SSD能否让大数据分析更有效?

日期: 2014-03-11 作者:Phil Goodwin翻译:张程程 来源:TechTarget中国 英文

固态驱动器(SSD)是否能够让大数据分析变得更有效率?

Phil Goodwin:首先,我来描述一下三种不同类型的SSD部署。第一种是服务器端高速缓存,即直接将SSD安装至服务器;第二种是存储端高速缓存,我将其形容成“Tier 0”,即通过自动存储分层将SSD置于阵列中的一个特定层;最后一种是全闪存阵列。

好了,现在我来回答刚才的问题,“SSD能否让大数据分析变得更为高效”,我的答案是“不能”,不过也不能一概而论,其取决于你的环境是CPU受限还是I/O受限。分析讲究两个重要的因素:处理和I/O。如果是CPU受限,或是处理端负载过重,那就没办法,事实上你需要换个更快的处理器;但如果你需要循环往复地读取大量的数据(其中也掺入大量需要顺序读的数据),或者类似的情况,这就是I/O受限,那么SSD的确能够帮上忙,让大数据分析变得更有效率。

因此,确切地说,问题应该是:当处于I/O受限的环境时,哪种SSD部署更为明智?实践表明,当处于需要翻来覆去地读数据的情况时,使用服务器端或Tier 0;而当读取的数据是大量且连续的(而不是循环式的),布置全闪存阵列则更为适合,可以从中获得大量的性能。自此,你就可以从正确的配置中真正地收获奇效。

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