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标题: 谁是王道？互联网环境下Scale out和Scale up模式大PK！（获奖名单已公布-2014-7-31） [打印本页]

作者: send_linux 时间: 2014-06-30 09:33
标题: 谁是王道？互联网环境下Scale out和Scale up模式大PK！（获奖名单已公布-2014-7-31）
获奖名单已公布，详情请看：http://bbs.chinaunix.net/thread-4148347-1-1.html

话题背景：
　　关键业务应用是服务器领域的核心关键应用，主要指的是在线交易、商业分析和数据库三大类别，通常在金融、电信等关键行业的核心应用，强调系统的可靠性、可用性，由于关键业务应用单位时间内的工作负载往往较大，因此关键业务应用更加侧重Scale up（向上扩展）的应用模式。

　　在云计算及互联网计算架构影响下，数据中心向分布式方向发展，从而涌现的越来越多的Scale out（横向扩展）模式的新兴应用案例，这些新兴应用模式缺省在x86环境下开发，包括但不限于Openstack、虚拟化、Hadoop等等，并更加强调Scale out（横向扩展）的应用模式。

　　如今，在IT技术的快速发展下，业务与IT的关系也变得日益密切，传统数据中心正面临着成本、速度、整合、安全、能源、管理等一系列挑战。对于企业而言，如何让数据中心变得更加灵活，同时降低能耗与运营成本，已经变成了发展过程中面临的重大难题，为了解决这一问题，随之出现了云数据中心。那么是Scale out基础架构更受关注，还是Scale up模式更具特长呢？

本期话题：
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？

活动时间：2014年6月30日-7月24日

本期奖品：
一等奖：最佳分享用户，奖励价值200元的礼品，共两位
二等奖：优秀分享用户，奖励价值50元的礼品，共6位

活动要求：
1、要言之有物，不能低于20个字。
2、本次话题主要关注数据中心架构方面的技术讨论，其他问题可能不做重点

作者: laputa73 时间: 2014-06-30 10:36
本次话题主要关注Python学习和开发经验，其他问题可能不做重点{:3_198:}

作者: send_linux 时间: 2014-06-30 10:43

laputa73 发表于 2014-06-30 10:36
本次话题主要关注Python学习和开发经验，其他问题可能不做重点

谢谢提醒，已经改好了。。。

作者: laputa73 时间: 2014-06-30 10:51
本帖最后由 laputa73 于 2014-06-30 10:54 编辑

问题1 scale out占优
问题2 并存

个人认为,Scale up能解决的场合,还是倾向Scale up.理由很简单,集中方式的效率更高,复杂度也低.
到了一定规模,Scale up在性能或者成本或者技术上已经成为不可能或者无法接受了,必然要采用Scale out.
scale up还是同时存在的.

即使x86架构,单机的性能也仍然会不断提升.软件技术上也有一些突破,所以才有c10k,c10M的问题和解决方案.
很多小公司的互联网应用,其实少量机器就可以撑住了.扩容时硬件升级一下还是可以接受的.
另外, 作为虚拟机载体的物理机,本身也是不断在Scale up.
毕竟,机房,机架,电源这些资源也不是可以随便Scale out的.

作者: zhaopingzi 时间: 2014-06-30 13:16
本帖最后由 zhaopingzi 于 2014-06-30 13:20 编辑

所谓scale-out即横向扩展，scale-up即纵向扩展

在选择scale-up还是scale-out的时候，
我们要考虑大量的因素。而结果往往取决于哪个厂商有比其他人更好的整体方案、实施能力和技术优势。
但我们最好从了解最基本的信息起步，了解这两种技术及其之间的差别。

并不是，那个占优分出高下，而是要根据需要而定的

究竟选择scale-up还是scale-out架构？我们主要考虑以下因素：

Scale-up架构只有容量升级的成本，不会增加控制器或基础设施的开销。如果我们主要衡量每GB存储的单位价格，scale-up的扩展方式无疑更便宜一些。

容量。两种解决方案都可以满足容量需求，但scale-up架构也许会有些限制，主要取决于单个系统最大支持多少个磁盘数量和多大的容量。

性能。Scale-out架构在性能上具有扩展潜力，在多个存储控制器下，IOPS处理能力和吞吐带宽都可以聚合。虽然节点之间的通信会引发延迟，但那是部署时的细节问题。

管理。Scale-up架构本身就是以单一系统的方式来进行管理的。而Scale-out架构通常有聚合管理的能力，但每个厂商提供的产品可能会有所不同。

复杂性。Scale-up架构的存储相对简单，而scale-out架构的系统会更复杂一些，毕竟每个节点都需要管理。

可用性。多个节点可以提供更好的可用性，假使有一个部件故障或失效，系统也不至于整体宕机。这一点与具体的实施方案也有关系

作者: crazyhadoop 时间: 2014-06-30 14:22
现在倾向 scale out

作者: buptdream 时间: 2014-07-01 08:40
稍后更新，好活动

作者: forgaoqiang 时间: 2014-07-01 08:47
scale out 吧 ~~

作者: craaazy123 时间: 2014-07-01 14:49
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
现在估计是Scale out模式占优，我认为的原因有如下2个：
1. 企业成本问题。一般硬件配置越高的机器，价格也就越高，这种价格不是呈线性的，而是指数的。不过我接触到的服务器也就1w-5w左右，上次有个ibm的工程师在知乎上说，他平时携带的power芯片都不敢放车内，丢了，比他买的车还贵，据说10w以上。现在中小型企业还是居多，所以这些企业还是更倾向于Scale out系统架构，前期投入相对要少点，等业务壮大了，一点一点的往里扔服务器，多好。
BTW，现在云计算也确实解决的一部分初创企业和中小型企业的问题，企业可以根据自己的需要购买相应的PaaS，IaaS，SaaS服务，这样不需要投入太多的精力和成本在系统的构建上。网络带宽，机房，服务器这些都需要一定的成本的，而且也需要人工维护，对于前期没啥钱的企业来说是个比较棘手的问题，不过有了云计算确实要节省很多成本。
2. 应用本身的特性。大数据时代，就算一台计算能力超强的计算机也在某些时候无法解决某些业务需求，这样光是纵向扩展（Scale up）也是解决不了什么问题的，并且现在很多系统都是以横向扩展为目标的。我记得公司的总监在和我们聊系统改造的时候，只要不是可以横向扩展的一律否决，因为随着业务发展壮大，纵向扩展会成为瓶颈。

