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NFV和分布式数据环境

网络功能虚拟化(NFV)被广泛认为是一种载体格式,而SDN则位于数据中心。虽然这在一定程度上是事实,但这不应该让企业认为他们与NFV开发没有任何关系。 一方面,NFV可能成为企业连接到云计算的主要方式。正如前文所说,广域网(WAN)将继续采用更多类似局域网的功能,数据环境在地里距离方面会变得更加分布。而将它们放在虚拟基础中是在长期扩展抽象网络架构的最佳方式。 最近,有些解决方案专门针对NFV以提供企业到数据中心的连接。Accedian Networks公司的SkyLIGHT VCX平台跨可编程硬件模块分布虚拟网络功能,这些模块随后可定制为实现公共和私有基础设施之间的连接。该公司称这种方式可以提高灵活的网络功能,而不会增加成本或者牺牲网络性能,也不需要对传统系统或流程进行改变。这些模块被称为虚拟客户端设备(vCPE),它们可以在几分钟内部署,提供可编程活化测试、带宽测量、多连接性能和SLA监控等服务。 与此同时,VMware等长期数据中心系统开发商正在努力整合NFV到其云计算平台。该公司最近透露,近30家公司正在将各种NFV解决方案放在vCloud之上,这允许企业应对广泛分布的数据环境,...

云时代的大数据存储-云HBase

纵观数据库发展的几十年,从网状数据库、层次数据库到RDBMS数据库,在最近几年的NewSQL的兴起,加上开源的运动,再加上云的特性,可以说是日新月异。在20世纪80年代后,大部分的业务确定了使用RDBMS数据为存储基础。新世纪开始,随着互联网的发展,数据量的增大,慢慢RDBMS数据库撑不住了,就出现了读写分离策略。随着压力增加,Master撑不住了,这时就要分库了,把关联不大的数据分开部署,一些join查询不能用了,需要借助中间层。随着数据量的进一步增加,一个表的记录越来越大,查询就变得很慢,于是又得搞分表,比如按ID取模分成多个表以减少单个表的记录数。经历过这些事的人都知道过程是多么的折腾。在不同的场景下,就出现各自优秀的分布式数据库,比如在文档型存储下的MongoDB,KV类型的Redis,再比如今天讲的列族类型的HBase。 大数据时代数据存储的特点为:基础量大、增长快、计算与存储的实时性要求迫切、支持时效性短、易发散、易产生脏数据,这些HBase自出生起,就满足这些需求。在大数据时代,我们认为HBase是公认的大数据存储。HBase的原型出自Google的BigTable,这个...

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