的处理方式把应用复杂分散到分布式系统的各个节点上，而传统的数据处理将是运算能力非常强、CPU主频非常高的一台机器来处理，而不是大数据这种多个节点、多个CPU核数来处理，这代表了大数据时代发展方向从Scale-up转向Scale-out...传统模式受到业务不断变化需求的挑战，使得存储通过Scale-out与云计算相结合更容易满足用户业务不断增长的需求。
of development by easing common tasks used in real-time backend and frontend applications such as: Scale-out
良好的扩展性（Scale-Out）：分布式存储集群性能和容量是同步扩展的，从而可以使用户获得可预测的性能和容量，同时适应大数据和互联网时代的聚合性能需求，以及弹性容量的需求。...（根据IDC国内存储市场的报告，scale-out storage国内占比10%）； 3.
Oracle数据库的云化； 4.Oracle数据库的未来架构演进； 5.如和通过SQL审核提升SQL质量； 这些问题也正是Oracle要解决和回答的，Oracle通过数据库的12.2版本将会极大的改进Scale-Out
Isilon Hybrid Scale-out NAS ? Isilon Archive Scale-out NAS ?
虽然通过在终端实现并行运算能充分利用多核CPU的计算能力把数据处理运算分布到前台可以大大减轻后台服务器的压力，提高系统整体效率，对现今大数据普遍盛行的系统计算要求还是远远不足的，只有通过硬件平行拓展（scale-out... 托管（delegation）来应对解决Actor产生的任何程度的错误和异常 3、Elastic 可伸缩性 通过提升计算机配置的垂直扩展（scale-up）、添加网络中计算机数量的水平扩展（scale-out
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