伴隨經(jīng)濟的發(fā)展,信息數(shù)據(jù)量急劇增加,對傳統(tǒng)計算與存儲融合架構(gòu)發(fā)起了強有力的挑戰(zhàn)。文章闡述了傳統(tǒng)計算與存儲融合架構(gòu)面臨的弊端,并介紹了計算與存儲分離架構(gòu)技術(shù)的概念、主要技術(shù)優(yōu)勢特點。同時通過工程實際案例對兩種技術(shù)進行了對比分析。 

【文章來源】：信息通信. 2020,(05)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 計算與存儲融合架構(gòu)
    1.1 木桶效應(yīng)
    1.2 不再萬能的數(shù)據(jù)本地化
    1.3 無法彈性計算
2 計算與存儲分離架構(gòu)
    2.1 降低成本
        2.1.1 技術(shù)特征
        2.1.2 客戶價值
    2.2 安全可靠
    2.3 高效率
    2.4 數(shù)據(jù)共享
3 計算與存儲分離架構(gòu)組網(wǎng)方案
    3.1 存儲計算分離架構(gòu)整體組網(wǎng)方案
    3.2 擴容場景
    3.3 新建/替換場景
    3.4 計算存儲融合與分離架構(gòu)技術(shù)案例對比
4 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]虛擬化Hadoop系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源調(diào)控與管理體系[J]. 司雅楠,阮寧.  新鄉(xiāng)學(xué)院學(xué)報. 2016(03)
[2]基于Hadoop的存儲資源調(diào)度機制研究[J]. 金崢耀,張健,耿超.  信息系統(tǒng)工程. 2015(10)

碩士論文
[1]Hadoop分布式文件系統(tǒng)存儲機制的研究與優(yōu)化[D]. 呂艷峰.西北大學(xué) 2018
[2]基于Hadoop平臺的本地化計算策略研究[D]. 寧立江.重慶大學(xué) 2015
[3]基于Hadoop的全分布式存儲架構(gòu)研究[D]. 劉衍森.西安電子科技大學(xué) 2013



本文編號：3551036