大数据分布式存储的部署模式：分离式or超融合

大数据分布式存储的部署模式：分离式or超融合

数据中心内部系统的核心要求是“稳定可靠”，一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务，长时间无故障运行;二是指当故障发生之后，有能力快速定位，及时排查，故障范围不蔓延。

分离式部署的方式，使得系统与云平台系统相独立，避免了计算和存储争抢CPU/内存/网络等物理资源，一旦某一方资源需求骤升导致的另一方资源枯竭，从而影响性能并在整个基础架构中产生的涟漪效应;和在超融合部署方式在集群规模较大后，网络、硬盘、服务器发生故障的概率都会增大;以及数据重删、压缩、加密纠删码等功能、故障的自修复和数据功能实现都会消耗一定的系统资源，导致性能下降和抖动等问题。

分离式部署相比超融合方式的优点：

如此观点如果不是出自某厂家或者供应商，也太偏颇了。我觉得简单看两种技术适合不同规模，中小规模(包括平台规模，也包括人力资源规模)下超融合优势明显，大规模分布式存储优势更大。良好的设计，恰当的平衡才是关键，没有一边倒的绝对优势。

建议采用超融合式部署模式。

1、从成本上讲，超融合式每个服务器既可以做计算资源，又可以做存储资源，性价比***。

2、从性能上讲，分布式存系统，一般只占用服务器资源的10%左右，还有90%的性能可以使用。而且目前X86服务器的CPU性能越来越高，如果闲置不用，比较可惜，利用率太低。

3、从管理上讲，每台X86物理设备都一样，方便横向扩展和管理，每增加一个节点，就同时增加了计算资源和存储资源，有利于管理。目前，百度和阿里的云数据中心基本都是这么做的。

一、 超融合的概念

超融合(Hyper- Converged)目前还没有一个严格的标准定义， 各个厂商和机构都有各自的定义，这也说明超融合仍然处于快速发展演变当中，并未形成统一的标准规范。 超融合中“超”对应英文“Hyper”，特指虚拟化，对应虚拟化计算架构，如 KVM、XEN、Hyper-V 等。这一概念最早源自 Nutanix 等存储 厂商将 Google/Facebook 等互联网厂商采用的计算存储融合架构用于 虚拟化环境，为企业客户提供一种基于 X86 硬件平台的计算存储融 合产品或解决方案。按照这个概念，数据库一体机和大数据一体机都 不能为超融合的范畴，因为RAC/Hadoop等应用并非运行在虚拟机 之上。此外，超融合架构中最根本的变化是存储，由原先的集中共享 式存储(SAN/NAS)转向软件定义存储，特别是分布式存储。

超融合中的“融合”是指计算和存储部署在同一个节点上，同时提供计算和存储能力。融合一般可以分为物理融合和超融合两种，超融 合是融合的一个子集。物理融合系统中，计算和存储仍然可以是两个 独立的组件，没有直接的相互依赖关系，共享主机的物理资源。超融 合与物理融合不同在于，重点以虚拟化计算为中心，计算和存储紧密 相关，存储由控制器虚拟机(Controller VM，CVM)而非物理机来控 制并将分散的存储资源形成统一的存储池，用于创建用户的应用虚拟机。物理融合与超融合对比如所示。出于性能考虑，超融合架构通常 都需要将主机物理设备透传(Pass Through)给控制器虚机 CVM。

超融合架构是基于标准通用的硬件

平台，通过软件定义实现计算、存储、网络融合，实现以虚拟化为中 心的软件定义数据中心的技术架构。要判断一套系统是否采用超融合 架构，主要基于以下几点:

(1) 完全软件定义。独立于硬件，采用商业通用标准硬件平台(如 X86)，完全采用软件实现计算、存储、网络等功能。

(2) 完全虚拟化。以虚拟化计算为中心，计算、存储、网络均由 虚拟化引擎统一管理和调度，软件定义存储由虚拟机控制器 CVM 进 行管理。

(3) 完全分布式。横向扩展的分布式系统，计算、存储、网络按 需进行动态扩展，系统不存在单点故障，采用分布式存储。

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