Масштабы увеличения и уменьшения: Масштабы чертежей

Содержание

Увеличение (Фотосъемка) | Руководство пользователя Cyber-shot

Доступное увеличение

Масштаб увеличения

С помощью рычажка W/T (увеличение) можно увеличить изображение во время съемки. Функция оптического увеличения позволяет увеличить изображения до 8× /WX80), 10× .

Оптическое увеличение позволяет увеличивать снимок без ухудшения его исходного качества.

Установите фотоаппарат в режим съемки.

Переместите рычажок W/T (увеличение).

Переместите рычажок в сторону T для увеличения или в сторону W для уменьшения.

Примечания

Доступное увеличение

Высокий масштаб увеличения достигается путем объединения методов увеличения. Значок и шкала увеличения на экране будут изменяться в соответствии с используемым увеличением.

Диапазон оптического увеличения

Функция оптического увеличения позволяет увеличить изображения до 8× /WX80), 10× .

Диапазон увеличения, за исключением оптического увеличения

Увеличение с исходным качеством изображения

Если для параметра [Размер изобр] установлено значение, отличное от максимального размера изображения, то за счет дополнительной обработки изображения с подгонкой можно делать фотоснимки без ухудшения исходного качества, даже если масштаб оптического увеличения превышает значение 8× /WX80), 10× .

() [Увел. четк. изобр.]

Увеличение с близким к исходному качеством изображения [Подробно]

() [Цифров увелич]

Более низкое в сравнении с исходным качество изображения [Подробно]

Операция	Настройки	Шкала увеличения
Использование только оптического увеличения	Размер фотоснимка: [18M]/[16:9(13M)] , [16M]/[16:9(12M)] /WX80). [Увел. четк. изобр.]: [Выкл] [Цифров увелич]: [Выкл]
Увеличение изображений без ухудшения качества	Размер фотоснимка: значение, отличное от [18M] , [16M] /WX80) [Увел. четк. изобр.]: [Выкл] [Цифров увелич]: [Выкл]
Получение четких изображений с помощью функции [Увел. четк. изобр.] (близкое к исходному качество изображения)	[Увел. четк. изобр.]: [Вкл] [Цифров увелич]: [Выкл]
Масштабирование с максимальным диапазоном увеличения	[Увел. четк. изобр.]: [Вкл] [Цифров увелич]: [Вкл]

Масштаб увеличения

Поддерживаемые масштабы увеличения зависят от настроек или размера изображения. В таблице ниже приведены масштабы увеличения, если для параметров [Увел. четк. изобр.] и [Цифров увелич] установлено значение [Вкл].

/WX80:

Размер изобр	Оптическое увеличение	Увеличение с помощью функции [Увел. четк. изобр.] [Вкл]	Увеличение с максимальным масштабом увеличения*1
16M	8	16	32
10M	8	20	40
5M	8	28	56
VGA	8	115	115*2
16:9(12M)	8	16	32
16:9(2M)	8	38	76

*1 Максимальный масштаб увеличения, когда для параметра [Увел. четк. изобр.] задано значение [Вкл] или для параметра [Цифров увелич] задано значение [Вкл]. Максимальный масштаб увеличения зависит от настроек. Максимальный масштаб увеличения для установки по умолчанию будет таким же, как и в случае установки для параметра [Увел. четк. изобр.] значения [Вкл]. [Подробно]

*2 Когда для параметра [Размер фотосн.] задано значение [VGA], значение [Цифров увелич] будет ограничено; увеличение будет таким же, как в случае установки для параметра [Цифров увелич] значение [Выкл], а для параметра [Увел. четк. изобр.] значения [Вкл].

:

Размер изобр	Оптическое увеличение	Увеличение с помощью функции [Увел. четк. изобр.] [Вкл]	Увеличение с максимальным масштабом увеличения*1
18M	10	20	40
10M	10	26	53
5M	10	37	75
VGA	10	153	153*2
16:9(13M)	10	20	40
16:9(2M)	10	51	102

Примечания

DSC-RX100M2 | Увеличение (Фотосъемка) | Руководство пользователя Cyber-shot

Доступное увеличение

Масштаб увеличения

Позволяет увеличивать изображение во время съемки с помощью рычажка W/T (увеличение). Функция оптического увеличения позволяет увеличить изображения до 3,6×.

