数据中心性能

网络科技术语

数据中心性能包括网络、储存、计算能力等方面。随着IT向服务器增加I/O与通信密集型应用，数据中心性能压力急剧增加。解决日益增加的网络流量问题，方法可不止一种：从廉价的快速修复战略，到高级战略投资与资本重组。新技术可以提高数据中心性能容量并改进网络结构，解决骨干网性能瓶颈以及大多数以太网连接问题。提升储存性能并改变数据流也是低成本的快速解决网络瓶颈的方法之一。其次，数据库存储器优化，虚拟化技术及高性能以太网均可提升数据中心性能。

瓶颈

数据中心性能问题可通过简单的修复重组策略解决。

随着IT向服务器增加I/O与通信密集型应用，数据中心性能压力急剧增加。

预装的千兆内置网卡已经不再能够支撑，并且在大多数情况下万兆以太网卡也可能成为数据中心性能瓶颈。

解决日益增加的网络流量问题，方法可不止一种，从廉价的快速修复战略，到高级战略投资与资本重组。新技术可以提高数据中心性能容量并改进网络结构，解决骨干网性能瓶颈以及大多数以太网连接问题。在某些情况下，简单的操作，就可以减轻不少压力。

安装存储

改变数据流是低成本的快速解决网络瓶颈的方法之一。一个例子就是将流量从网络转储转移到服务器内部。

将存储本地化到多个服务器上，然后安排这些应用程序使用最近的数据中心网络性能存储中的数据。这种方式可以让你只需简单添加机柜交换机的端口，甚至只需两台交换机，以此实现结点的双以太网端口连接。

同样还可以给数据中心性能存储结点选择四个或更多端口配置的服务器，通过更多的数据中心性能端口进出流量来解决网络瓶颈。几乎所有数据都是通过机架顶端的数据中心性能交换机，降低延迟，也能大幅度降低与数据中心性能骨干网的数据交互。

数据库

数据中心性能数据库优化方案就不同了。最高效的数据中心性能模型是使用动态随机存储存储器(DRAM)的双列直插式内存模块所构成的大型计算池，创建一个数据中心性能内存数据库。理想情况下，IT组织会根据需求购买最新的旗舰级数据中心性能服务器，内存最高可达6TB，当然旧数据中心性能服务器一样也要使用。

还有一种用于辅助数据中心性能内存数据库架构的方式，是给数据中心性能服务器配置固态硬盘存储(SSD)。这样可以作为数据中心性能存储资源或DRAM的暂存缓冲器使用。两种方法都可以减轻数据中心性能网络负载，但万兆以太网可能跟不上2015年内的最新数据中心性能系统，即使同时使用两个数据中心性能端口。

虚拟化

采用x86服务器集群来进行虚拟化十分普遍，但也为自己带来了数据中心性能瓶颈问题。臭名昭彰的数据中心性能启动风暴就是数据中心性能饱和的一个现象；即使在稳定状态运行时，创建一个新数据中心性能实例也会增加负载，就如千兆字节的数据要从网络存储传输到服务器。

在这种情况下，将传统数据中心性能虚拟化向容器模型庄毅。这意味着放弃能够创建任何操作系统的灵活性，但这通常都不是问题。

采用容器方法，需要服务器的所有数据中心性能实例都使用相同的(支持容器)操作系统。DRAM空间会因为单一操作系统与应用程序栈而有所节约，还能让数据中心性能实例数增加，并且更快启动。但是如果数据中心性能应用程序实例是网络或者I/O密集型，那么还是会产生数据中心性能压力。

未来技术方案

数据中心性能可以使用25千兆以太网用于现有布线机架和交换机之间连接。不幸的是，你无法使用现有的数据中心网络性能适配器，而必须使用PCIe卡或新增数据中心性能结点。即使如此，替换现有的数据中心性能机顶机架交换机来创建一个10/100千兆以太网络环境，不仅经济，而且还能大幅提升整体数据中心性能集群性能

这种数据中心性能新技术循序进入市场，也反应了云服务提供商的需求。目前使用25千兆链路的项目一般都不超过12个月，根据IEEE的批准设置纪录时间表。数据中心性能网络接口卡与交换机的生产预计在2015年下半年。

同样还可以使用50千兆以太网双通道管道技术。更快的数据中心网络性能速度可以容纳更大的服务器以及在数据中心网络性能内存中运行大数据分析，每台数据中心网络性能服务器至少要两个连接接口。按照这样的趋势下去，高性能计算拥有大量核心数的CPU或GPU，数据中心能数据饥饿有可能成为问题，因为将TB级的数据装入内存也需要花上一些时间。

基于数据中心性能软件的修复同样还可以解决网络瓶颈问题。软件定义网络可以为服务器之间通过骨干线路传输负载任务。

随着存储与架构性能的快速增长，数据中心网络性能将是未来十年内创新的最前沿，所以演变应该是非常快速的。

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