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聊聊计算存储分离

计算存储分离” 2.何为计算?...,所以我们的计算存储分离其实是一个伪需求,当然在未来的某一天如果我们的网络传输的时间可以忽略不计,计算存储分离也就能真正的实现了。...3.为何需要计算存储分离 计算存储分离并不是现在才出现的一个新名词,在20年前就有NAS-网络附加存储这个东西,本质上也就是使用TCP/IP协议的以太网文件服务器。...由于计算存储耦合的缺点越来越多,并且网络速度越来越快,现在架构又在重新向计算存储分离这一方向重新开始发展。...4.谁在使用计算存储分离 上面我们讲了很多理论相关的知识,相信大家已经对“计算存储分离”已经有一定的认识了,那么其到底在哪些地方做了使用呢?

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容器化RDS|计算存储分离 or 本地存储

因此存储架构的选型至关重要。到底是选择计算存储分离还是本地存储?...本文就这个问题,从以下几点展开: 回顾:计算存储分离, 本地存储优缺点 MySQL 基于本地存储实现数据零丢失 性能对比 基于 Docker + Kubernetes 的实现 来分享个人理解。...回顾:计算存储分离,本地存储优缺点 ? 还是从计算存储分离说起。 计算存储分离 ?...性能对比3:本地存储 / 计算存储分离 为了对比本地存储计算存储分离,专门使用 MGR + 本地存储架构 基于分布式存储计算存储分离架构做性能对比。...我们已有计划实现满足生产环境的: Docker + Kubernetes + PXC Docker + Kubernetes + MGC Docker + Kubernetes + MGR 并集成到 QFusion 来支持计算存储分离架构本地存储架构混合部署

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    容器化RDS|计算存储分离 or 本地存储

    数据库服务的需求可以简化为: 实现数据零丢失的前提下,提供可接受的服务能力 因此存储架构的选型至关重要. 到底是选择计算存储分离还是本地存储?...回顾 : 计算存储分离, 本地存储优缺点 还是从计算存储分离说起, 计算存储分离 先说优点 : ●架构清晰 ●计算资源 / 存储资源独立扩展 ●提升实例密度, 优化硬件利用率 ●简化实例切换流程...本地存储 如果在意计算存储分离架构中提到的缺点, 本地存储可以有效的打消类似顾虑, 无需引入分布式存储, 避免Storage Verdor Lock In 风险, 所有问题都由DBA 闭环解决,....性能对比3 : 本地存储 / 计算存储分离 为了对比本地存储计算存储分离, 专门使用 MGR + 本地存储架构 基于分布式存储计算存储分离架构做性能对比....我们已有计划实现满足生产环境的 ●Docker + Kubernetes + PXC ●Docker + Kubernetes + MGC ●Docker + Kubernetes + MGR 并集成到 QFusion 来支持计算存储分离架构本地存储架构混合部署

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    计算应该与存储分离吗?

    计算存储应该分离吗?...注意,本文不牵扯到具体的技术细节代码,要是被读者发现了有错误,请大胆指出。 计算存储的关系 在聊计算存储分离这个话题,先来看看计算存储的关系。计算机语言中的计算存储其实来源于数学。...计算存储的探索 第一个搞出计算存储分离的自然是 Hadoop 其对应的数据分析领域。...有了论文实际的产品,各种云厂商开源数据库一拥而上,把计算存储的概念发挥的淋漓尽致,终于形成了计算存储分离的潮流。...读者感兴趣的话,可以拿 TiDB CockroachDB 做一下严格的比较,而不是纯看论文“宣传”文章,这样也能更好的理解计算存储分离这个话题。

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    为什么说存储计算分离的架构才是未来

    为了解决数据的快速访问,Google 创造性地提出来了计算存储耦合的架构,在同一个集群中实现计算存储功能,并将计算的代码移动到数据所在的地方,而不是将数据传输到计算节点,有效解决了分散在各个弱连接的存储节点间的海量数据访问的困难...在数据本地化优化得很好的大数据计算集群中,大量网络带宽是闲置的,而因为存储计算耦合在一个集群中,带来了一些其它问题: 在不同的应用或者发展时期,需要不同的存储空间计算能力配比,使得机器的选型会比较复杂纠结...后来 Facebook 就逐渐往计算存储分离的架构迁移,也对所用的大数据软件做了些调整以适应这种新的架构,他们在今年的 Apache Spark & AI Summit 上做了主题为 Taking Advantage...针对公有云设计的大数据分析服务 Databricks 一开始就是采用了计算存储分离的架构(直接使用 S3 作为存储),给产品带来了非常大的灵活性,按需创建和自动弹性伸缩的 Spark 集群是一大卖点(...因为网络的高速发展,以及大数据计算框架对 IO 的优化,使得数据本地化已经不再重要,存储计算分离的架构才是未来。