Оптическое увеличение позволяет увеличивать снимок без ухудшения его исходного качества.

Установите фотоаппарат в режим съемки.

Поверните рычажок W/T (увеличение).

Примечания

Доступное увеличение

Значительный масштаб увеличения достигается путем объединения методов увеличения. Значок и шкала увеличения на экране будут изменяться в соответствии с используемым увеличением.

Диапазон оптического увеличения

Функция оптического увеличения позволяет увеличить изображения до 3,6×.

Диапазон увеличения, за исключением оптического увеличения

Увеличение с исходным качеством изображения

Если для параметра [Размер изобр.] установлено значение, отличное от [L], то за счет дополнительной обработки изображения можно делать фотоснимки без ухудшения исходного качества, даже если масштаб оптического увеличения превышает значение 3,6×.

() [Увел. четк. изобр.]

Увеличение с близким к исходному качеством изображения [Подробно]

() [Цифров увелич]

Более низкое в сравнении с исходным качество изображения [Подробно]

Операция	Настройки	Шкала увеличения
Использование только оптического увеличения	[Размер изобр.]: [L] [Увел. четк. изобр.]: [Выкл] [Цифров увелич]: [Выкл]
Увеличение изображений без ухудшения качества	[Размер изобр.]: значение, отличное от [L] [Увел. четк. изобр.]: [Выкл] [Цифров увелич]: [Выкл]
Получение четких изображений с помощью функции [Увел. четк. изобр.] (близкое к исходному качество изображения).	[Увел. четк. изобр.]: [Вкл] [Цифров увелич]: [Выкл]
Масштабирование с максимальным диапазоном увеличения	[Увел. четк. изобр.]: [Вкл] [Цифров увелич]: [Вкл]

Масштаб увеличения

Размер изобр.	Оптическое увеличение	Увеличение, если функция [Увел. четк. изобр.] [Вкл]	Увеличение с максимальным масштабом увеличения*
L: 20M	3,6×	7,2×	14×
M: 10M	3,6×	10×	20×
S: 5.0M	3,6×	14×	28×

* Максимальный масштаб увеличения достигается, когда для параметра [Увел. четк. изобр.] установлено значение [Вкл] и для параметра [Цифров увелич] установлено значение [Вкл]. Максимальный масштаб увеличения зависит от настроек. [Подробно]

Примечания

Масштабирование в сравнении с масштабированием

Введение в масштабируемость базы данных в облачных вычислениях

Данные, данные повсюду — то, о чем мы говорим, когда говорим о масштабируемости

Масштабируемость в облачных вычислениях — это возможность быстро и легко увеличивать или уменьшать размер или мощность ИТ-решения или ресурса. Хотя термин «масштабируемость» может относиться к способности любой системы справляться с растущим объемом работы, когда мы говорим о масштабировании или уменьшении масштаба, мы часто имеем в виду базы данных и данные — и многие из них.

Масштабируемость базы данных имеет первостепенное значение для современных разработчиков приложений. Допустим, появилось новое приложение, и спрос на него вырос с горстки пользователей до миллионов пользователей по всему миру. Одной из наиболее важных возможностей, помогающих разработчикам приложений идти в ногу со спросом и минимизировать время простоя, является возможность эффективного масштабирования.

В этом разговоре о горизонтальном и вертикальном масштабировании основное внимание уделяется тому, как масштабируемость помогает нам адаптироваться и обрабатывать огромные объемы и обширные массивы данных, изменение объемов данных и смену моделей рабочей нагрузки — все это генерируется из облака, мобильных устройств и социальных сетей. и большие данные.

Узнайте больше о базах данных

Увеличение или уменьшение масштаба

На самом базовом уровне масштабируемость базы данных можно разделить на два типа:

Вертикальное масштабирование или масштабирование вверх или вниз, когда вы увеличиваете или уменьшаете вычислительную мощность или базы данных по мере необходимости — либо путем изменения уровней производительности, либо с помощью эластичных пулов баз данных для автоматической адаптации к требованиям вашей рабочей нагрузки.

Горизонтальное масштабирование , или горизонтальное масштабирование, при котором вы добавляете больше баз данных или делите большую базу данных на более мелкие узлы, используя метод секционирования данных, называемый сегментированием, которым можно быстрее и проще управлять на разных серверах.