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
两者并存。好处见话题一。缺点是横向扩展会使系统越来越复杂，维护起来会越来越困难，系统会出现延时，数据一致性问题。举个很简单的例子，你单节点上调试程序简单还是在集群上调试简单？
纵向扩展也有很多好处，如果系统中存在关键节点，那么采用纵向扩展有时候成了唯一的选择，而且能降低系统的复杂性。之前hadoop 0.20.x 只支持一个NameNode，那么随着DataNode增多，为了使得系统稳定，也就是只能用更强大的计算机替代了。

作者: wind_beyonder 时间: 2014-07-01 14:51
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
互联网环境具有并发、高性能等特点，更适合Scale out模式做拓展，Scale out模式本质是将计算、存储、网络等组建向分布式方向拓展，按照这种模式构建起来的系统更具有高可用性，同时能极大降低运营成本。
话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
个人认为私有云基础架构将会是Scale out与Scale up两种模式并存的格局，私有云基础架构的应用场景主要集中在企业，传统企业的IT架构向私有云架构过渡，部分关键任务型应用将继续采用Scale up模式以保证企业业务的稳定运行，同时引入Scale out模式混合部署扩展企业私有云业务。数据中心采用什么样的架构，主要还是看业务需求，两种模式各有所长，不能一概而论。

作者: 山野村夫 时间: 2014-07-02 09:46
话题一：Scale out 占优
   互联网环境的特点决定了扩容需求是非线性的，不可预估的。而Scale up 在这种情况下会很快出现瓶颈及单位成本的急剧上升。
   从易于实施和TCO考虑，Scale out 的优势很明显。

话题二：并存。
   目前服务器的配置可以达到比较高的情况，但初期对性能、容量等需求远远达不到单台服务器的极限，同时考虑冗余，必然在实施初期不会满配。最终会出现两种模式并存。

作者: send_linux 时间: 2014-07-02 09:58

山野村夫发表于 2014-07-02 09:46
话题一：Scale out 占优
互联网环境的特点决定了扩容需求是非线性的，不可预估的。而Scale up 在这种 ...

很久没有见到村夫来参加互动了，呵呵，欢迎回归~

作者: 陌路巨额投入 时间: 2014-07-02 15:18
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
应该是互联网环境Scale out模式占优。
Scale Out(向外扩展)：指企业可以根据需求增加不同的服务器应用，依靠多部服务器协同运算，借负载平衡及容错等功能来提高运算能力及可靠度。
Scale Up(向上扩展)：指企业后端大型服务器以增加处理器等运算资源进行升级以获得对应用性能的要求。
Scale-up架构存储系统，架构之下的企业只能利用单台安装了存储系统的控制器来扩展存储容量，因而受限于单台控制器的硬件规格，当存储容量暴增，以至于超过单台控制器的极限，全套存储系统都要通过内网相互连结，导致企业难以跨不同存储系统集中控管与调配资源。基于这些特性，Scale-up存储系统经常造成企业弹性扩展与管理上的限制。IT人员只能独立管理不同的存储系统，难以通过单一平台集中控管多套系统，无法规划为存储资源池，进行有效的配置存储资源。Scale-out存储系统不受限于单台控制器节点的硬件规格，每台安装存储系统的控制器将如同数据中心存储网络的模块化组件，通过外部网络互相链接，可视为单一套存储系统来集中控管。更重要的是，当未来企业要扩展存储容量时，只要采购存储控制器的数量，就能继续扩展同一套存储系统的容量。
Scale Out方案还需要对原先是用的软件进行大量的重写工作，以保证系统能在分布式服务器上运行（Scale Up方案则对现有软件几乎没有改动要求）。这一步往往是每个公司的开发人员的噩梦。一个不好会使开发人员的所有工作白费。所以互联网环境Scale out模式占优。

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
个人觉得私有云基础架构最终发展会与Scale up模式并存吧。虽然说Scale-out架构正在取代现有的Scale-up架构，全球市占有率达到8成，成为主流的存储架构。但是存储从Scale-up转Scale-out，但高价仍是普及瓶颈。不过，目前Scale-out存储系统的初期采购成本过高，导致企业难以普遍采用。Scale-out存储系统架构需要许多搭载更高规格处理器的控制器，才能提供高端的扩展与管理功能，导致整套Scale-out存储系统的价格居高不下。此外，企业导入Scale-out存储系统时，通常必须重新规划存储网络架构，因此需要搭配厂商的系统整合服务，来整合现有的存储资源，这也成为另一笔成本负担。目前较小的存储厂商仍主打传统Scale-up产品，明年才会陆续推出Scale-out产品，可望压低价格，降低企业的迁移门坎。
个人觉得通过Scale up模式并存这特性，企业的数据可以安全地在公、私有云基础架构运作，并提供自动化管理功能，包括动态扩展、索引、复原系统内的数据等。此外，存储系统还会具备终端感知的功能，由于用户的各种终端装置将进行大量的数据产出与取用，如上网、拍照、看影片等，不仅造成数据量暴增，还必须快速地存取与传递这些数据。因此，存储系统必须有效管理终端设备的数据产出与使用，才能实现无所不在的存储服务。

作者: aca_jingru 时间: 2014-07-02 16:06
Scale out 是必须的，因为Scale up 机器性能总有瓶颈

作者: action08 时间: 2014-07-02 20:03
Scale out模式占大流，很多业务都是通过横向扩展的进行的，空间基本无限，互联网行业这个就是王道
Scale up模式也不可小视，可惜空间有限，算是一个基础吧。

作者: spark8103 时间: 2014-07-03 10:19
Scale out占优，因为向上发展必然会到一个瓶颈，除非有量子计算机等技术的突破，现在CPU的发展不也是已多核为方向，单核的频率以及到了瓶颈，所以，集群技术是方向。

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-03 11:28
目前来看，一般来讲Scale out要比Scale up便宜。各大搜索引擎普遍采用普通x86服务器+Linux组成的scale out架构，其它主流web服务也大多采用这种架构，例如Yahoo、Taobao、新浪等，而一些ERP厂商入用友近两年来也开始大量放弃价格昂贵的RISC架构。

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-03 11:29
从企业IT架构体系上来看，特别是对于目前的互联网企业来说，必须考虑的就是可扩展性：随着使用人数的增多，能够及时的扩展IT系统的能力。解决这个问题，通常有两种解决方式：Scale up和Scale out，两种扩容的方式分别从两个维度来解决数据库和访问量的压力。

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-03 11:29
Scale Out(横向扩展)：从字面意思来看，Scale Out是使用靠增加处理器来提升运算能力和增加独立服务器来增加运算能力。就是指企业可以根据需求增加不同的服务器和存储应用，依靠多部服务器、存储协同运算，借负载平衡及容错等功能来提高运算能力及可靠度。

Scale Up(纵向扩展)：指企业后端大型服务器以增加处理器等运算资源进行升级以获得对应用性能的要求，但是更大更强的服务器同时也是更昂贵的，往往成本会大于部署大量相对便宜的服务器来实现性能的提升，这当中的代表当属IBM zSeries大型机。而且服务器性能所能提高的程度也有一定的上限。

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-03 11:30

action08 发表于 2014-07-02 20:03
Scale out模式占大流，很多业务都是通过横向扩展的进行的，空间基本无限，互联网行业这个就是王道
Scale u ...

