楼上已经阐述了XIV不太适合海量存储的地方,下面我来简单说一下比较适合的一些优势特性吧:比如XIV可以方便迅速地扩展容量达到PB级别,XIV具有优质的网格分布式算法,每个卷均跨越全部磁盘转轴; 数据被”分成”1MB “分区” ...
您的这个要求实际是非常高的,不仅要得到实时的路况,交通流量还要及时的做大数据分析,从而快速的给出最佳路线建议。从硬件上考虑,在大数据分析方面,IBM的Power8服务器独特的处理器设计,CAPI技术,事务内存以及强大的内存和内...
对于非结构化数据,IO模型多以顺序大IO为典型,往往要求存储系统可以提供高带宽,因此后端磁盘可以用大条带深度的的RAID5组成的pool,另外存储前端口充足,后端口一般我们无法控制,像高端存储后端磁盘会比较均衡的散列在后端板...
对于非结构化数据,我们在这里也已经不是一次性讨论了,对于非结构化数据,主要需要解决楼主指出的几点问题。1、对于高并发,结构化数据我们更应该注意的是IOPS,而非结构化数据一般都是大数据块的增删改,所以会涉及到楼主谈到...
首先我赞同您和楼上的建议,我觉得闪存阵列是比较适合推荐给您的方案,但要提醒一点,钱要准备充足啊! 至于您关心的闪存容量以及带宽速率问题,IBM的闪存阵列参数如下,供您参考:IBM Flash900最高容量可以做到100TB的裸容量,57TB...
数据的价值肯定是业务说了算,所以历史数据的归档肯定也是业务进行的,无论是通过数据库级的存储过程或者是定制脚本完成数据转储等等手段,都是业务人员指定数据的“时间戳”。而后端架构层也不是“看热闹”就行了,在海量数...
关于TWT使用指南社区专家合作厂商入驻社区企业招聘投诉建议版权与免责声明联系我们 © 2024 talkwithtrend — talk with trend,talk with technologist京ICP备09031017号-30