콘텐츠
큐:
수평 확장과 수평 확장 (아키텍처, 응용 프로그램 등)의 차이점은 무엇입니까?
에이:
"스케일 업"및 "스케일 아웃"이라는 용어는 일반적으로 하드웨어 시스템에 기능을 추가하기위한 다양한 전략을 논의하는 데 사용됩니다. 더 많은 프로세서 용량, 메모리 및 기타 리소스에 대한 요구를 해결하는 근본적으로 다른 방법입니다.
스케일 업은 일반적으로보다 유능한 중앙 제어 또는 하드웨어를 구매하여 설치하는 것을 말합니다. 예를 들어, 프로젝트의 입력 / 출력 요구가 개별 서버의 한계에 부딪히기 시작하면 확장 가능한 접근 방식은 더 많은 처리 용량과 RAM을 갖춘 더 능력있는 서버를 구매하는 것입니다.
반대로 스케일 아웃은 다른 저 성능 기계를 서로 연결하여 훨씬 고급 기계의 작업을 종합적으로 수행하는 것을 의미합니다. 이러한 유형의 분산 설정을 사용하면 다양한 시스템 궤적을 통해 데이터를 실행하여 더 큰 워크로드를 쉽게 처리 할 수 있습니다.
각 접근 방식에는 여러 가지 장점과 단점이 있습니다. 확장은 비용이 많이들 수 있으며 궁극적으로 일부 전문가들은 시장의 개별 하드웨어에 대한 한계로 인해 실행 불가능하다고 주장합니다. 그러나 시스템을보다 쉽게 제어하고 특정 데이터 품질 문제를 제공 할 수 있습니다.
스케일 아웃이 인기를 얻는 주된 이유 중 하나는이 접근 방식이 오늘날 Apache Hadoop과 같은 도구를 사용하여 수행 한 많은 빅 데이터 이니셔티브 뒤에 있기 때문입니다. 여기서 중앙 데이터 처리 소프트웨어 시스템은 종종 다양한 기능을 갖춘 시스템을 위해 거대한 하드웨어 조각 클러스터를 관리합니다. 그러나 전문가들은 현재 어떤 프로젝트에 어떤 종류의 접근 방식이 가장 적합한 지 살펴보고 스케일 업 및 스케일 아웃 사용에 대해 논의하기 시작했습니다.