Isi
Q:
Apa perbedaan antara peningkatan skala dengan peningkatan skala (arsitektur, aplikasi, dll.)?
SEBUAH:
Istilah "skala" dan "skala" umumnya digunakan dalam membahas berbagai strategi untuk menambahkan fungsionalitas ke sistem perangkat keras. Mereka secara mendasar berbeda cara menangani kebutuhan akan kapasitas prosesor, memori, dan sumber daya lainnya yang lebih banyak.
Peningkatan skala umumnya mengacu pada pembelian dan pemasangan kontrol pusat atau perangkat keras yang lebih mampu. Misalnya, ketika permintaan input / output proyek mulai mendorong batas server individual, pendekatan peningkatan adalah membeli server yang lebih cakap dengan kapasitas pemrosesan dan RAM yang lebih besar.
Sebaliknya, scaling out berarti menghubungkan mesin-mesin berkinerja rendah lainnya untuk secara kolektif melakukan pekerjaan yang jauh lebih maju. Dengan jenis pengaturan terdistribusi ini, mudah untuk menangani beban kerja yang lebih besar dengan menjalankan data melalui lintasan sistem yang berbeda.
Ada berbagai manfaat dan kerugian untuk setiap pendekatan. Peningkatan skala bisa mahal, dan pada akhirnya, beberapa ahli berpendapat bahwa itu tidak layak karena batasan untuk perangkat keras individu di pasar. Namun, hal itu membuatnya lebih mudah untuk mengendalikan suatu sistem, dan untuk menyediakan masalah kualitas data tertentu.
Salah satu alasan utama untuk popularitas scaling out adalah bahwa pendekatan ini adalah apa di balik banyak inisiatif data besar yang dilakukan hari ini dengan alat-alat seperti Apache Hadoop. Di sini, sistem perangkat lunak penanganan data sentral mengelola kelompok besar perangkat keras, untuk sistem yang seringkali sangat fleksibel dan mampu. Namun, para ahli sekarang mulai memperdebatkan penggunaan scaling up dan scaling out, melihat jenis pendekatan apa yang terbaik untuk proyek apa pun.