是的，在可预见业务压力的情形下，scale up是非常可行的，毕竟效率要高

但是在有峰值和峰谷的互联网业务情形下，只有scale out这一条路。

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-03 11:31

山野村夫发表于 2014-07-02 09:46
话题一：Scale out 占优
互联网环境的特点决定了扩容需求是非线性的，不可预估的。而Scale up 在这种 ...

赞同并存的这个情况，毕竟很多情况下，业务形式还是存在多样性的，互联网企业和银行的业务是很难一致的。

作者: zclhard 时间: 2014-07-03 11:35
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
互联网环境下，业务很多不可测，计划赶不上变化，所以横向扩张，也就是所谓的scale out必定占优势。

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？

在云架构里，往往不只是互联网业务啊，很多传统业务来说，业务压力是可测的，scale up的效率可能更高。
所以无论是云架构，还是现在的这种IT架构，scale up还是scale out，决定他们的是我们的业务压力形式和特点。

作者: zclhard 时间: 2014-07-03 11:36

craaazy123 发表于 2014-07-01 14:49
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
现在估计是Scale out模式占 ...

hadoop这种廉价的大数据解决方案，必须是scale out形式啊，要不然成本下不来，那还用啥hadoop哈

作者: craaazy123 时间: 2014-07-03 11:48
回复 24# zclhard

现在大数据处理平台其实还蛮多，根据业务需求选择合适的平台

作者: hbfnjx 时间: 2014-07-03 13:55
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
个人认为：
Scale out这种方式策略的制定复杂度以及维护成本要高于Scale up。
采用Scale out这种方式，首先需要解决复杂的分布式计算的问题（相对来说Scale Up方案不需要考虑这个问题），这对于很多国内的web2.0网站的技术人员来说，是一个巨大的技术门槛；另外，Scale Out方案还需要对原先的软件进行大量的重写工作，以保证系统能在分布式服务器上运行（Scale Up方案则对现有软件几乎没有改动要求）；还有就是Scale Out方案始终面临着数据集中的问题，即拆分过的数据在服务器逻辑体系中仍然是各自相对集中的而非无限随意拆分。

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？

个人认为：私有云在未来发展还是会与Scale up模式并存的

作者: zclhard 时间: 2014-07-03 14:01

craaazy123 发表于 2014-07-03 11:48
回复 24# zclhard

现在大数据处理平台其实还蛮多，根据业务需求选择合适的平台

是的，大数据的话，那必须是scale out啊，实时大数据也是sacle out，scale up堆不起，价格太贵

作者: adidiaos丶丶 时间: 2014-07-03 18:59
不知道，帮顶。

作者: mike1979 时间: 2014-07-03 20:49
假设你要搬运100吨的石头。
如果石头是10个10吨的，那么找些普通卡车就行了。
如果石头是1个100吨的，那么先看能否把它砸成10个10吨的。如果能的话，先花些力气砸碎，然后就归结到原来的方法。
如果石头不能砸碎，那就要花大价钱找台载重量100吨的卡车了。这可能比10台载重10吨的卡车贵多了。
如果你本事够大，能把10台载重10吨的卡车想办法组成载重100吨的（或者打个8折，80吨）卡车，那你就发大了。

作者: send_linux 时间: 2014-07-04 08:43

mike1979 发表于 2014-07-03 20:49
假设你要搬运100吨的石头。
如果石头是10个10吨的，那么找些普通卡车就行了。
如果石头是1个100吨的，那么 ...

道理讲得很透彻哈，比喻很好

作者: chenzhiquan2000 时间: 2014-07-05 08:56
提示: 作者被禁止或删除内容自动屏蔽

作者: send_linux 时间: 2014-07-05 10:32

chenzhiquan2000 发表于 2014-07-05 08:56
还是第一次听说这两种方式

兄弟有点落伍了吧，自大互联网开始爆发的时候，就有这个scale out 和scale up这两个之争了

传统银行和电信啥的，大部分倾向于后者吧

作者: xjhns 时间: 2014-07-09 14:34
天下大势合久必分，分久必合，三十年河东，三十年河西。
我理解的scale out就是分布式，scale up就是集中式。

对于互联网企业应用来说，scale out应当是主流而且似乎是唯一选择。但互联网跟钱有关的应用，后台是不是依然必须是集中地？比如支付宝、12306等等，有请知道内情的同行说说...因为根据cap理论，分布式数据库很难保证强事务一致性。

对于私有云基础架构，scale out与scale up将会并存，但scale out将会不断扩大地盘。业务交易小的应用，如大部分政府行业应用和中小企业应用，感觉今后会被甩到各种云平台上（公有云）。原先一些传统应用，通过x86平台化、虚拟化、负载均衡、网格数据库等分布式化了，可以看作是out与up的混合模式。

无论那种模式，适合自己的就是最好的。

作者: jackyyen 时间: 2014-07-09 15:30
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
具体到互联网企业的话，还是scale out模式更占优势吧，
低成本算是优势之一，快速部署和快速升级、快速切换，还可以低成本完成异地备份，对数据中心的建设来说，仅仅是规模的增加，不会带来更复杂的架构和软件、管理成本。
而scale up 的模式，更适合传统行业，比如电信、金融等，对可靠性要求高，需要系统能够长时间不间断的运行，它的停机成本是很高的，因此一般会专注于使用几家长期合作的供应商，以降低风险，并且数据中心要专建专用吧。

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
这个和私有云的范围界定有很大的关系。
如果是企业应用的话，出于安全考虑，核心业务不会很快地直接放到开放的数据中心吧，需要有一个逐步过渡的过程。因此，数据中心的建设要适应这种业务的逐步增长和变化，要有一定的可扩展性，和易伸缩性。
如果是小企业或者个人应用的话，会有两个极端的市场，一方面是象iCloud等等，把业务直接放在开放的数据中心上，另一方面，也有独立建设极小规模的私有云的需求。比如家庭中的信息共享的需求，以及小企业对于保密信息及竞争力信息的保护需求等等。
因此，两种模式并存还是会持续相当长的一段时间的。
而供应商以盈利为目的的引导和推动也很值得关注。

作者: zclhard 时间: 2014-07-10 11:31

send_linux 发表于 2014-06-30 09:33
话题背景：
　　关键业务应用是服务器领域的核心关键应用，主要指的是在线交易、商业分析和数据库三大类别 ...