Узнайте больше о сегментировании базы данных

Увеличение по вертикали

Вертикальное масштабирование используется, когда вам нужно быстро отреагировать, чтобы исправить проблему с производительностью, которую вы не можете решить с помощью классических методов оптимизации базы данных, таких как изменения запросов или индексация. Масштабирование полезно для обработки всплесков рабочих нагрузок, когда текущий уровень производительности не может удовлетворить все требования. Масштабирование позволяет добавлять больше ресурсов, чтобы легко справляться с пиковыми нагрузками. Затем, когда ресурсы больше не нужны, уменьшение масштаба позволяет вернуться к исходному состоянию и сэкономить на облачных расходах.

Увеличить масштаб, когда:

Вы видите, что ваши рабочие нагрузки достигают некоторого предела производительности, например ограничений ЦП или ввода-вывода.
Вам нужно быстро реагировать, чтобы исправить проблемы с производительностью, которые невозможно решить с помощью классической оптимизации базы данных.
Вам необходимо решение, позволяющее изменять уровни обслуживания, чтобы адаптироваться к изменяющимся требованиям к задержке.

Горизонтальное масштабирование

Разработчики приложений начинают задумываться об уменьшении или горизонтальном масштабировании, когда не могут получить достаточно ресурсов для своих рабочих нагрузок, даже при работе на самых высоких уровнях производительности. При горизонтальном масштабировании данные разбиваются на несколько баз данных или сегментов на разных серверах, и каждый сегмент можно увеличивать или уменьшать независимо друг от друга.

Как секционирование данных улучшает масштабируемость? Когда вы масштабируете одну базу данных, добавляя ресурсы, такие как виртуальные машины (ВМ), она в конечном итоге достигнет предела физического оборудования. Поскольку каждый раздел данных размещается на отдельном сервере, если вы разделите данные на несколько сегментов, вы можете практически безгранично масштабировать систему.

Некоторые типы технологий баз данных, особенно нереляционные базы данных или базы данных NoSQL, разрабатываются с уникальными возможностями горизонтального масштабирования данных путем сегментирования, что позволяет им обрабатывать большие, несвязанные, неопределенные или быстро меняющиеся данные.

Кроме того, некоторые службы реляционных (SQL) баз данных, которые первоначально предлагали услуги для увеличения или уменьшения масштаба, начинают предлагать интересные варианты, соответствующие преимуществам масштабируемости нереляционных баз данных. Службы гипермасштабирования, такие как гипермасштабирование базы данных Microsoft Azure SQL и гипермасштабирование базы данных Azure для PostgreSQL, позволяют пользователям быстро масштабировать хранилище до 100 ТБ, обеспечивают гибкую облачную архитектуру, позволяющую увеличивать объем хранилища по мере необходимости, а также обеспечивают почти мгновенное резервное копирование и быстрое восстановление базы данных всего за минут.

Увеличение масштаба, когда:

У вас есть географически распределенные приложения, где каждое приложение должно иметь доступ к части данных в регионе. Каждое приложение будет получать доступ только к сегменту, связанному с этим регионом, не затрагивая другие сегменты.
У вас есть глобальный сценарий сегментирования, такой как балансировка нагрузки, при котором у вас есть большое количество географически распределенных клиентов, которые вставляют данные в свои собственные выделенные сегменты.
Вы превысили требования к производительности даже на самых высоких уровнях производительности службы или если ваши данные не помещаются в одну базу данных.

Автомасштабирование

Автомасштабирование — это процесс автоматического и динамического сопоставления ресурсов в соответствии с требованиями к производительности системы. По мере роста объема работы приложениям могут потребоваться дополнительные ресурсы для поддержания необходимого уровня производительности или удовлетворения растущего спроса. Если спрос снизится и дополнительные ресурсы больше не понадобятся, вы можете сэкономить на облачных расходах, установив автоматический сервис для дераспределения неиспользуемых ресурсов.

Автомасштабирование использует гибкость облачных сред. Это снижает накладные расходы на управление, уменьшая потребность системных операторов в постоянном принятии решений о добавлении или удалении ресурсов или проверке производительности системы.

Хотя существует два основных способа масштабирования приложений — по вертикали или по горизонтали, автоматизация вертикального масштабирования менее распространена, поскольку для масштабирования часто требуется сделать систему временно недоступной на время ее повторного развертывания.

