Содержание
Q:
В чем разница между масштабированием и масштабированием (архитектура, приложения и т. Д.)?
A:
Термины «масштабирование» и «масштабирование» обычно используются при обсуждении различных стратегий добавления функциональности в аппаратные системы. Это принципиально разные способы удовлетворения потребности в большей процессорной мощности, памяти и других ресурсах.
Под масштабированием обычно подразумевается покупка и установка более функционального центрального элемента управления или аппаратного обеспечения. Например, когда требования проекта к вводу / выводу начинают выходить за пределы отдельного сервера, подходом к расширению будет покупка более мощного сервера с большей вычислительной мощностью и оперативной памятью.
В отличие от этого, масштабирование означает объединение других машин с более низкой производительностью, чтобы совместно выполнять работу намного более продвинутой. С этими типами распределенных установок легко справиться с большей рабочей нагрузкой, пропуская данные по различным системным траекториям.
У каждого подхода есть свои преимущества и недостатки. Масштабирование может быть дорогостоящим, и, в конечном счете, некоторые эксперты утверждают, что оно нежизнеспособно из-за ограничений на отдельные компоненты оборудования на рынке. Тем не менее, это облегчает управление системой и обеспечивает определенные проблемы с качеством данных.
Одна из основных причин популярности масштабирования заключается в том, что этот подход лежит в основе многих инициатив в области больших данных, которые сегодня осуществляются с помощью таких инструментов, как Apache Hadoop. Здесь центральные программные системы обработки данных управляют огромными кластерами аппаратных компонентов для систем, которые часто очень универсальны и способны. Однако в настоящее время эксперты начинают обсуждать вопрос о том, как использовать масштабирование и масштабирование, рассматривая, какой подход лучше всего подходит для любого конкретного проекта.