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    尚博:CynosDB 计算存储分离架构的实现优化

    今天跟大家分享一下CynosDB for MySQL计算存储分离架构的实现优化。...计算存储分离架构,不仅在性能、扩展性高可用方面有大幅提升,而且架构的解耦使得计算存储层都获得了很大的优化空间,接下来主要讲一下CynosDB架构的实现,以及在新架构上做了哪些方面的优化。...CynosDB则引入计算存储分离的架构,存储层使用共享的分布式块存储云服务,计算层则将不必要的IO全部卸载,实现计算存储基于日志传输的新架构。...基于这三个特点,我们能获得很大的收益,比如数据的高可用,其实大部分是来自底层高可用的分布式存储;其次是扩展性,如无状态备机计算节点的启动故障切换是非常快的,可以在5-15秒之内完成;最后,架构卸载掉很多很重的模块机制...CynosDB计算层的恢复将变得无比简单,仅仅需要获取一个VDL即可,存储层的恢复过程计算层是并行且异步进行的,传统架构中恢复必须先完成才能进行事务回滚不同,CynosDB在获得VDL之后即刻进行事务回滚

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    京东Elasticsearch使用ChubaoFS实现计算存储分离

    此类日志化场景对写要求很高,查询性能及高可用等要求相对较低,大的业务写会达到数千万 / 秒,存储以 PB 为单位来计算。...ChubaoFS 是京东自研的、为云原生应用提供高性能、高可用、可扩展、 稳定性的分布式文件系统,设计初衷是为了京东容器集群提供持久化存储方案,同时也可作为通用云存储供业务方使用,帮助有状态应用实现计算存储分离...基于这种假设以及对提高磁盘使用率的迫切需要,我们考虑引入了公司内部部署的 ChubaoFS 作为存储,将 Elasticsearch 作为无状态的实例进行存储计算分离。...Twitter:@ChubaoFS Mailinglist: chubaofs-maintainers@groups.io Slack: chubaofs.slack.com 作者简介: 王行行,京东零售计算存储平台架构部架构师...张丽颖:CNCF Ambassador,京东零售计算存储平台产品经理, 开源项目 ChubaoFS 的 contributor。

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    从Snowflake看数据仓库演进方向:计算存储分离、弹性计算、统一存储Serverless化

    其次计算存储分离,无法对计算资源进行有效复用。因此长期来看,大数据分析技术演进的方向一定是:支持数据实时处理、计算存储分离、Serverless 化、高性能低成本的数据仓库服务才能赢得未来。...2)存储计算分离 在云的环境下,网络传输能力已经超过本地磁盘的 IO 能力,存储计算分离带来的好处是存储量一定的情况下通过横向扩展计算可以带来更好的性能 ,同时在计算低峰的时候通过云的弹性能力进行扩缩容带来数据分析计算成本的进一步降低...3)按需付费 相比自建 IDC,云的最大优势是资源分钟级交付,最大程度降低硬件成本,企业用户可以根据实际计算存储量进行按需付费。...5)极致性能 基于云基础设施,在计算存储分离的模式下还必须保证现代数据架构下的零性能损失,性能的保证即是成本降低的保证。...总体趋势就是:计算存储分离、弹性计算、统一存储以及 Serverless 化。 InfoQ:在您看来,当前大数据计算引擎存储分别处于什么样的发展阶段?为什么?

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    从Snowflake看数据仓库未来演进方向:计算存储分离、弹性计算、统一存储Serverless化

    其次计算存储分离,无法对计算资源进行有效复用。因此长期来看,大数据分析技术演进的方向一定是:支持数据实时处理、计算存储分离、Serverless 化、高性能低成本的数据仓库服务才能赢得未来。...2)存储计算分离 在云的环境下,网络传输能力已经超过本地磁盘的 IO 能力,存储计算分离带来的好处是存储量一定的情况下通过横向扩展计算可以带来更好的性能 ,同时在计算低峰的时候通过云的弹性能力进行扩缩容带来数据分析计算成本的进一步降低...3)按需付费 相比自建 IDC,云的最大优势是资源分钟级交付,最大程度降低硬件成本,企业用户可以根据实际计算存储量进行按需付费。...5)极致性能 基于云基础设施,在计算存储分离的模式下还必须保证现代数据架构下的零性能损失,性能的保证即是成本降低的保证。...总体趋势就是:计算存储分离、弹性计算、统一存储以及 Serverless 化。 InfoQ:在您看来,当前大数据计算引擎存储分别处于什么样的发展阶段?为什么?