Автомасштабирование более распространено при горизонтальном масштабировании, поскольку горизонтальное масштабирование означает просто добавление или удаление экземпляров ресурса, и ваше приложение продолжает работать без перерыва по мере предоставления новых ресурсов. Если спрос падает, ресурсы могут быть легко отключены без простоя и перераспределены.

Многие поставщики облачных систем, например Microsoft Azure, поддерживают автоматическое горизонтальное масштабирование.

Узнайте больше о быстром автомасштабировании базы данных NoSQL с помощью Azure Cosmos DB
Узнайте больше о масштабируемости с помощью базы данных SQL Azure

Часто задаваемые вопросы

Узнайте больше терминов облачных вычислений

База данных — это любой набор взаимосвязанной информации, которая хранится и организована таким образом, чтобы упростить управление и доступ к ней. Поскольку новые данные и типы данных генерируются с головокружительной скоростью, организация, доступность и безопасность этих данных становится сложной задачей. Системы управления базами данных (СУБД), которые включают в себя ряд инструментов управления, часто используются для обработки огромных объемов данных.
Постоянно появляются новые типы баз данных и технологии, чтобы адаптироваться к огромному объему и огромному массиву данных, генерируемых из облака, мобильных устройств, социальных сетей и больших данных.
Узнайте больше о базах данных
Базы данных NoSQL, часто называемые нереляционными или «не только» SQL, представляют собой разнообразный набор технологий баз данных, которые обрабатывают хранение и извлечение данных иначе, чем традиционная реляционная (SQL) база данных.
Базы данных NoSQL не требуют предопределенной схемы и могут использовать несколько моделей данных, что делает их чрезвычайно эффективными при обработке больших объемов неструктурированных данных и масштабировании проектов баз данных больших данных.
Узнайте больше о базах данных NoSQL
PostgreSQL — это надежная база данных с открытым исходным кодом, работающая с реляционными и нереляционными запросами, известная своей надежностью и целостностью данных. PostgreSQL широко используется в таких областях, как финансовые услуги, производство, государственные географические информационные системы и веб-технологии. Разработчики создают приложения с помощью PostgreSQL, а администраторы доверяют ему защиту своих данных.
Узнайте больше о PostgreSQL
Кэширование — это распространенный метод, используемый разработчиками и ИТ-специалистами для повышения производительности и масштабируемости системы. Кэширование работает путем временного копирования часто используемых данных в быстрое хранилище, расположенное рядом с приложением. Если это быстрое хранилище данных расположено ближе к приложению, чем к исходному источнику, то кэширование может значительно сократить время отклика для клиентских приложений за счет более быстрого обслуживания данных. Разработчики часто разрабатывают приложения для кэширования обработанных данных, а затем переназначают кэш для обслуживания запросов быстрее, чем при стандартных запросах к базе данных.
Подробнее о кэшировании
Сегментирование данных — это тип горизонтального разделения данных, который позволяет разделить большую базу данных на более мелкие базы данных, которыми можно быстрее и проще управлять на разных серверах.
Подробнее о сегментировании базы данных
Платформа как услуга, часто сокращенно PaaS, — это услуга поставщика облачных услуг, которая предлагает среду по запросу для разработки, тестирования, доставки и управления приложениями. Платформа как услуга позволяет разработчикам проще и быстрее создавать веб-приложения или мобильные приложения, не занимаясь настройкой или управлением базовой инфраструктурой серверов, хранилищ, сети и баз данных, которые им нужны как разработчикам.
Узнайте больше о PaaS

Ресурсы

Быстрый старт и обучающие модули

Миграция базы данных

Изучите масштабируемость облака с помощью Azure

Откройте для себя комплексный подход к вертикальному и вертикальному масштабированию, который подходит для вашего собственного сценария в локальных, мультиоблачных и пограничных средах. Семейство служб баз данных Azure предлагает выбор полностью управляемых реляционных баз данных, баз данных NoSQL и баз данных в памяти, охватывающих проприетарные и открытые механизмы, чтобы удовлетворить потребности современных разработчиков приложений.

Экономьте время и деньги благодаря автоматизированному управлению инфраструктурой, включая решения по автоматизации для обеспечения масштабируемости, доступности и безопасности.