并不是所有企业都需要云计算。但是如果企业内部各个部门，各自有一套 “小而全” 的 IT 系统，各自为政，不利于数据共享，不利于硬件资源共享，这时候私有云就有存在的价值。

大多数现行企业 IT，都遵循三段论式的系统架构。而企业私有云，在三段论的基础上，再做横向切割。

1. IaaS 服务构成硬件资源池，负责分配 CPU，RAM，Disk，Network。

2. PaaS 通常包含多个工具服务，每个工具服务提供某一业务功能。

3. SaaS 服务调用多种 PaaS 工具服务，根据业务逻辑串连起来，并配以相应 UI，形成完整的工作流程。

作者: zclhard 时间: 2014-07-10 11:33

xjhns 发表于 2014-07-09 14:34
天下大势合久必分，分久必合，三十年河东，三十年河西。
我理解的scale out就是分布式，scale up就是集中式 ...

确实是如你所说，现在的云，对于用户来说，也就是过去的大机，虽然云和大机内容的运行原理完全不同，但是对于用户来说是透明的，他们不需要了解，只要能够完成自己提交的任务即可。

作者: zclhard 时间: 2014-07-10 11:34

aca_jingru 发表于 2014-07-02 16:06
Scale out 是必须的，因为Scale up 机器性能总有瓶颈

有的时候可规划性非常重要，所以必须是scale up，性能在这里不是最主要的考虑因素。

作者: send_linux 时间: 2014-07-10 11:45

xjhns 发表于 2014-07-09 14:34
天下大势合久必分，分久必合，三十年河东，三十年河西。
我理解的scale out就是分布式，scale up就是集中式 ...

说的非常好，感谢参与哈~

作者: may0505 时间: 2014-07-10 12:34
数据中心的话，必须是scale out架构，传统行业IT应用，绝大部分还是sacle up架构的，而且不是那么容易迁移到scale out架构上的

作者: hbsycw 时间: 2014-07-10 17:02
本期话题：
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
答：从系统架构来看，要增大计算或存储能力，一般有两种方式：Scale up（纵向扩展或垂直伸缩）和 Scale out（横向扩展或水平伸缩）。简单来说，Scale up就是指通过加大单台服务器的内存、硬盘、CPU这些硬件来提高性能，这些服务器一般都是比较昂贵的小型机。这种模式的优点是在原应用程序不变的情况下就可以提升服务能力，缺点嘛，也很明显，就是受制于硬件，可提升的空间是有限的。而且，更大更强的服务器同时也是更昂贵的，往往成本会大于部署大量相对便宜的服务器来实现性能的提升；Scale out 是指通过好的架构模式，构建网络集群来扩大服务能力，这种模式的好处主要在于可以用普通的PC Server来构建网络应用，成本低，扩展性好。缺点吗？可能架构比较复杂，在程序开发上可能还要根据这种架构做相应调整。针对互联网应用来说，因为互联网的开发性，其并发访问有着更大的高峰期，因此，一般以Scale Out这种架构模式更占优，好的Scale Out模式架构，可以在需要时通过增加机器来及时扩大服务能力。因此，有更好的扩容或伸缩性。

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
答：通过以上论述，我们大致了解了两种架构模式各自的优缺点，对于未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？这个问题，我的感觉，可能这样问并不恰当。我们应看到，Scale up 和 Scale out两种架构模式并不是非此即彼的竞争关系，一般来说，现在大的应用架构一般都会采用Scale Out模式，扩展和伸缩性更好。但，采用了Scale Out架构模式，并不是说你就不可以Scale Up，这其实只是个成本问题。

作者: q1208c 时间: 2014-07-10 17:15
这两个方式一直是交替的.

当无法垂直时, 就会横向.

谁也不能代替谁.

从成本角度考虑, 在一定的时间内是垂直升级成本低, 在另一段时间, 是横向扩展更划算.

前几天看到一些关于计算机的历史, 磁盘容量从 2M 扩展到了现在的 6T, 体积下降了十几倍.
我 2006年采购服务器的时候, 内存是4G, 2014年最近一次采购, 是 128G, 8年的时间, 内存的容量翻了32倍.

作者: send_linux 时间: 2014-07-10 18:26

q1208c 发表于 2014-07-10 17:15
这两个方式一直是交替的.

当无法垂直时, 就会横向.

最开始的时候，垂直升的多，规模大了就只能横向扩张了吧，是这么理解吧？

作者: q1208c 时间: 2014-07-10 18:55
回复 42# send_linux

不完全是.

比如, 某网站, 一开始的架构就是分布式的, 所以, 一直是通过加机器来扩展容量.
突然有一天, 因为机器太多了, 管理上出现了问题, 无法再增加更多的机器, 这个
时候, 只能垂直扩展, 也就是提高单台机器的配置.
当系统重构的时候, 又可以横向扩展了.

管理问题可以体现的 LVS上, 因为一组LVS能支持的机器数是有限的. 也可能体现在
数据库上, 因为数据库的连接数是有限的.

当然, 还可能有其它的架构问题. 包括核
心交换机的扩展能力等等, 都是需要考虑的问题.

作者: hxksd 时间: 2014-07-11 12:33
用户在采购之初很难准确预测未来数据增长的速度和总量。用户往往不得不采购比自己目前实际需求容量更大的存储，这就导致两个问题，一是预算的浪费，很多存储空间都是为未来数据增长采购的，花了10TB的钱，但是可能只利用上了5TB，另5TB的资金都白白放在那里。另一个问题是，随着时间推移，数据增长，数据量超过了10TB。

按照过去Scale-up的理念，解决方案就是购买更大容量的存储，那么难免面临数据迁移的问题，用户必须停机迁移数据，意味着服务的中断。而Scale-out架构解决了这个矛盾。用户按需采购存储，一旦容量不够了，再购置一台接到原有存储上就可以了。

作者: billicon 时间: 2014-07-13 12:26

send_linux 发表于 2014-07-05 10:32
兄弟有点落伍了吧，自大互联网开始爆发的时候，就有这个scale out 和scale up这两个之争了

传统银行 ...