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    云数据仓库的未来趋势:计算存储分离

    而通过分离存储资源、计算资源,可以独立规划存储计算的资源规格容量。这样计算资源的扩容、缩容、释放,均可以比较快完成,并且不会带来额外的数据搬迁的代价。...存储计算也可以更好的结合各自的特征,选择更适合自己的资源规格设计。...6 性能测试 本节将探究计算存储分离架构对AnalyticDB大数据量分析场景的查询吞吐影响。 测试环境 实例1:不分离模式,4组存储节点,存储节点负责数据扫描、查询计算。...粗看这个结果比较惊讶,计算存储分离后,性能更好了。我们可以仔细分析下,弹性模式与不分离模式具有相同的存储节点数,确保分离模式存储节点不会成为瓶颈。...对于计算层来说,只要存储层能够提供足够的数据吞吐,确保计算层的CPU能够打满,那么计算存储分离不会降低查询的处理吞吐,当然相比于不分离模式,会多消耗资源。

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    看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离

    计算存储分离 目前 ClickHouse 存储设备强绑定,虽然支持 s3、hdfs 等外部存储,但是其核心存储引擎 mergetree并不能使用。...腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现 接下来我们看腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现,要实现 ClickHouse 的计算存储分离,我们首先来看 ClickHouse...通过规避 rename 大大的提高了数据写入和合并的速度,那在实现 ClickHouse 支持云存储后,我们来 看如何应用这些特性来达到数据自动沉降存储计算分离。...,我们在看另一种计算存储完全分离的场景。...总体技术架构上采用共享存储的架构设计,通过计算存储分离重复利用云的弹性能力,无限存储扩 展能力,下面是目前腾讯云 ClickHouse 的一个产品截图: 16.png 在监控方面提供了从 IAAS 基础设计到

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    看云上 ClickHouse 如何做计算存储分离

    计算存储分离 目前 ClickHouse 存储设备强绑定,虽然支持 s3、hdfs 等外部存储,但是其核心存储引擎 mergetree并不能使用。...腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现 接下来我们看腾讯云云数仓 ClickHouse 计算存储分离实现,要实现 ClickHouse 的计算存储分离,我们首先来看 ClickHouse...通过规避 rename 大大的提高了数据写入和合并的速度,那在实现 ClickHouse 支持云存储后,我们来 看如何应用这些特性来达到数据自动沉降存储计算分离。 ?...,我们在看另一种计算存储完全分离的场景。...总体技术架构上采用共享存储的架构设计,通过计算存储分离重复利用云的弹性能力,无限存储扩 展能力,下面是目前腾讯云 ClickHouse 的一个产品截图: ?

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的IO优化

    在基于 Kubernetes Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。...计算存储分离架构 架构示意图如下: ? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes。...在我们看来,计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载...其实还有一个极其重要的问题,由于kubernetes 本身没有提供 Voting 服务类似 Oracle Rac 的 Fence 机制,在计算存储分离架构下,当集群发生脑裂,并触发 Node Controller...原文地址:http://blog.mariadb.org/mariadb-introduces-atomic-writes/ 计算存储分离架构:关闭 DoubleWrite 所以,重点是我们需要测试一下在计算存储分离架构下

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的 IO 优化

    摘要 在基于 Kubernetes Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。...计算存储分离架构 架构示意图如下: ? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes....在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载...计算存储分离架构的缺点 俗话说的好: 上帝为你关上一扇窗的同时,再关上一扇门。 如下图所示 ?...其实还有一个极其重要的问题,由于kubernetes 本身没有提供 Voting 服务类似 Oracle Rac 的 Fence 机制,在计算存储分离架构下,当集群发生脑裂,并触发 Node Controller

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的 IO 优化

    在基于 Kubernetes Docker 构建的私有 RDS 中,普遍采用了计算存储分离架构。...计算存储分离架构 架构示意图如下: ? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes....在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载...计算存储分离架构的缺点 俗话说的好: 上帝为你关上一扇窗的同时,再关上一扇门。 如下图所示 ?...其实还有一个极其重要的问题,由于kubernetes 本身没有提供 Voting 服务类似 Oracle Rac 的 Fence 机制,在计算存储分离架构下,当集群发生脑裂,并触发 Node Controller

