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Q:
Qual é a diferença entre dimensionamento versus aumento de escala (arquitetura, aplicativos etc.)?
UMA:
Os termos "escalar" e "escalar" são comumente usados na discussão de diferentes estratégias para adicionar funcionalidade aos sistemas de hardware. São formas fundamentalmente diferentes de abordar a necessidade de mais capacidade do processador, memória e outros recursos.
A ampliação geralmente se refere à compra e instalação de um controle central ou peça de hardware mais capaz. Por exemplo, quando as demandas de entrada / saída de um projeto começam a ir contra os limites de um servidor individual, uma abordagem de expansão seria comprar um servidor mais capaz, com mais capacidade de processamento e RAM.
Por outro lado, expandir significa conectar outras máquinas de baixo desempenho para coletivamente fazer o trabalho de uma muito mais avançada. Com esses tipos de configurações distribuídas, é fácil lidar com uma carga de trabalho maior executando dados por diferentes trajetórias do sistema.
Há uma variedade de benefícios e desvantagens em cada abordagem. A expansão pode ser cara e, por fim, alguns especialistas argumentam que isso não é viável devido aos limites de peças de hardware individuais no mercado. No entanto, facilita o controle de um sistema e fornece certos problemas de qualidade de dados.
Uma das principais razões para a popularidade da expansão é que essa abordagem está por trás de muitas das iniciativas de big data feitas hoje com ferramentas como o Apache Hadoop. Aqui, os sistemas centrais de software de manipulação de dados administram enormes grupos de peças de hardware, para sistemas que geralmente são muito versáteis e capazes. No entanto, agora os especialistas estão começando a debater o uso da ampliação e ampliação, analisando qual o melhor tipo de abordagem para um determinado projeto.