电信不是这样的了，可能核心的结算系统是吧，但是大量的外围的IT设施都是x86来做的，而且hadoop和云计算的集群很多了，华为和他们合作的比较多，江苏电信，杭州电信都有这样的成功案例

作者: billicon 时间: 2014-07-13 12:27

zclhard 发表于 2014-07-10 11:31
并不是所有企业都需要云计算。但是如果企业内部各个部门，各自有一套 “小而全” 的 IT 系统，各自为政 ...

旁观者清，当局者迷，领导都要像你这么想，每年的IT bugdet花不出去，那他还混个P啊，会花钱才是好同志

作者: billicon 时间: 2014-07-13 12:29

zclhard 发表于 2014-07-10 11:31
并不是所有企业都需要云计算。但是如果企业内部各个部门，各自有一套 “小而全” 的 IT 系统，各自为政 ...

所以，Iaas必须的上，管它有没有用，是否可以带来效益，但是起码有个东西在我们的机房里，看的见，摸的着，这就是国内为啥这么多Iaas的，没有几个paas的原因

作者: billicon 时间: 2014-07-13 12:32

q1208c 发表于 2014-07-10 18:55
回复 42# send_linux

不完全是.

做互联网的还有垂直扩展的？不会吧，除了数据库硬件啥的，上个SSD啥的，不会有其他的垂直扩展吧？

大部分的都是做垂直削减，比如做CDN的，节点功能都在削减，只为减低功耗和成本，从而满足更好的效率

互联网行业水平扩展是王道

作者: q1208c 时间: 2014-07-14 06:46
回复 49# billicon

就说CDN吧. 当CDN节点的数量多到一定程度的时候, 你会发现, CDN节点的数据一致性是个大问题, 解决的办法很简单, 增加单个节点的容量, 减少节点的数量.

除非CDN算法有了新的突破, 可以保证数据一致性.

作者: may0505 时间: 2014-07-14 17:23

zhaopingzi 发表于 2014-06-30 13:16
所谓scale-out即横向扩展，scale-up即纵向扩展

在选择scale-up还是scale-out的时候，

记得N年前，初次接触网络规划的题目时接触过这个词，同时出现的还有"Scale Up"。Scale Out 按字面意思是超过尺寸范围，而Scale Up则是按比例增高。即使用靠增加处理器来提升运算能力和增加独立服务器来增加运算能力。
对于服务器体系来说必须要考虑的一点就是可扩展性（Scalability）。除非业务永不增长，否则随着使用人数不断增多，服务器就一定会很快达到性能和并发极限。解决这个问题，通常只有两个办法：即代表分布式计算的Scale out和以主机或机箱式为主的Scale up。
Scale Out(向外扩展)：就是指企业可以根据需求增加不同的服务器应用，依靠多部服务器协同运算，借负载平衡及容错等功能来提高运算能力及可靠度。
Scale Up(向上扩展)：指企业后端大型服务器以增加处理器等运算资源进行升级以获得对应用性能的要求。
在现今这两种技术已经没有明显的区别，各个提供商不仅提供用于分布式计算的Unix和Windows平台，还提供用于集中式计算的Unix和Windows平台。甚至传统的集中式计算大型机也正具有分布式计算的性质——如在IBM zSeries服务器上使用Linux和z/VM的虚拟性能，就是其中的证明。

作者: may0505 时间: 2014-07-14 17:23
但是更大更强的服务器同时也是更昂贵的，往往成本会大于部署大量相对便宜的服务器来实现性能的提升。而且服务器性能所能提高的程度也有一定的上限（分布式的部署相对来说性能提高的上限更高些）。所以一种呼声是应该使用向外扩展（Scale Out）来实现可扩展性，同时可以让使用者得以保留通过增加服务器以提升系统能力的后路。

作者: may0505 时间: 2014-07-14 17:23
本帖最后由 may0505 于 2014-07-14 17:25 编辑

但是在实现中也有很多困难需要解决：
首先，要想成功地实现向外扩展架构必须解决复杂的分布式计算问题（相对来说Scale Up方案不需要考虑这个问题），而这个问题的解决往往需要很复杂的技术和相对多的资金（Scale Out 与 Scale Up比如说我就没有这个技术和这些钱......）。大型站点如Google、Yahoo和Amazon.com，都自行研发大量相关技术。
其次，Scale Out方案还需要对原先是用的软件进行大量的重写工作，以保证系统能在分布式服务器上运行（Scale Up方案则对现有软件几乎没有改动要求）。这一步往往是每个公司的开发人员的噩梦。一个不好会使开发人员的所有工作白费。
再者，Scale Out方案始终面临着数据集中的问题，即拆分过的数据在服务器逻辑体系中仍然是各自相对集中的而非无限随意拆分。如果大量的逻辑放在数据库服务器一端，数据库服务器将会使得系统失去Scale out的能力和可能。因此，要保证Scale out的能力就必须保证数据库只处理实质性的数据提交和不可避免的数据查询，对于能够避免的数据查询和非实质性数据提交都应该想办法予以避免。而具体的策略和方案相对没有最优的方法。
现在的大多数平台都提供了系统扩展方面的支持，但没有任何一种平台技术能够解决所有的问题。
所以总的来说，Scale Out 与 Scale Up是会并存的，特定的场景下，特定的模式是最好使的。

作者: may0505 时间: 2014-07-14 17:27

q1208c 发表于 2014-07-14 06:46
回复 49# billicon

就说CDN吧. 当CDN节点的数量多到一定程度的时候, 你会发现, CDN节点的数据一致性是个 ...

单纯的硬盘容量扩展，可不可以理解为scale out呢，这个虽然是节点上的系统升级，但是模式上还是scale out

作者: q1208c 时间: 2014-07-14 18:47
回复 55# may0505

必须不是. 那是 up, 不是 out. 如果你增加了更多的机器, 我认为是 out.

对于 CDN来说, 是节点数增加才是 out, 单个节点的容量增加, 都算是up.

作者: may0505 时间: 2014-07-15 16:14

q1208c 发表于 2014-07-14 18:47
回复 55# may0505

必须不是. 那是 up, 不是 out. 如果你增加了更多的机器, 我认为是 out.

各人理解有所差别

作者: wang290 时间: 2014-07-15 16:33
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
如果是现在这样的互联网环境，这么高速发展的互联网业务，那不用质疑，必须是scale out，因为传统的那种scale up的计划-实施的节奏，在互联网行业就是思路一条...