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    作业帮检索服务基于 Fluid 的计算存储分离实践

    通过对检索系统运行和数据更新流程的分析,当前面临的关键问题是由于计算存储的耦合所带来的,因此我们考虑如何去解耦计算存储,只有引入计算存储分离的架构才能够从根本上解决复杂度的问题。...计算存储分离最主要的就是将每个节点存储本分片全量数据的方式拆分开,将分片内的数据存储在逻辑上的远程机器上 但是计算存储分离又带来了其他的问题,比如稳定性问题,大数据量下的读取方式读取速度,对业务的入侵程度等等问题...2计算存储分离架构解决复杂度问题 为了解决上述计算存储分离所需要考虑的问题,新的计算存储分离架构必须能达到以下目标: 1、读取的稳定性,计算存储分离终究是通过各种组件配合替换掉了原始文件读取,数据加载方式可以替换...5落地实践 1、缓存节点计算节点的分离: 虽然使用 fuse worker 结合部署可以获得更好的数据本地性能,但是在在线场景下,我们最终选用了缓存计算节点分离的方案,原因是通过延长一定的启动时间换来更优的弹性是值得的...7展望 计算存储分离的模式使得以往我们认为非常特殊的服务可以被无状态化,可以像正常服务一样被纳入 devops 体系中,而基于 Fluid 的数据编排和加速系统,则是实践计算存储分离的一个切口,除了用于检索系统外

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的IO优化

    沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 在基于 Kubernetes Docker 构建的私有 RDS 中, 普遍采用了计算存储分离架构....计算存储分离架构 架构示意图如下: 存储层由分布式文件系统组成, 以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes ....在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层, 这使得 RDS 在调度时, 无需感知计算节点的存储介质, 只需调度到满足计算资源要求的 Node, 数据库实例启动时, 只需在分布式文件系统挂载...计算存储分离架构的缺点 俗话说的好 上帝为你关上一扇窗的同时, 再关上一扇门....其实还有一个极其重要的问题, 由于kubernetes 本身没有提供 Voting 服务 类似 Oracle Rac 的 Fence 机制, 在计算存储分离架构下, 当集群发生脑裂, 并触发 Node

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的Split-Brain

    沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 不管是架构选型还是生活, 绝大多数时候都是在做 trade off, 收获了计算存储分离带来的好处, 也意味着要忍受它带来的一些棘手问题....本文尝试结合 Kubernetes, Docker, MySQL计算存储分离架构, 分享我们遇到的“Split-Brain”问题. 2018年1月19号参加了阿里巴巴双十一数据库技术峰会, 见到了好多老同事...尤其是计算存储分离架构. 在我们看来, 其最大优势在于: ●计算资源 / 存储资源独立扩展, 架构更清晰, 部署更容易....计算存储分离为实现离线(ODPS)/在线集群的混合部署提供了可能....是不是可以得到这个结论 : 借助 Kubernetes 的原生组件Node Controller, Scheduler原生API Statefulset, 加上计算存储分离架构, 并将成熟的分布式文件系统集成到

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    腾讯云基于Alluxio优化计算存储分离架构的最佳实践

    |导语  随着企业大数据规模应用的增长发展,计算存储分离的架构渐渐成为主流,它解决了计算存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,但也引来了一些新的问题。...早期的技术架构是计算资源存储资源高度融合,计算存储资源一体化存在以下明显的挑战: 1. 数据孤岛 如今,企业拥有PB级数据已经成为常态,EB级数据时代也将很快到来。...二、腾讯云弹性MapReduce(EMR) 目前越来越多的企业开始选择使用计算存储分离的架构,以应对更低成本的要求,兼顾资源扩展的灵活性。 ? 传统计算存储一体架构 ?...计算存储分离架构 目前腾讯云弹性MapReduce(EMR)支持了三种存储系统:EMR-HDFS、EMR-COS、EMR-CHDFS,其中EMR-COSEMR-CHDFS在EMR中都是开箱即用的原生支持计算存储分离的方案...三、基于Alluxio优化计算存储分离架构 传统计算存储分离,解决了计算存储量不匹配问题, 实现了算力的按需使用,大幅节省了运维规划时间以及闲置的算力成本。

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