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融合效应如何发展数据中心?

融合,好像一时间成为了IT行业热门的词语,软件应用融合、基础架构融合、设施融合等等都成为了企业用户关注的焦点。对于基础设施建设方面的融合方案近些年层出不穷,我们都知道,对于数据中心基础设施来说,计算、网络、存储、服务器以及虚拟化等组成了当今数据中心的基础设施建设。 随着技术的不断创新,硬件层面的融合相应的也带来了一些问题,基础设施方面的融合往往很难准确的抓住用户的需求和痛点,从而精准的帮助用户来解决问题,融合基础设施将计算、存储、网络和服务器虚拟化引入单个底盘,你能够集中管理。这可能包括VDI管理,根据你购买的配置以及你从哪家厂商购买。 不管用户采用什么样的方式建立自己的VDI,其中所花费的时间和金钱都是难以控制的,单独增加组件会变得相当复杂,并损失CI的优势。增加内部基础设施的桌面和容量一样昂贵,这也说明了要对VDI部署合理计划的重要性。 基于上述问题,近些年IT业界提出了超融合的概念,也就是说融合要从架构和软件定义的层面和需求出发,通过对备份软件、快照功能、数据重删、在线压缩等方面的管理和建设来更好的服务于用户。 超融合架构的灵活性让它比融合架构更易于扩展,也更具成本效益,因为你可...

Flink 原理与实现:架构和拓扑概览

要了解一个系统,一般都是从架构开始。我们关心的问题是:系统部署成功后各个节点都启动了哪些服务,各个服务之间又是怎么交互和协调的。下方是 Flink 集群启动后架构图。 当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。 Client 为提交 Job 的客户端,可以是运行在任何机器上(与 JobManager 环境连通即可)。提交 Job 后,Client 可以结束进程(Streaming的任务),也可以不结束并等待结果返回。 JobManager 主要负责调度 Job 并协调 Task 做 checkpoint,职责上很像 Storm 的 Nimbus。从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包等资源后,会生成优化后的执行计划,并以 Task...

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