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Scale up or Scale out?数据中心的头号问题
作者: 赵为民 2016-03-02 13:17 【Watchstor】

服务器支撑着企业的运转,为他们的业务运行和经营提供了关键的平台。目前,越来越多的业务更多的依赖于服务器,这种依赖要比之前更明显,可以说,如今服务器是一个不可或缺的角色。

数据中心的管理员可以说是负责着这个世界上最先进,最复杂的工作,特别是在服务器虚拟化后,在服务器上的运行的工作负载和服务器本身越来越复杂!

其结果就是,数据中心管理员面临着从工作负载到基础设施的不断挑战。例如,金融交易行业,它是一个密集型的任务,需要高性能的计算,需要快速的处理和低延迟的网络支持。这就意味着数据中心需要更高的性能,这些数据中心人员需要不断的满足这些需求。

这里的关键问题是,数据中心的管理人士如何扩展数据中心的性能呢?很简单,这里有两种方法:

Scale up(向上垂直扩展)

这个方式更多的是在现有的服务器上安装更多的高性能元件,通常按一下顺序:处理器,内存,存储(用SSD取代硬盘驱动器)。当然,有的时候也可能并不是按这个顺序,例如,当处理器领先的时候,就需要为服务器增加内存,这一切取决于你现有服务器的配置。如果你的服务器采用的是Newhalem或Westmere的处理器,那么需要先从处理器入手,如果采用的是DRAM内存,那么就可能要从内存开始改变。

这个方式的关键问题是:你的工作量是多大?以及那些组件对你的影响多大?

Scale out(水平向外扩展)

提升性能可能需要一个渐进的过程,第一步是更可能多的增加服务器的性能,当这种方式满足不了需求的时候,就需要增加更多的服务器。

这种扩展方式肯定是更贵的,因为它涉及到增加更多的物理服务器,从而需要更多的软件授权。由于软件许可证的成本可能远远超过服务器硬件,所以这个费用可能会更高。成本是考虑Scale out重要的因素之一。

其他因素:这种方式可能增加更多的功耗,需要更多的冷却,同时,对物理空间的需求问题也是很多数据中心很难解决的困扰。

决策过程

不言而喻,通常情况下我们需要Scale up扩展单个服务器的性能,来满足业务的需求,但一旦遇到服务器性能的上限,那么就需要Scale out来进一步满足要求。确定要使用哪种方法,需要考虑你的工作量以及你的公司的资金承受能力。IT决策者需要了解这两种方式的优缺点。

 


标签:高性能计算 机房 机架服务器 

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