存算一体
存算一体
所谓“存算一体”,是指将传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构,直接利用存储器进行数据处理,从而把数据存储与计算融合在同一芯片中,极大提高计算并行度与能量效率。
所谓“存算一体”,是指将传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构,直接利用存储器进行数据处理,从而把数据存储与计算融合在同一芯片中,极大提高计算并行度与能量效率。

问题

银行国产数据库·2023-06-26
GoldenDB · 中兴通讯 擅长领域:数据库, 服务器, 分布式系统
11 会员关注
可以从以下几个维度去考虑业务需求:不同的业务场景对数据库的要求不同,例如核心交易、互金类APP、分析类应用、办公应用等。因此,在规划存算架构时,需要根据不同的业务场景进行定制化设计。数据量和数据类型:随着金融行业的发展,数据量和数据类型也在不断增加。因此,在规划存算...
银行分布式存储·2021-12-17
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
一般对于数据库和应用是有不同的考虑和选择的,对于银行来说,数据库考虑分布式数据库的相关选型,比如阿里OB、腾讯的TDSQL、华为的高斯、中兴的GoldenDB等,不同的数据库部署的方式不同,一般都是偏向于物理机整机部署,或物理机虚拟化分区部署。同应用是隔离开的。而应用的话基于...
银行存算分离·2021-12-17
李静12138 · 星辰天合(北京)数据科技有限公司 擅长领域:存储, 分布式系统, 服务器
21 会员关注
银行业务场景区分包括包括性能、容量、扩展能力、可靠性等多维度;针对银行的核心/关键应用,结合数据量和性能要求,更多偏向存算一体方案;对于转向云的应用,小规模场景下资源充分利用,存算一体性价比高,对于未来有灵活扩展的需求,分离的架构更加适合;对于非结构化数据/敏态应用,更多...
银行存算一体·2021-12-17
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
如采用存算一体的架构面对计算和存储的扩展需求,需统一一体化考虑,在扩容计算的同时,也会兼顾存储的,在扩容存储的同时也会兼顾计算能力,因此当存在计算或存储不足时,都会对计算和存储整体进行扩容。...
银行分布式存储·2021-12-17
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
存算一体即超融合架构与传统的集中式存储在性能表现和稳定性上还是略有差距。分布式存储在部署上是可以实现软硬件解耦,如vmware的vsan产品,但硬件需在软件的兼容性列表中,后期的扩容也需要考虑兼容性的要求。...
银行超融合·2021-12-17
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
你说的存算分离是基于传统架构的存算分离,即以集中式存储为存,与前端提供算组合成为存算分离架构,对于存算一体和超融合架构区别不大,一般认为两者没有多大区别。存算一体底层以多副本和ha的形式确保数据的连续性。而在设备时,确实会存在着虚机的重启和应用的启停,可通过集群的...
银行分布式存储·2021-12-16
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
1、首先确定分布式存储软件及相应的规模,确定是否存算一体还是存算分离;2、就分布式存储而言,看软件的解耦性,以及相应的兼容性列表;3、根据兼容性列表里服务器的型号,分别根据存算一体和存算分离的不同情况配置不同的cpu、内存及磁盘的具体组成情况。...
银行存算分离·2021-12-16
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
存算一体化CPU即用做计算能力,也用做存储能力,即处理计算,又处理存储。
银行分布式存储·2021-12-16
light_hu86 · 某省金融 擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
21 会员关注
存算一体及超融合架构,目前用的比较的是vmware的vsan架构,采用vmware的分布式存储方案,基于vmware的vsphere路线。还有比较主流的开源的kvm计算+ceph存储的存算一体化技术架构,如新华三的超融合等。...
银行存算分离·2021-12-15
匿名用户
笔者所知道的几种可行的技术解决方向,其中计算型存储、存内计算、3D堆叠和类脑计算是比较受关注的,具体的细节还需要英特尔的专家进行阐述。

描述

所谓“存算一体”,是指将传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构,直接利用存储器进行数据处理,从而把数据存储与计算融合在同一芯片中,极大提高计算并行度与能量效率。
所谓“存算一体”,是指将传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构,直接利用存储器进行数据处理,从而把数据存储与计算融合在同一芯片中,极大提高计算并行度与能量效率。
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