社保系统数据大集中后，在硬件或者软件方面做负载均衡，有没有好的建议和方案？
按照当前社会的发展，人口的流动加剧，异地就医，异地医保报销的需要越来越迫切，这就要求省级社保数据和市级社保数据的集中，各省之间的数据进行联网。
数据集中后，业务访问压力会增大，会存在网络和业务负载均衡的问题，在硬件或者软件方面做负载均衡，有没有好的建议和方案？
7同行回答
其实，要做到负载均衡，满足业务量和并发量的需求，在整个架构从上往下都有需要改进的地方。总体上的思路就是搭建横向扩展的集群架构。包括网络的负载均衡，应用的集群化改造，中间件的集群化部署，数据库的集群化部署。
应用、中间件的集群化比较简单也比较常规，对于数据库，目前的主要有Oracle RAC，DB2 purescale，SQL cluster。除了数据库做集群之外，还可以通过数据库读写分离进行性能优化。如果还需要优化，可以通过数据库拆库的方式进行细致优化，降低数据库服务器的压力。。。一点点来吧，先从比较简单的网络和应用层优化开始。
收起- 横向扩展的集群架构是针对应用层的吧，是不是搭建很多台x86服务器去组建一个大的虚拟服务器去工作
- 在哪一层都能做到横向，只是在应用层最容易实现。 另外，并不是把几台服务器合起来，而是每台服务器都是一个独立节点的，通过前端的负载均衡设备或者应用自身的集群功能，将进来的负载分配到不同的服务器节点上进行处理。 这样如果当前的服务器节点数无法满足性能需求了，直接再增加服务器节点，更新负载均衡或者集群配置就可以实现性能的提升了。
- 数据库的集群化部署 除了oracle 公司的RAC以为，还有什么技术呢，数据库小型机这种硬件设备能做成4节点集群的模式吗？这个我倒是没有听说过
- 两节点的IBM Power 系列小型机 做成RAC 已经很常见了，但是有听说过4节点的RAC吗，有的话分享一下！
- db2有purescale，也是多节点并行的，而且横向扩展能力比rac强，rac到了四节点再往上性能提升就有限了。