如何实现两个EXCEL表格相互查找并填充相应的内容--英雄云拓展知识分享
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2023-12-30
云计算提供商提供了许多不同的存储服务,但是对大多数利用程序来讲,这些服务都不是理想的,由于它们使企业存储供应商处于沉重的存储业务中。那末,云计算供应商是不是能够取代关键利用程序的现场存储?
亚马逊网络服务(AWS),谷歌云平台(GCP)和微软Azure等云计算提供商都提供各种云服务,从高性能、基于SSD的容量到长延迟存档存储,其价格优惠范围从高到低。但是大多数利用程序都有各种I/O需求,从对延迟敏感的元数据更新到带宽吸收备份。没有单一的云存储服务是理想的。
利用程序开发人员知道这一点,并常常在其代码中履行非自然的行动以克服云存储缺点。两个主要问题是本钱/性能权衡和非弹性部署边界。
本钱/性能权衡
存储层次结构(更简单的时内存、磁盘和磁带)反应了权衡。快捷存储是高价的的,并且便宜的存储速度是缓慢的。
为了适应不同的工作负载,企业存储阵列可以自适应地移动数据,将热数据传输到快捷缓存,并将冷数据移动到磁盘,或通常,在某些情况下,一直移动到云存档。但这很难与云存储相干,由于不同的服务需要显式部署,并提供不同的一致性保证。
非弹性部署
云存储服务也偏向于仅提供单一度量弹性。举例来看,AWSS3服务随容量而扩大,但不随I/O需求而扩大。DynamoDB可针对I/O需求进行扩大,但在低延迟配置中却非常高价的。
在最近的一篇论文中,Cal Berkeley公司的研究人员探索了一种先进的键值存储系统Anna,旨在克服当前的云存储限制。键值存储基本上是两列电子表格,其中第一列包括访问键,第2列包括企业要存储的数据。
键值存储已广泛用于云服务,但Anna实现了3个重要的优化。
用于缩放的水平弹性
垂直数据移动,以适应不断变化的访问模式
跨多个关键和节点选择性复制热数据密钥,以扩大访问性能。
这些优化旨在满足聚合吞吐量增长,热键现实和工作负载热门转移的需求。
性能
Anna如何实现这些目标有很多细节。但最重要的是:与Dynamo DB相比,它的运作情况如何?
这是一张表,可以对这2者进行比较:
适应热门是另外一个考验:
Dell EMC或NetApp公司可能为此感到耽忧。范围公共云存储只有不到10年的历史,并且正在快速成熟,由于企业存储的增长不足证明了这一点。
Anna不但对提高绩效非常重要,而且对本钱的关心也很重要。云存储标费率仿佛公道,但是当企业为目录查找和数据网络添加所有开消本钱时,企业存储更具竞争力。
任何能够以更低的本钱提高存储效力的东西都是数字文明的成功。但对企业存储供应商而言可能并不是如此。
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