Найдите продукты базы данных, соответствующие вашим потребностям, с помощью Azure

Сопутствующие товары и услуги

Azure SQL

Семейство облачных баз данных SQL, обеспечивающих гибкие возможности миграции, модернизации и разработки приложений

База данных Azure Cosmos

Быстрая база данных NoSQL с открытыми API для любого масштаба

Постгрес Azure

Полностью управляемый, интеллектуальный и масштабируемый PostgreSQL

База данных SQL Azure

Управляемый интеллектуальный SQL в облаке

Управляемый экземпляр Azure SQL

Управляемый, всегда актуальный экземпляр SQL в облаке

SQL Server на виртуальных машинах

Перенос рабочих нагрузок SQL Server в облако с наименьшей совокупной стоимостью владения

База данных Azure для MySQL

Полностью управляемая масштабируемая база данных MySQL

База данных Azure Мария

Управляемая служба базы данных MariaDB для разработчиков приложений

Кэш Azure для Redis

Ускорение работы приложений с помощью высокопроизводительного кэширования данных с малой задержкой

Масштабирование без ограничений с помощью управляемых баз данных

Сосредоточьтесь на создании приложений и упростите свою работу с помощью баз данных, управляемых Microsoft Azure

Начать

Когда будете готовы — давайте настроим вашу бесплатную учетную запись

Начать бесплатно

Мы можем вам помочь?

Горизонтальное и вертикальное масштабирование: горизонтальное и вертикальное масштабирование для хранилища

luchschen_shutter – Fotolia

Функция

Мы рассмотрим различия между масштабированием и масштабированием в хранилище, а также между горизонтальным и вертикальным масштабированием, а также основные способы их выполнения локально и в облаке

Стивен Притчард

Опубликовано: 22 декабря 2021 г.

Для ИТ-отделов управление хранилищем данных может показаться бесконечной задачей. Организации собирают больше данных и управляют ими, чем когда-либо, дольше хранят их и полностью зависят от них для ведения бизнеса.

Компании могут использовать два подхода при проектировании системы хранения в соответствии с потребностью в увеличении емкости: они могут масштабировать или масштабировать.

Так что стоит знать разницу, и в этой статье мы рассмотрим горизонтальное и вертикальное масштабирование в хранилище, плюсы и минусы каждого из них, а также сценарии, в которых вы можете реализовать каждый из них, будь то SAN, NAS, гиперконвергентная система. , объекта или в облачном хранилище.

