大数据存储解决方案的两种部署模式-分离式与超融合
3 月，跳不动了？>>> 数据中心内部系统的核心要求是“稳定可靠”，一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务，长时间无故障运行；二是指当故障发生之后，有能力快速定位，及时排查，故障范围不蔓延。 分离式部署的方式，使得系统与云平台系统相独立，避免了计算和存储争抢CPU/内存/网络等物理资源，一旦某一方资源需求骤升导致的另一方资源枯竭，从而影响性能并在整个基础架构中产生的涟漪效应；和在超融合部署方式在集群规模较大后，网络、硬盘、服务器发生故障的概率都会增大；以及数据重删、压缩、加密纠删码等功能、故障的自修复和数据功能实现都会消耗一定的系统资源，导致性能下降和抖动等问题。 分离式部署相比超融合方式的优点： 如此观点如果不是出自某厂家或者供应商，也太偏颇了。我觉得简单看两种技术适合不同规模，中小规模（包括平台规模，也包括人力资源规模）下超融合优势明显，大规模分布式存储优势更大。良好的设计，恰当的平衡才是关键，没有一边倒的绝对优势。 建议采用超融合式部署模式。 1、从成本上讲，超融合式每个服务器既可以做计算资源，又可以做存储资源，性价比最高。 2、从性能上讲，分布式存系统，一般只占用服务器资源的10%左右，还有90%的性能可以使用。而且目前X86服务器的CPU性能越来越高，如果闲置不用，比较可惜，利用率太低。 3、从管理上讲，每台X86物理设备都一样，方便横向扩展和管理，每增加一个节点