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
用私有云的那就可不一定是互联网行业了，越来越多的中小企业也会转向云服务的，对于他们来说，业务是稳定的，相对应的It需求是可以预计的，那么sacle up相对来说效率更高

作者: wang290 时间: 2014-07-15 16:34
所以说，第二点，以后再私有云基础架构的话，scale up和scale out各有各的市场，看架构在私有云上的业务需求吧

作者: wang290 时间: 2014-07-15 16:35

zclhard 发表于 2014-07-10 11:31
并不是所有企业都需要云计算。但是如果企业内部各个部门，各自有一套 “小而全” 的 IT 系统，各自为政 ...

不能同意的更多

作者: zhaopingzi 时间: 2014-07-15 16:43
一般来小型都scale-up了，x86都scale-out

作者: rockash 时间: 2014-07-15 18:04

craaazy123 发表于 2014-07-01 14:49
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
现在估计是Scale out模式占 ...

不明觉厉，学习学习！

作者: rockash 时间: 2014-07-15 18:05

zhaopingzi 发表于 2014-07-15 16:43
一般来小型都scale-up了，x86都scale-out

小型机现在还活着么？
不都是x86了么？

作者: blazebird 时间: 2014-07-15 18:06

q1208c 发表于 2014-07-10 17:15
这两个方式一直是交替的.

当无法垂直时, 就会横向.

确实容量啥的增加了很多，但是磁盘性能是最近10年计算机系统发展最慢的部分

作者: hallujun 时间: 2014-07-15 18:07
个人觉得通过Scale up模式并存这特性，企业的数据可以安全地在公、私有云基础架构运作，并提供自动化管理功能，包括动态扩展、索引、复原系统内的数据等。

作者: hallujun 时间: 2014-07-15 18:08

ciscopuke 发表于 2014-07-03 11:29
Scale Out(横向扩展)：从字面意思来看，Scale Out是使用靠增加处理器来提升运算能力和增加独立服务器来增加 ...

请问，如何获得徽章啊？
世界杯的，很多人有的，如何获得？

作者: liuxuhui 时间: 2014-07-15 18:14
简单地计算scale up或者scale out的成本的话，会出问题的，这里有片文章，大家可以参考一下

http://www.infoq.com/cn/news/2009/06/scale-hidden-cost

Jeff Atwood在博客上发表了一篇文章，比较了scale out和scala up之间的隐藏成本，由此引发了一场热烈的讨论。

话题由plentyoffish.com的硬件升级引起。Markus的文章提到，plentyoffish将一台具有64GB内存、8个CPU的机器升级为一台型号为HP ProLiant DL785的7U服务器，这台机器拥有512GB内存和32个CPU。这是一次明显的scale up。经过Jeff的估算，这台机器的总成本大约为10万美金。如果使用scale out的形式，使用大量廉价的服务器来组件系统，这笔投资可以购买83台StackOverflow.com所使用的1U服务器。同样的投资，它们获得的资源分别如下：
    Scaling Up Scaling Out
CPUs 32 332
RAM 512 GB 664 GB
Disk 4 TB 40.5 TB

以微软的软件体系为准，Jeff又计算了软件授权的成本：
    Scaling Up Scaling Out
OS $2310 $33200
SQL $8318 $49800

此外，电费消耗对比如下：
    Scaling Up Scaling Out
Peak Watts 1200w 16600w
Power Cost / Year $1577 $21815

由此，Jeff提出这样的看法：

……scale up和scale out都是可选的方案，这涉及到你要解决的问题，你的资源（如资金，软件）等情况。……这样看来，只有在使用开源软件时，scale out才有较为明显的优势，因为scale out意味着较少的硬件投入，以及较高的软件授权成本。

Jeff的文章引来了许多评论，众多网友发表了自己的看法。

Oli认为这样的比较过于简单：

为什么没有考虑冗余？即使是10万美金的机器也可能崩溃，如果有一个集群的话就好多了。还有数据中心的费用，7U的服务器虽不便宜，但比83个1U服务器要便宜多了。

Douglas似乎认为这样的比较并不公平：

你的做法假设83台1U服务器的性能与一台7U服务器相同，这个自然需要更多授权/电费/机架的费用了。如果你购买7台1U的服务器，就只需要很少的投入，也不会增加太多的复杂度。

Ed认为即使是开源，scale out也会带来其他一些成本：

我们都知道“开源只有在时间是免费的情况下才会真正免费”。为83台服务器配备一个管理员的工资，一年下来可能就足够再买一台性能优越的机器了。别忘了还有其他的硬件投入，例如负载均衡……

不过larry认为这样的投入是值得的：

如果你想要有25%的性能提升，scale up只要你增加一些机器就行了。

这场讨论中还有不少网友发表了非常有价值的看法，例如对成本计算方式的意见，以及对scale out和scale up各方面考虑进行了详细归纳。还有网友提出虚拟化及云计算在scale方面的作用。如果您这方面感兴趣，也不妨加入这场讨论。

作者: lemoncandy 时间: 2014-07-15 18:17

blazebird 发表于 2014-07-15 18:06
确实容量啥的增加了很多，但是磁盘性能是最近10年计算机系统发展最慢的部分

因为技术没有特别明显的进步，不知道现在的HP的忆阻器技术发展的如何了，要是这玩意出来，就是大杀器了

作者: lemoncandy 时间: 2014-07-15 18:19
提到Scale-out和Scale-up，初看到可能会有点晕。其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子来解释。

   不知您有没有养过鱼?当你只有六七条鱼的时候，一个小型鱼缸就够了;可是过一段时间新生了三十多条小鱼，这个小缸显然不够大了。

　　如果用Scale-up解决方案，那么你就需要去买一个大缸，把所有沙啊、水草啊、布景啊、加热棒、温度计都从小缸里拿出来，重新布置到大缸。这个工程可不简单哦，不是十分钟八分钟能搞得定的，尤其水草，纠在一起很难分开(不过这跟迁移数据的工程复杂度比起来实在是毛毛雨啦，不值一提)。

　　那么现在换个思路，用Scale-out方案，就相当于是你在这个小缸旁边接了一个同样的小缸，两个缸联通。鱼可以自动分散到两个缸，你也就省掉了上面提到的那一系列挪沙、水草、布景等的折腾了。

　　回到存储架构。用户在采购之初很难准确预测未来数据增长的速度和总量。用户往往不得不采购比自己目前实际需求容量更大的存储，这就导致两个问题，一是预算的浪费，很多存储空间都是为未来数据增长采购的，花了10TB的钱，但是可能只利用上了5TB，另5TB的资金都白白放在那里。另一个问题是，随着时间推移，数据增长，数据量超过了10TB。

   按照过去Scale-up的理念，解决方案就是购买更大容量的存储，那么难免面临数据迁移的问题，用户必须停机迁移数据，意味着服务的中断。而Scale-out架构解决了这个矛盾。用户按需采购存储，一旦容量不够了，再购置一台接到原有存储上就可以了。

   这只是我的一点想法，如有不对的地方，欢迎大家批评指正、展开讨论。

作者: q1208c 时间: 2014-07-15 19:07
回复 64# blazebird

如果看最近10年的话, SSD 的现在也不算是很慢了. 尤其是 PCI-E 接口的.