Горизонтальное и вертикальное масштабирование ИТ-системы
можно масштабировать вертикально, горизонтально, а иногда и в обоих направлениях. В общих чертах, вертикальное масштабирование или масштабирование предполагает установку более мощных систем или переход на более мощные компоненты.
Это может означать установку нового процессора в системе x86, развертывание более мощного сервера или даже полный перенос рабочих нагрузок на новую аппаратную платформу. В облаке это можно сделать за счет обновления процессоров и памяти.
В то же время горизонтальное масштабирование увеличивает ресурсы за счет увеличения количества серверов или других процессоров. Вместо того, чтобы полагаться на более мощную систему, горизонтальное обновление осуществляется путем разделения рабочей нагрузки между большим количеством недорогих стандартных единиц.
Поисковая система Google является одним из примеров массивно-параллельной масштабируемой системы. На самом деле Google владеет некоторыми ключевыми патентами на системы MapReduce, которые позволяют разбивать задачи на массивные кластеры с параллельной обработкой.
Горизонтальное и вертикальное масштабирование в хранилище
Масштабирование для хранилища следует аналогичному подходу. ИТ-отделы могут масштабировать емкость за счет большего или большего количества дисков в подсистеме хранения или путем распределения рабочих нагрузок между большим количеством устройств.
Масштабирование с большими дисками в серверах и гиперконвергентной инфраструктуре (HCI) или увеличением емкости в системах NAS и SAN технически относительно просто. Однако даже при наличии NVMe, твердотельных накопителей и обычных накопителей большей емкости, доступных сегодня, системы с более крупными системами могут по-прежнему сталкиваться с узкими местами.
Либо система не будет хорошо масштабироваться, так как она приближается к предельным возможностям, либо появятся другие узкие места. Как правило, узкие места в вертикально масштабируемом хранилище возникают из-за ограничений пропускной способности контроллеров хранения, поскольку большинство подсистем хранения могут поддерживать только два контроллера. Некоторые системы, конечно же, позволяют обновлять сами контроллеры. В сетевом хранилище сетевой интерфейс также может стать узким местом.
Альтернативой является масштабирование хранилища путем добавления дополнительных узлов для параллельной работы. Здесь узлы хранения работают вместе в кластерах, но представляют свою емкость как «пул» для приложения.
Добавление узлов устраняет узкие места в контроллере и сетевом интерфейсе, поскольку каждый узел имеет собственные ресурсы. Гиперконвергентная инфраструктура и вычислительное хранилище продвигают эту идею на шаг вперед. Гиперконвергентная инфраструктура объединяет хранилище, сеть и вычислительные ресурсы в одном устройстве, тогда как вычислительное хранилище позволяет самой подсистеме хранения выполнять некоторые задачи обработки, такие как шифрование или сжатие, рядом с хранилищем.
«Гиперконвергентная инфраструктура привлекла внимание к этой модели горизонтального масштабирования, — говорит Навин Чхабра, аналитик Forrester. «Эта концепция горизонтального масштабирования была введена гиперскейлерами и используется для услуг хранения, которые они предлагают на рынке».
Масштабирование локального хранилища
Масштабирование хранилища в локальной среде может быть относительно простым. На самом базовом уровне ИТ-специалисты могут просто добавить больше дисков или дисков большей емкости. Это относится к внутреннему хранилищу, хранилищу с прямым подключением и хранилищу в HCI-системах.
Для сетевого хранилища добавление или замена дисков также является самым простым вариантом. Поставщики оборудования в основном поддерживают обновление без инструментов, а программное обеспечение для управления хранением данных способно автоматически переконфигурировать конфигурации RAID в системах NAS и SAN.
Замена или обновление контроллеров или сетевых интерфейсов будет более трудоемким и, вероятно, потребует отключения питания массива.
В обоих случаях время простоя будет проблемой. Модернизация оборудования означает перевод систем в автономный режим, и группы RAID необходимо будет перестроить. Кроме того, системы можно модернизировать только в том случае, если в них заранее предусмотрена дополнительная емкость — например, за счет запасных отсеков для дисков или сменных контроллеров. Это может означать покупку массива большего размера, чем требуется изначально.
Альтернатива — переход на более новую, более крупную систему — может свести к минимуму время простоя, но компаниям необходимо предусмотреть время, необходимое для передачи данных, и риски потери данных.
Поэтому масштабируемые системы
могут показаться проще. Современные системы NAS и SAN, а также гиперконвергентная инфраструктура предназначены для горизонтального масштабирования (а также в некоторой степени для увеличения). Добавление дополнительных узлов или массивов расширяет пул хранения и должно быть возможным с небольшим или ограниченным временем простоя. Нет необходимости трогать существующее оборудование, а программное обеспечение добавит новую емкость в пул хранения.
Иногда горизонтальное масштабирование является единственным способом справиться с быстрым ростом спроса на хранилище, особенно для неструктурированных данных, но оно имеет свои ограничения. Масштабируемые системы меньше подходят для таких приложений, как, например, транзакционные базы данных.
Масштабирование хранилища в облаке Облачное хранилище
основано на масштабируемой архитектуре. Строительные блоки — параллельное массовое оборудование и объектное хранилище — с самого начала разрабатывались для размещения все больших наборов данных.
