Logo ka.boatexistence.com

რა არის მასშტაბის გაზრდა და შემცირება?

Სარჩევი:

რა არის მასშტაბის გაზრდა და შემცირება?
რა არის მასშტაბის გაზრდა და შემცირება?

ვიდეო: რა არის მასშტაბის გაზრდა და შემცირება?

ვიდეო: რა არის მასშტაბის გაზრდა და შემცირება?
ვიდეო: Zoom In, Zoom Out 2024, მაისი
Anonim

სკალირება, პირიქით, აძლიერებს კომპონენტს ან აჩქარებს უფრო დიდ დატვირთვას. ეს იქნება თქვენი განაცხადის გადატანა ვირტუალურ სერვერზე (VM) 2 CPU-ით ერთზე 3 CPU-ით. სისრულისთვის, შემცირება გულისხმობს შემცირებას თქვენი სისტემის რესურსების, მიუხედავად იმისა, იყენებდით მაღლა თუ გამოსვლის მიდგომას.

რა არის მასშტაბის გაზრდა და მასშტაბირება?

ტერმინი „სკალირების გაზრდა“ნიშნავს უფრო მძლავრი ერთი სერვერის გამოყენებას სამუშაო დატვირთვის დასამუშავებლად, რომელიც ჯდება სერვერის საზღვრებში. … Scale-out არის განსხვავებული მოდელი, რომელიც იყენებს მრავალ პროცესორს, როგორც ერთ ერთეულს, ასე რომ, ბიზნესს შეუძლია გაზარდოს ერთი სერვერის კომპიუტერის შესაძლებლობები

რა განსხვავებაა მასშტაბის გაზრდასა და შემცირებას შორის?

ქსელის ფუნქციის ვირტუალიზაცია განსხვავებულად განსაზღვრავს ამ ტერმინებს: მასშტაბირება/შეღწევა არის მასშტაბის უნარი რესურსების ინსტანციების (მაგ., ვირტუალური აპარატის) დამატებით/წაშლით, ხოლო სკალირების გაზრდა/დაკლება არის მასშტაბის შესაძლებლობა. გამოყოფილი რესურსების შეცვლით (მაგ. მეხსიერება/CPU/საცავის მოცულობა).

რა არის მასშტაბის გაზრდა და შემცირება ღრუბლოვან გამოთვლებში?

პირველ რიგში, ღრუბელში მასშტაბის ორი გზა არსებობს: ჰორიზონტალურად ან ვერტიკალურად. ჰორიზონტალურად სკალირებისას, თქვენ ამცირებთ ან შედიხართ, რაც მიუთითებს მოწოდებული რესურსების რაოდენობაზე. როცა ვერტიკალურად მასშტაბირებთ, ამას ხშირად უწოდებენ სკალირებას ზევით ან ქვევით, რაც აღნიშნავს ინდივიდუალური რესურსის ძალასა და სიმძლავრეს

რა არის მასშტაბის შემცირება ღრუბლოვან გამოთვლებში?

არსებობს ორი ძირითადი ტიპის მასშტაბურობა ღრუბლოვან გამოთვლებში: ვერტიკალური და ჰორიზონტალური მასშტაბირება. ვერტიკალური სკალირების საშუალებით, რომელიც ასევე ცნობილია, როგორც „სკალირების გაზრდა“ან „დაწევა“, თქვენ ამატებთ ან აკლებთ ენერგიას არსებულ ღრუბლოვანი სერვერის განახლების მეხსიერებას (RAM), შენახვის ან დამუშავების სიმძლავრეს (CPU)

გირჩევთ: