• • 를 풀 수 있는 가로 비율 고말은 배율입니다 더 추가하여 머신뿐만 리소스에는 고말은 비율을 조정하는 데 반해 세로 비율 (CPU, RAM) 을 추가하여 더 많은 전력을 기존 컴퓨터 .

이는 서버 컴퓨터에서 쉽게 기억할 수 있는 것 같다, 우리는 더 많은 자원을 통해 추가 수평 방향 및 추가 랙입니다 머신뿐만 있는 시스템으로 수직 방향.

&amp nbsp;; &amp nbsp;; &amp nbsp;; &amp nbsp;; &amp nbsp;; &amp nbsp;; &amp nbsp;; &amp nbsp;; &amp nbsp;; ! [가로 세로 비율 ns500 / 심상] [1]

데이터베이스의 데이터를 기반으로 세계, 즉, 각 노드는 대개 가로 비율 파티셔닝에는 부분만 세로 비율 데이터를 한 노드에 데이터가 조정 및 멀티 코어 cpu 와 ram 리소스에는 완료되어도 로드하십시오 통해 해당 시스템 즉 사이에 있다.

가로 비율 간소화하는지 동적으로 조절할 수 있는 경우가 더 추가하여 머신뿐만 꽂으십시오 용량을 기존 풀 - 세로 비율 제한되는 경우가 많습니다 단일 시스템을 뛰어넘는 ns500 용량의 部门从 다운타임과 에는 상한을.

좋은 예는 수펑 비율 조정은 카산드라, 몽고 db, 구글 클라우드 스패너. mysql 이 세로 비율 및 좋은 사례 - Amazon RDS (클라우드 버전을 MySQL). 또한 세로일 소형에서 큰 전환을 통해 쉽게 확장할 수 있는 방식이다. 이 과정은 종종 部门从 다운타임이.

같은 데이터 격자선 인메모리를 히가스파시스 샤프, 코히어런스 상술합니다. 종종 가로 및 세로 비율 모두 최적화된 이유만으로 they& # 39, re 바인딩되지 않을 디스크입니다. 멀티코어 지원 및 세로 비율 가로 비율 분햘 통해 통해.

이에 앞서 이 주제에 관한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다 내 포스트: 확장형 vs 업 및 일반 원칙을 지키는 NOSQL 뒤에 대안을

간단히 단어:

Ns500 가로로 = &gt. 수천 명의 미니언즈 할 함께 일하는 당신꺼에요.

Ns500 세로일 = &gt. 모든 작업을 할 하나의 큰 헐크 당신꺼에요.

39 의 필요성이 커지고 있는 let& 시작하여 리소스에는 때보다 더 많은 요청을 처리할 수 있도록 시스템 확장 이전 수 있다.

확보할 때 발생하는 처리할 수 없는 시스템에 느리고, 현재 요청 수를 시스템 크기를 조정할 수 있어야 합니다.

이 두 가지 옵션을 제공합니다. 현재 사용하고 있는 서버의 리소스를 인컨텍스트 높이면, RAM, CPU, GPU 및 기타 리소스로는 이리에 양을 늘립니다. 세로 비율) 이 널리 알려져 있다.

세로 비율) 은 일반적으로 비용이 많이 듭니다. 않니다 하지 않을 경우 단일 서버 시스템 내결함성을 이리에 서버가 다운된 시스템에서 실행되는 응용 프로그램 ns500 함께 있는 경우) 가 아래에있어. 또한 같은 양의 스래드입니다 남아 있는 세로 비율. 필요할 때 세로 비율 tahoma8 시스템에 잠시 다운 과정이 진행됩니다. 원거리일수록 시스템에 서버의 리소스를 재시작해야 합니다, put down.

이 문제에 대한 해결 방안을 늘리는 것은 다른 서버 시스템에 존재하는. 이 솔루션은 사용되는 높은 정보기술 (it) 업계. 결국 이 요청을 줄일 수 있는 각 서버는 초당 전송률인. 이 시스템은 다른 서버로 추가하기만 배율입니다 할 경우, 당신은 끝났어. 필요한 시스템을 재시작하려면 않을 것입니다. 스레드 수를 줄일 수 있는 등 각 시스템 높은 처리량입니다. 이 요청을 분리하는 동등하게 각 애플리케이션 서버, 웹 서버를 추가해야 합니다 로드형 밸런서의 역동기화 가상본 되는 역할을 합니다. 이 모든 시스템을 호출할 수 있는 한 클러스터입니다. 많은 수의 요청률 시스템에 포함될 수 있는 더 많은 양의 클러스터입니까 이렇게 필요합니다.

희망 확보하십시오 总监和首席信息官完全了解 도입합니까 ns500 에 전체 시스템.

39, t - sql 기반 데이터베이스 서비스를 추가로 제공됩니다 아키텍처입니다 wasn& 언급한 수펑 ns500 복잡한 과정을 거치지 않고도 사용할 수 있는 수동 샤딩. 이 서비스는 백그라운드에서 샤딩 수행할 수 있도록 함께 같은 엔진을 사용하는 것과 같은 전통적인 SQL 데이터베이스 및 확장하십시오 실행하십시오 몽고 db 또는 NoSQL 쿠치db. 나는 두 서비스 모두 익숙한 <;;;; /a&gt enterprisedb&lt &gt &quot a href = &quot, http://www.enterprisedb.com postgresql 용 및 &lt ";;;; a href = &quot &gt xeround&lt /a&gt, http://www.xeround.com mysql 용. I saw a href = &quot >;;; http://xeround.com/blog/2011/07/scaling-mysql-database-in-the-cloud &quot 심층적으로 &lt post&lt /a>; 그들이 어떻게 그렇게 할 수 있는 SQL 데이터베이스를 통해 헤로런드 확장형 대한 설명이 될 것은 어렵고, 치료를 통해 이 같은 컴포지션이 구입업체별 같으니이 다르게 - 소금, s, a href = &quot &lt Wikipedia& 체크아웃합니다 게시물로의. # 39 도, http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_database&quot, 데이터베이스, 설명, there is a nice /a&gt entry&lt &gt, 클라우드, 자체 호스팅 서비스 목록이 구입업체 및 확장 옵션 및 SQL vs. NoSQL vs. 각 조합으로의. )

그러나 이것은 또한 가로로 ns500 그러하너라 고말은 추가 머신뿐만 시스템은 클러스터의 비유하 것을 의미합니다. MySQL 데이터 사용을 통해 복제본에 측면에서 판독값 수평으로 확장할 수 있을 수 있지만, mem / 디스크 용량 도달하면 서버의 데이터를 샤딩 서버 간 시작할 수 있습니다. 점점 더 복잡한 이 됩니다. 항상 문제가 되는 경우가 종종 데이터 복제 속도가 너무 느려서 일관됨 구현하므로 복제본에 서피스로서 발맞추려면 데이터 변경률.

또한 카우치베이스 데이터베이스 응용 프로그램 및 게임, 환상적인 NoSQL 수펑 ns500 사용되는 많은 상용 고가용성에 시각이 잘 드러나 있는 가장 높은 수행자 범주입니다. It 클러스터 노드에 걸쳐 추가 데이터를 자동으로 파티션당 는 간편하고 저렴한 보급형 하드웨어, vmo 인스턴스들도 사용할 수 있습니다 (대신 사용하여 높은 대형 시스템에서 메모리, 높은 디스크입니다 AWS 예를 들어). It 편차란 끕니까 멤바제 (메맥체트) 이지만 자도으로 지속성과 연관된다. 또한 모든 노드에 읽기 및 쓰기를 할 수 있으며, 이 경우, 카우치베이스 클러스터의 복제, 겨우 페일오버는 아닌 전체 데이터세트를 복제 등 모든 서버 mySQL).

훌륭한 Cisco 벤치마트 성능 위주 볼 수 있습니다. http://blog.couchbase.com/understanding-performance-benchmark-published-cisco-and-solarflare-using-couchbase-server

다음은 숭배자들로부터도 의 카우치베이스 아키텍처입니다: http://horicky.blogspot.com/2012/07/couchbase-architecture.html

전통적인 관계형 데이터베이스가 발휘할 수 있는 클라이언트 / 서버 데이터베이스 시스템. 그들은 수평적으로 확장할 수 있으나 절차는 복잡하고 승인하십시오 오류 발생 가능성이 높은 경향이 있다. 분산 데이터베이스 시스템 메모리 중심 뉴스크라 누오db 같은 데이터베이스 확장할 수 있는 SQL / ACID 속성을 가로 아웃해야 유지하면서 기존의 RDBMS.

읽기, 그들의 누오db 대한 자세한 내용은 [지술 白皮书] (http://go.nuodb.com/rs/nuodb/images/Technical-Whitepaper.pdf).

또한 sql 데이터베이스 공유 디스크입니다 지원부에서는 Oracle, db2 같은 수평 확장을 통해 클러스터입니다. 예를 들어, IBM DB2 푸어음계 또는 오라클 RAC Sybase ASE 클러스터판. 오라클 RAC 추가할 수 있는 새로운 노드 시스템 또는 DB2 푸어음계 실현하기 위해 시스템 가로 비율.

그러나 외곽진입 noSQL 데이터베이스 (쿠치db 나 IBM, 몽고 db 같은 크루당) 는 다르다 샤딩 데이터가 속하지 않는 가로 비율. Nosql 데이터베이스 데이터가 있는 동안 시라지드 가로 비율.

You have a 사 직원 1 단 1 개의 새 프로젝트 확장하지만 attaboy 당시 후보 - 이것은 ns500 수펑 채용 있습니다. 여기서 새로운 후보를 직면한건 새로운 시스템 및 프로젝트 직면한건 새로운 교통 / 페이징됩니다 데이터베이스에구성원을 api& # 39 의.

신지애 등 모든 요청을 api / / 니트 (iit) 가 1 프로젝트를 담당이잖아요 취급료 데이터베이스에구성원을 발생했다. # 39 의 요청이 있을 경우 시간을 더 높은 그와 함께 그 다음 불지옥의 데이터베이스에구성원을 api& 교체하십니까 avocent®iq 니트 / IIT 담당이잖아요 - 이것은 세로 비율.

많은 추가 로드 밸런싱 장치 및 지연 및 확장을 위한 추가 오버헤드에 tcpg 에서 수평으로 nosql 데이터베이스를 아웃해야 것이 단점. [질문] 왜 사람들이 말하는 것이 아니기 때문에 마치 RPC 를 가리킨다.

Nosql 데이터베이스를 사용할 수 있는 실질적인 시스템 모두 사용해야 한다고 생각합니다 모두 멀티코어 및 클라우드 컴퓨팅 기능을 sql 과 today& # 39 의 시스템.

반면, 오라클 등 고성능 트랜잭션용 쿼리합니다 경우 복잡한 sql 데이터베이스 사용되고 있다. NoSql 빅 데이터 및 수펑 확장성으로 샤딩 통해 사용할 수 있다.

가로 세로 비율) 이 기본 정의에 대한 답이 수락됨 별색 vs. 하지만 일반적인 것이라는 믿음을 달리, 가로 비율은 데이터베이스뿐 몽고 db 는 커샌드라 만 가능합니다.) 도 많이 있는 가로 비율 등 추가 싶다, 기존 rdm 가능합니다. 제 3 자에게 사용하지 않고 너무 솔루션뀉뀉뀉뀉.

Saas 기반 기업이 많은 기업의 그러니까말이야, 특별히 이렇게. 이 작업은 간단히 애플리케이션을 사용할 수 없다. 기본적으로 시행하십시오 여러 번의 DB 서버에 사용자 및 그 집합을 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 일반적으로 meta&quot &quot 가지고 있습니다. database/table 연결 문자열을 저장할 수 있는 클라이언트 서버 / 클라이언트 / 서버, DB, 표 등을 저장하는 구성도를.

그 후 각 클라이언트의 요청에 직접판매용 단순히 DB 서버 매핑되며.

지금 말할 수 있을 정도로, 이는 일부 수펑 파티셔닝에는 &quot 아니라 true&quot. 그들은 불지옥으 수펑 ns500 금방 몇 가지 면에서. 그러나 최종 결과는 여러 번의 Db 서버에 있는 해당 DB 확장할 수 있습니다.

두 가지 방식 중 유일한 차이점은 수펑 ns500 에로남이네 외곽진입 (몽고 db 등) 를 통해 ns500 완료되어도 DB 소프트웨어 할 수 있다. 그런 점에서 틀렸다니까 &quot buying"; 확장. 또 다른 외곽진입 (RDBMS) 의 가로 비율) 을 편차란 ns500 애플리케이션마다 코드 / 없다.

! [구입해보세요 vs 구축하십시오] [1]