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Nosql autoescalado de cómputo

La mayoría de las nosql autoescala caras problema debido al hecho de que los datos tienen que ser migrado durante los picos de carga. Lo que si se almacenan los datos en un almacenamiento compartido como CLVM que tiene menos sobrecarga(en comparación con NFS o sistema de archivos compartidos). Ahora bien, si cada cubo/fragmento separado de LVM y compute puede montar uno o más LVMs basado en la cantidad de fragmentos de sus responsables. En alta carga, el cálculo se dará por vencido en algunos fragmentos(umount LVM) y nueva calcular el cual ha llegado hasta el monte de los fragmentos. Este desacopla el cálculo y almacenamiento de los problemas de DB y puede hacer que calcular escalable horizontalmente. Sé serverfault no acepta abiertas discusiones. Lo que sugiere un foro para publicar esto también ayudará a mí. Si alguien me podría ayudar a entender trampas en esta idea también son bienvenidos

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Rob Puntos 136

Lo que si se almacenan los datos en un almacenamiento compartido como CLVM que tiene menos sobrecarga ... Este desacopla el cálculo y almacenamiento de los problemas de DB y puede hacer que calcular escalable horizontalmente. ... Lo que sugiere un foro para publicar esto también ayudará a mí. Si alguien me podría ayudar a entender trampas en esta idea también son bienvenidos.

Si sólo es calcular la escala de básicamente todo se reduce en comparación, excepto la latencia. Usted podría terminar de comercio de calcular la escala de e/S de disco escala-hacia abajo (cuello de botella), pero puede estar bien con el equilibrio y puede añadir más discos más rápidos para evitar que; el adicional para el chasis proporciona un montón de espacio.

Se refieren a: "DB-Motor del sitio Web", "DataStax - Replicación de Datos en Bases de datos NoSQL, Explicó", "Linux Journal - Almacenamiento de Alta Disponibilidad con HA-LVM" y "Wikipedia Horizontal/Vertical / de la Base de datos de Escala" páginas web para obtener información adicional.

Hay soluciones como MemCached(DB) que son más fáciles de añadir que el cambio de NoSQL a otro software, pero el software que promete mejorar la escala es la mejor solución.

En esta comparación de Casandra vs MongoDB el veredicto es: "Si escribir escalabilidad y disponibilidad del 100% es lo tuyo, Cassandra es una mejor opción para usted.". No siempre va a ser cierto equilibrio, necesita un completo análisis de costo/beneficio que considera el dinero y el tiempo - la peor situación es la de ir en una dirección y el viento-muertos-terminó, obligados a reapproach el problema cuando el mismo o distinto de la pared es golpeado.

Es hasta usted para decidir si la solución que usted desea debe ser de bajo costo en el corto plazo o en el largo plazo, y lo que el conjunto de características (complejidad) se adapte a sus necesidades y es digno de su tiempo. El primer sitio enlazado más arriba proporciona un medio para comparar las diferentes características de los conjuntos y de los costes, junto con la provisión de enlaces a muchos sitios.

Permítanme sugerir otra manera de ir, distribuidos de la memoria compartida o reflexión de la memoria.

"Una memoria distribuida del sistema, a menudo llamado un multicomputer, consta de varios nodos de procesamiento independiente con local de los módulos de memoria que está conectado por un general de la red de interconexión. Software DSM sistemas pueden ser implementados en un sistema operativo, o como una librería de programación y pueden considerarse como extensiones de la base de la memoria virtual de la arquitectura. Cuando se implementa en el sistema operativo, tales sistemas son transparentes para el programador; lo que significa que el subyacente de memoria distribuida está completamente oculto por parte de los usuarios. En contraste, el software DSM sistemas implementados en la biblioteca o en el nivel del lenguaje no son transparentes y que los desarrolladores suelen programa de manera diferente. Sin embargo, estos sistemas ofrecen un portátil más enfoque del DSM implementaciones del sistema. Distribuida de la memoria compartida del sistema implementa el modelo de memoria compartida en un lugar físicamente distribuidos de la memoria del sistema".

Junto con una solución de software para la memoria compartida también hay una solución de hardware. Aquí están algunos de los vendedores para la computación distribuida tarjetas de interfaz:

  • Dolphin - PXH812 Host / Adaptador - Conecta el bus PCIe de un ordenador a otro a 64 Gb/s con 138 nanosegundos de latencia en cobre de hasta 5 metros (200 con Fibra). Este es el transparente de la versión (no se requiere ningún software, cualquier sistema operativo y se pueden mezclar CPU Arcos), también hay la PXH810 NTB Adaptador de Host (no transferible puente) con una Memoria Compartida Interconexión de Clúster (SISCI) de la API, pero el sistema operativo es limitado a: Windows, Linux, VxWorks o RTX. Ver su "PCI Express Memoria Reflexiva" de la página web.

  • Curtiss-Wright - SCRAMNet GT200 - dual-puerto de memoria aparece en el host de bus de host adicionales de memoria. El host lee y escribe datos a través de un puerto, mientras que la red escribe los datos en la memoria a través de un segundo puerto. Los datos escritos en la memoria por el host se transmite automáticamente por el hardware para todos los nodos en la red.

  • Abaco - PCIE-5565RC de la Tarjeta de Interfaz - Acciones de 128 o 256 MB de SDRAM en Linux, VxWorks, o Windows. Tarjetas de interfaz están disponibles para PCI Express, PMC, PCI y VME.

Junto con la junta de a bordo, usted puede añadir un hub para la mayoría de los productos anteriores y añadir entre varios y 256 nodos. Podría ser vale la pena esperar hasta el próximo año, y PCIe 4.0.

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Michael Hampton Puntos 88271

MongoDB, por ejemplo, tiene el concepto de que el conjunto de réplicas para esta situación. En este caso, múltiples MongoDB instancias de servir a los mismos datos. Si uno falla, los demás seguirán sirviendo a los datos. Almacenamiento compartido no es necesario o deseable para un conjunto de réplicas; cada instancia de MongoDB guarda una copia por separado de los datos.

Esto es totalmente ortogonal a la fragmentación, en la que los datos se dividen entre diferentes MongoDB instancias o conjuntos de réplicas.

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