最近10年来看, 网络好象慢了点, 自 2004 以来, 通用服务器的网卡一直是
千兆的. 虽然现在已经有了万兆网卡的服务器, 但使用量有限, 主流仍然是
千兆. 硬盘也一样. 不是硬盘本身不行, 而是采购成本太高, 所以, PCI-E
的 SSD 现在还只用在关键业务.

相对于这些, 好象人们更愿意花钱去买新的CPU, 新的内存. 其实, 有时候并
不是愿意花钱, 而是, 你根本买不到原来的CPU, 原来的内存. 10年的内存,
DDR/DDR2的, 现在还能买得着么? 3年前的CPU, 还买得着么? 其实硬件的升
级, 很多时候并不主动的, 而是被动的. 如果突然从明天开始, 所有的服务
器厂商都不再提供机械硬盘, 只提供 PCI-E的SSD, 我想很多服务器也会变成
SSD的了. 虽然目前容量是硬伤.

前面提到了网卡, 就再多说一句, 现在的系统, 有几个能真正跑满千兆网络的?
又有几个真的需要万兆网络? 瓶颈真的在硬盘么? 未必吧.

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-15 22:06

hallujun 发表于 2014-07-15 18:08
请问，如何获得徽章啊？
世界杯的，很多人有的，如何获得？

我也不清楚，论坛活动的？好像有次飘的，点击就获得了，社区的激励活动吧，玩的少，不清楚
可以去站务看看

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-15 22:07

q1208c 发表于 2014-07-15 19:07
回复 64# blazebird

如果看最近10年的话, SSD 的现在也不算是很慢了. 尤其是 PCI-E 接口的.

现在大部分应用还是存储这块，网卡啥的真不是瓶颈

传统关系型数据库的设计模式很难适应现在的需求了，特别是现在的存储条件下

作者: beyondfly 时间: 2014-07-16 21:12
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
互联网是无边界和无国界的，因此我认为，互联网是scale ou占优。这几年，互联网颠覆了很多行业，音乐，零售，金融行业，在互联网大潮的冲击下，主动或者被动地进入到互联网中。那么，这将会导致一个结果，即互联网上的网站数量会越来越大，单个网站的规模可能会越来越大。网民的地数量会越来越多，每天访问互联网产生的信息越来越大，网站为了存储这些日志，需要花费更多的空间。传统的集中式存储可以满足大部分的需求，但无法满足像阿里巴巴一样的巨型网站的需求。所以，阿里巴巴开发了自己的分布式存储系统，大大扩展了其存储的节点的规模。
话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
私有云基础的架构会向scale out模式发展，因为用户数量的增加，必将需要更多的计算与存储资源。

作者: zzxxyy 时间: 2014-07-18 09:18
话题一：在存储领域采用Scale out的方式是一种比较流行的模式，所以个人认为Scale out还是比较有优势的
话题二：Scale out是web2.0网站的主流，而Scale up这种方式更为适合业务数据具有较强关联性且数据增长可预期的企业，应该会长期并存

作者: riyuexiao 时间: 2014-07-18 09:27
话题一：各有优势吧，个人更倾向于Scale out
话题二：传统的向上扩展方式已经很难满足用户的需求，应该最终会被完全替代

作者: GQC1806 时间: 2014-07-21 11:46
哪个占优还真不好说，个人觉得应该Scale out吧，成本低啊，不过应该会和Scale up长期并存下去，Scale out也不是万能的

作者: send_linux 时间: 2014-07-21 13:44

lemoncandy 发表于 2014-07-15 18:19
提到Scale-out和Scale-up，初看到可能会有点晕。其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子 ...

感谢参与~

作者: send_linux 时间: 2014-07-21 13:44

may0505 发表于 2014-07-14 17:23
但是在实现中也有很多困难需要解决：
首先，要想成功地实现向外扩展架构必须解决复杂的分布式计算问题 ...

感谢参与~

作者: lemoncandy 时间: 2014-07-21 13:51

GQC1806 发表于 2014-07-21 11:46
哪个占优还真不好说，个人觉得应该Scale out吧，成本低啊，不过应该会和Scale up长期并存下去，Scale out也 ...

至少在互联网的应用和发展下，scale out 屡试不爽啊

作者: lemoncandy 时间: 2014-07-21 13:52
回复 77# zzxxyy

楼主的回答好精简，和前面的那几楼很雷同啊

作者: ciscopuke 时间: 2014-07-21 13:57

q1208c 发表于 2014-07-16 08:07
回复 74# ciscopuke

传统的关系型数据库在高并发的情况下, 确实有一点跟不上了.

数据库这块，现在所谓的关系型数据库的强项，数据一致性在很多互联网应用中已经不是最终重要的

看看现在那些所谓的NoSQL，或者对强一致性有强力支持的NoSQL，照样可以scale out啊，还是那句话，互联网企业这两天推动IT的发展还是很快的

作者: may0505 时间: 2014-07-21 14:05

lemoncandy 发表于 2014-07-15 18:19
提到Scale-out和Scale-up，初看到可能会有点晕。其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子 ...

