数据拆分层次对比：实例级拆分增加资源，研发、运维、安全都有挑战；库级拆分逻辑上拆分，未来扩展有基础，运维相对简单；表级拆分逻辑上拆分，数据耦合度变差；分区级拆分轻量，对象管理更灵活，性能提升，安全无变化。...
(more)一般的存储都是做了raid和条带化处理的，分布式随机的，即便是写入一个数据都要一组硬盘同时转。 不像家用电脑或小nas，写入某块盘才激活某块盘。 所以想在这方面省电，估计用户是没有办法的，只能靠存储厂商的设计了。...
快照消耗了一定的SVC缓存，看快照卷的数量和容量了。只要缓存充足，基本不影响，缓存不充足，那就得扩SVC节点了，或者替换高配的SVC。数据压缩必然消耗SVC的CPU和少量的缓存，相比非压缩而言，性能也有一定的影响，具体看压缩比了，具体还要结合实际的POC测试结果，现在机械硬盘这么便宜，压缩...
对象存储架构有别于传统存储，对数据采用扁平化管理，对象由文件和元数据共同组成，文件存储在磁盘中，元数据存放在元数据服务器。当client对数据进行读写时，先访问元数据，根据元数据反馈的数据存储位置直接到对应的数据服务器上读取数据，由于数据是分布式存在，当存储服务器越多，读写...
发个牢骚，搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司，都需要对数据仓库有一定的重视，而不是谈一句自己是搞大数据的就很厉害了。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在...
(more)会有，所以不同的厂家设计不同的数据分片粒度，如3par采用4k，hds采用42MB，EMcvmax好像是256k。并非越小越好，也不是动态自调整就好，大多数厂商通过测试和采集决策这个大小
