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RAMClouds讨论

| 作者 James Vastbinder 关注 0 他的粉丝 ,译者 张龙 关注 12 他的粉丝 发布于 2011年1月7日. 估计阅读时间: 3 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

从2008年初开始,研究人员和技术专家就开始谈论通过In Memory Data Grids(IMGD)使用DRAM来扩展高性能存储的可能。2008年6月,Steven Robbins认为这将成为一个热门话题。现在,这场讨论的进展如何呢?

在众多的支持者当中,来自斯坦福的John Ousterhout是最为知名的一个,他是“The Case for RAMClouds: Scalable High-Performance Storage Entirely in DRAM”一书的作者。众多支持者认为使用磁盘存储在线数据会产生很多问题,无法实现优雅地可伸缩性,而磁盘容量也会不断膨胀——访问延迟与带宽并非协调一致。

为了解决这个问题,基本想法就是将在线数据从磁盘迁移到DRAM上,从而在磁盘之上创建一种新式存储。目前,斯坦福是RAMCloud项目的大本营,他们正基于Ousterhout最初的论文来构建开源实现并运行在Linux/Unix之上。

目前提出的集群包含了40个节点,构建在常用硬件之上,配有24——32GB的RAM、CPU以及磁盘,每个节点的费用是$2000——$2500。其意图在于提供一种持久化和可用的解决方案,目标如下:

  • 每个服务器每秒能够承受1M个操作
  • 低延迟访问:5——10微秒的RPC
  • 所有数据都位于RAM中
  • 多租期
  • 自动化管理
  • 为数据中心存储

反对声

但对手却并不这么认为,Jeff Darcy发出了自己的声音:

有这样一个简单的事实:使用可靠OS缓存来处理大多数请求的真正的数据存储系统肯定会打败只使用内存、将磁盘当作是事后处理的系统。前者表现很好,对于数据保护来说具有更棒的反应。它可以处理整个数据中心电源断电以及单个服务器故障的情况。我们可以凭借它实现完整的备份与兼容性,而这是真正的数据管理策略的重要组成部分。这并非意味着在任何时间、任何地点,某种分类都会优于另一种分类,但所有这些数据查询算法都已经在真正的存储系统中实现出来了。想要成为真正存储的是IMDG,而不是其他方式。

随后,Murat Demirbas在他最近发布的The Case for RAMClouds中提到

我认为这篇论文中并没有恰当地考虑到花费与尺寸的发展趋势。在从延迟与带宽的发展趋势中获益之前还有几个研究挑战需要我们面对。因此,我认为RAMCloud现在并非是最具效率的,以后也不太可能。

小结

过去30年间,磁盘延迟只得到了2倍的提升,从20ms减少到了10ms。这是个非常棘手的难题,但RAMCloud项目仅仅关注于这一点,将可伸缩性与非常低的访问延迟组合到了一起。如果成功,那么开发者们可以凭借该项目充分使用Internet上的大量信息,同时该项目还会对数据库与存储领域的研究起到很大的帮助作用。

查看英文原文:Making the Case for RAMClouds

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淡定~~ by sunly everly

一开始就觉得是个大学的“研究”项目~~~

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