你这个吧，还是有问题的

现在都是小鱼，等以后都是大鱼了，问题就显而易见了

很多条大鱼都是游来游去，找不到合适的地方。

这就是说，在一些业务场景下，有的业务体量太大了，必须要一些scale up的设备来单独支持。

所以总的来说，scale up和scale out都是有其市场需求的，互联网行业稍微偏向于后者罢了

作者: netfan 时间: 2014-07-21 14:09
话题一：您认为互联网环境是Scale out模式占优还是Scale up模式占优？为什么？
互联网应用大部分是模式简单的，随着用户数量和数据量变大而扩张的应用模型，所以scale out模式必须占优。

话题二：未来，私有云基础架构会持续向Scale out模式发展，还是会与Scale up模式并存？
私有云的架构中，看客户的应用类型，如果是互联网的，那就是scale out，如果是一些过去的传统企业的传统的业务，比如金融的oltp的业务，目前的情况下，那必须为了数据的一致性，scale up必选。

作者: netfan 时间: 2014-07-21 14:10

rockash 发表于 2014-07-15 18:05
小型机现在还活着么？
不都是x86了么？

90后把，小型机活的好着呢，但是没有增长了，但是说要被取代，问问中国的银行吧，10年内没戏，话就搁着了

作者: netfan 时间: 2014-07-21 14:11

may0505 发表于 2014-07-21 14:05
你这个吧，还是有问题的

现在都是小鱼，等以后都是大鱼了，问题就显而易见了

有道理，银行的那些业务注定是要scale up的，就算放到私有云了也是需要这样来做的，单机或者没有解决强一致性的数据库的相关业务必须是高密度计算的小机来完成的

作者: netfan 时间: 2014-07-21 14:12

q1208c 发表于 2014-07-15 19:07
回复 64# blazebird

如果看最近10年的话, SSD 的现在也不算是很慢了. 尤其是 PCI-E 接口的.

学习了

作者: q1208c 时间: 2014-07-21 14:53
回复 85# ciscopuke

我不是太清楚你所说的 "互连网应用" 主要是指哪些.

但我确定, 不管哪种应用, 没人希望用相同的参数, 得到的结果会不一样.

数据一致性, 对于任何计算机系统, 都有很重要的意义, 就算是随机数生成器, 也希望有算法能在不同的机器上生成相同的序列.

当然, 有些应用对于数据的实时性并不敏感, 所以, 在一个比较短的时间内的数据不一致是可以接受的. 但从长期来看, 数据一致性还是必须的.

现在 NoSQL 看上去很美, 也有很多业务在向这方面转. 但是, 也有一些人再往回转.

现在常用的 NoSQL 以 MongoDB 居多, 但它有个致命的问题, 就是会丢数据, 所以, 基本上没人只用它来做数据存储, 用来做cache类的倒是不少.
也有其它的 nosql, 比如 couchDB, 但它比mongoDB慢, 所以, 用户数量少. 不过, 它的双向同步还是很有吸引力的.

上午还在另一个贴子里说过, 现在越来越多的人使用消息总线来部署应用. 虽然这降低了数据库的压力. 但其实, 消息总线机器的压力上来了. 所以, 压力并没有减少, 只不过是转移了.

最终, 还是要决定消息总线的机器是 up, 还是 out.

作者: whwz520521 时间: 2014-07-21 16:25
看具体什么需求，有的必须Scale UP，有的是Scale out更好，很难说谁更有优势
所以肯定是长期并存的

作者: apaihuang 时间: 2014-07-21 17:08

lemoncandy 发表于 2014-07-15 18:19
提到Scale-out和Scale-up，初看到可能会有点晕。其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子 ...

原来是这样子，解释很生动，涨知识了

作者: chemwei 时间: 2014-07-21 17:14

q1208c 发表于 2014-07-10 17:15
这两个方式一直是交替的.

当无法垂直时, 就会横向.

说的有道理！这两个方式应该会长期共存！

作者: dcas6454 时间: 2014-07-21 17:22
scale out是趋势吧，不过还是有很多技术问题

作者: liuxi330 时间: 2014-07-21 17:32
支持scale up！Scale Out始终面临着数据集中的问题

作者: y7024554 时间: 2014-07-21 17:38
各有优势吧，都存在弊端和尚待解决的问题，好的服务器贵，而Scale Out要解决分布式计算问题也需要花高昂的研发大量相关技术，都要花钱

作者: tanhou 时间: 2014-07-21 17:55
适合自己的才是真的好，比如银行就是适合scale up，换scale out不现实，至于哪个成本低其实不好说，技术研发也是需要投入大量钱的，投入可能更大

作者: xctaokun 时间: 2014-07-21 18:12

liuxuhui 发表于 2014-07-15 18:14
简单地计算scale up或者scale out的成本的话，会出问题的，这里有片文章，大家可以参考一下

http://www ...

看着更晕了

到底哪个好呢

作者: ttddhj 时间: 2014-07-21 18:16

xctaokun 发表于 2014-07-21 18:12
看着更晕了到底哪个好呢

一笔糊涂账。。各家说法都不一样。。。

作者: youjiafa 时间: 2014-07-21 18:18

q1208c 发表于 2014-07-10 17:15
这两个方式一直是交替的.

当无法垂直时, 就会横向.

还真是世界变化快~俗话说得好，时代在进步，科技在发展~谁能说好明天的事儿呀~

作者: yanggq 时间: 2014-07-25 12:31
看业务类型和压力，。。

作者: rickcafe 时间: 2014-07-28 09:32
这个话题奖励这么重啊，可惜过期没机会参加了。

作者: send_linux 时间: 2014-07-28 13:59

rickcafe 发表于 2014-07-28 09:32
这个话题奖励这么重啊，可惜过期没机会参加了。

欢迎兄弟以后多关注社区啊，社区里的商业活动，礼品都是很丰富的啊

作者: may0505 时间: 2014-09-01 13:24

netfan 发表于 2014-07-21 14:11
有道理，银行的那些业务注定是要scale up的，就算放到私有云了也是需要这样来做的，单机或者没有解决强 ...

社区里的话题讨论都是这样，有矛盾点，就是让用户互相喷的，兄弟们不要上当啊，小心被钓鱼啊

作者: bs 时间: 2014-09-11 12:24
本帖最后由 bs 于 2014-09-11 12:25 编辑

我来大概说说 Scale out 和 Scale up，事实上 Scale up 和 Scale out 是并存的，
如果抛开 Scale out， Scale up 的问题基本就成了可用性问题：
首先单独的 Scale up 始终还是单点；
其次， Scale out 通常能做到动态扩容，Scale up 则复杂得多，通常需要停机扩容，对于高可用环境，这几乎是不可接受的。

Scale up 通常是解决小范围问题，比如特殊应用对单机大内存的要求，这通常只能 Scale up 解决，而在应用对内存使用下降时又能极时地 Scale Down，最大化利用资源。

所以，单独比较 Scale up 和 Scale out 都不是一个层面的问题。

作者: liuxuhui 时间: 2014-09-22 16:33

ttddhj 发表于 2014-07-21 18:16
一笔糊涂账。。各家说法都不一样。。。

x86就老老实实的scale out，搞毛的up，那硬件性能能上去呢

欢迎光临 Chinaunix (http://bbs.chinaunix.net/)