课程简介

  随着云计算的发展，云上应用呈现多样性。大数据服务作为企业IT架构中不可缺少的一环，可以良好适配云的延展性和灵活性，为用户带来更加便捷的数据产品使用体验。不过，要 想构建云原生环境下的数据服务，对IT架构的挑战可不小。

可以看到，云原生的存算分离架构使计算资源和存储可以独立伸缩，带来灵活性和更低成本的同时，也破坏了“数据本地性”，对大数据系统性能带来极大挑战。

  本次分享从存储架构角度提出了“软亲和性”的概念，重新调整了云上存算架构，并给出了初步的性能测试结果。

课程收益

1、目标：

- 探讨云上存算分离给大数据性能带来的影响

- 用“软亲和性”设计给出一个解决方案

2、成功要点

- 理解云上存算分离的优势和劣势

- 理解“数据本地性”对性能的影响

- 理解“软亲和性”设计思想

 3、启示：云上的存算分离和动态伸缩，虽然带来了成本的灵活性，但也破坏了数据本地性（data locality）。意味着大数据架构在云上需要被重新思考和设计。软亲和性只是其中的一小步。

受众人群

大数据架构师、大数据工程师、研发人员、云原生相关从业者，以及对云原生大数据性能感兴趣的人员。

课程周期

1天

课程大纲

1. 云原生存算分离架构对性能带来的挑战

2. 用“软亲和性”代替“数据本地性”

3. 基于数据软亲和性的性能架构设计

4. 性能实验结果

5. 未来展望和其他

6. QA