Таким образом, общедоступные облачные системы в значительной степени являются масштабируемыми системами. Это хорошо подходит для эластичных рабочих нагрузок, когда организации хотят начать с малого и наращивать, а приложения могут работать в горизонтально масштабируемых системах, таких как масштабируемые базы данных.
Горизонтально масштабируемые облачные системы обычно состоят из серверов x86 с напрямую подключенным хранилищем, которые действуют как узлы или кластеры гиперконвергентной инфраструктуры, каждый из которых работает с программным обеспечением объектного хранилища и использует кодирование стирания для создания эквивалента защиты RAID. Все это позволяет пользователям облака быстро или даже автоматически добавлять емкость.
Но это не означает, что единственным способом масштабирования в общедоступной облачной среде является увеличение емкости. ИТ-архитекторы могут указать различные уровни производительности от основных поставщиков облачных услуг.
Amazon Web Services, Google Cloud Platform и Microsoft Azure обеспечивают различную производительность хранилища в зависимости от их систем SSD (и вращающихся дисков).
AWS, например, имеет параметры IOPS, которые работают от 16 000 до 64 000 на том через EBS. Управляемый диск Azure достигает до 160 000 операций ввода-вывода в секунду, а файлы Azure — до 100 000 операций ввода-вывода в секунду.
Постоянный диск
GCP выполняет чтение до 100 000 IOPS, а его локальный SSD — до 2 400 000 IOPS при чтении. На всех платформах запись обычно происходит медленнее.
Вверх или наружу?
Конечно, затраты возрастают с повышением производительности, поэтому ИТ-директорам необходимо сбалансировать емкость и производительность в своем облачном пространстве.
Все чаще гибридные архитектуры поддерживают лучшее из обоих миров. Организации могут масштабировать свое локальное оборудование, но использовать публичное облако для горизонтального масштабирования с помощью легко развертываемой дополнительной емкости.
Обработка и хранение также не должны идти синхронно. Вполне возможно, и это становится все более распространенным, масштабирование вычислений для повышения производительности и масштабирование хранилища, локально или через облако, чтобы использовать емкость и отказоустойчивость объектной технологии.
Подробнее о планировании емкости центра обработки данных
Пять направлений изменения рынка гиперконвергентной инфраструктуры
Автор: Стивен Притчард
Гиперконвергентные рынки меняются вместе с ИТ-тенденциями
Автор: Дэйв Раффо
Обновление хранилища VMware vSAN бросает вызов масштабированию гиперконвергентной инфраструктуры
Автор: Гарри Кранц
Пять вариантов использования гиперконвергентной инфраструктуры, за которыми стоит следить
Автор: Стивен Притчард
ИТ-директор
Цель исследования искусственного интеллекта в США — внедрять инновации и опережать Китай
Правительство США опубликовало отчет, в котором излагаются планы по созданию Национального исследовательского ресурса ИИ, демократизирующего доступ к ИИ . ..
Увольнения в технологических компаниях прервали полосу роста технологического сектора
Впервые за два года занятость в сфере технологий не выросла в январе из-за увольнений в технологических компаниях. Но переход на цифру…
8 лучших вариантов использования Web 3.0 и примеры
Смарт-контракты, автоматизированное создание контента, таргетированная реклама, создание сообщества и опыт, подобный метавселенной, — вот некоторые из …
Безопасность
Новые штаммы вирусов-вымогателей ESXi распространяются, инструменты расшифровки фольги
С момента начала широкомасштабных атак на прошлой неделе штамм программы-вымогателя ESXiArgs, по-видимому, претерпел обновления, которые делают …
США и Великобритания ввели санкции против киберпреступной группировки TrickBot
Вредоносное ПО TrickBot нанесло значительный ущерб организациям США, особенно в сфере здравоохранения, и использовалось в . ..
Проблемы с исправлением гипервизора усугубляют атаки ESXiArgs
Программа-вымогатель поразила большое количество неисправленных серверов VMware ESXi, используя уязвимости двух- и трехлетней давности, что привело к …
Сеть
Как гибридный доступ как услуга поддерживает гибридную работу
Гибридный доступ как услуга от стартапа помог международной компании обеспечить оптимизированное подключение по домашним широкополосным подключениям. …
Роль автоматизации в SD-WAN Интеграция API
, машинное обучение и AIOps жизненно важны для достижения преимуществ автоматизации SD-WAN, которые включают улучшенную сеть …
4 способа снизить энергопотребление сети
Сильная зависимость от сети может увеличить энергопотребление на предприятиях. Вот некоторые рекомендации, которым могут следовать сетевые команды. ..
Центр обработки данных
Изучите 7 будущих потенциальных применений квантовых вычислений
Организации получат выгоду от вычислительной мощности квантовых вычислений по мере их развития. Технология потенциально может использоваться в поставках …
Напоследок: 6 ключевых показателей устойчивости центров обработки данных
При переходе организаций к экологическому центру обработки данных им необходимо будет оценить эффективность объекта и воздействие на окружающую среду. …
AMD поднимает оптимизм в отношении рынка чипов благодаря оптимистичным доходам
Компания AMD сообщила о росте выручки в четвертом квартале, а также об ожиданиях столь необходимого всплеска спроса на ПК во втором …
Управление данными
InfluxData привлекает 81 миллион долларов для расширения возможностей временных рядов
Поставщик является создателем и ведущим спонсором базы данных InfluxDB с открытым исходным кодом и планирует использовать новое финансирование для дальнейшего .