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）

hallujun

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？

liuxuhui

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。

lemoncandy

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

lemoncandy

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。

q1208c

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.
   

ciscopuke

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

ciscopuke

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

beyondfly

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。

zzxxyy

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                                                                                   

riyuexiao

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