+ 大家知道在大資料應用的環境下，儲存是乙個非常難以解決的問題。傳統儲存的解決方案無法滿足大規模資料、非結構化資料儲存的問題。傳統的資料庫、檔案系統無法滿足需求，一方面無法支援大規模資料儲存，不能很好的做到
scale out
；另一方面大資料環境下的
workload
和傳統儲存面臨的環境不太一樣。傳統儲存主要解決
iops
和throughput
，特別在
primary storage
環境下，基本上都是一些隨機讀寫請求，因此需要儲存系統具有很高的
iops
效能。在大資料環境下，雖然這種
workload
還存在，但是很多
workload
變成了讀多寫少的形式，並且請求的順序性更強。例如，在網際網路應用中，基本上都是讀請求，很少量的寫請求，因此，可以採用物件儲存系統可以解決上述資料儲存問題。物件儲存的乙個特點在於非常適合那種資料塊很少發生變化的應用，符合大資料的應用環境。另外，傳統儲存為了解決儲存效能問題，採用了提高單機效能的方式，即
scale up
的方法。但是，在大資料背景下，追求的是容量的可擴充套件性，因此，集群架構更加適合大資料應用環境。總體而言，在大資料背景下，傳統昂貴的儲存系統不能滿足應用需求，基於廉價
server
的分布式集群儲存系統可以應對新的挑戰。
arm處理器，這個是我比較關心的。
arm處理器以低功耗著稱，而儲存節點又是乙個
io密集型應用，因此，在儲存節點上採用
armgpu
，採用gpu
作為計算節點處理器這本身沒有什麼特殊之處。因為
gpugpu
為核心的伺服器效能可以抗衡
100臺
cpu為核心的伺服器。1比
10010
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