事实上，超大规模计算通常用于大数据和云计算等环境。那么超大规模计算到底是什么？这种模式有什么优点和缺点？将在下面的超大规模计算文章中向读者更全面地分享和分析所有这些内容。
什么是超大规模计算？
基本上，超大规模计算是指在分布式计算环境中提供设施并提供必要条件，以有效地从几台服务器扩展到数千台服务器。该方案常用于大数据、云计算等环境。此外，超大规模计算通常连接到 Apache Hadoop 等平台。
在超大规模计算中，通常会删除高端计算结构，例如会话系统中常见的计算结构。Hyperscale Computing 提倡极具成本效益和紧凑的产品设计。这种对硬件的最小投资使得为系统的软件需求提供资金变得更加容易。
超大规模计算的工作原理
在超大规模计算中，服务器只是水平地联网在一起。这里的“简单”可以大致理解为服务器之间很容易联网，只使用一些基本的约定（比如网络协议）。这使得管理不同服务器之间的通信变得更加容易。
网络系统由称为“负载平衡器”的计算机组成。负载均衡器将负责管理传入的请求并将它们路由到容量最大的服务器。它持续监控每台服务器上的负载和需要处理的数据量，并相应地打开或关闭服务器。
分析表明，企业仅主动使用 25-30% 的数据。剩余百分比由备份、客户数据、恢复数据等计算得出。如果没有精心组织的系统，数据可能很难找到，有时可能需要很长时间才能执行备份。超大规模计算简化了所有这一切，因为现在计算、存储、网络和数据备份所需的所有硬件、操作系统和其他设备所需的软件之间只有一个接触点。通过将硬件与支持系统相结合，企业可以将现有的计算环境扩展到数千台服务器。当您了解超大规模计算时，您会发现这真的很酷。
超大规模计算的优势
借助超大规模计算，扩展没有限制，因此企业可以在需要时灵活地扩展其系统。这意味着他们可以快速且经济高效地适应市场变化。
- 企业在确定了自己的长期战略后，可以轻松地发展自己的IT网络。
- 超大规模计算服务提供商使用冗余来确保高水平的可靠性。
- 企业可以通过同时使用许多不同的供应商来避免对单一供应商的依赖。
在实施超大规模计算时，成本问题是完全可以预测的，有助于节省成本，从而使企业可以轻松实现目标。
超大规模计算的缺点
- 企业对其数据的控制将减少。
- 添加新的存储/服务器容量可能会导致意想不到的问题。
- 对内部管理和员工责任的要求更高，尽管从长远来看这是一个优势。
- 用户变得依赖于其超大规模计算服务提供商的定价结构。
- 每个供应商都有自己的用户界面。
结语
部署超大规模计算解决方案不仅可以帮助企业优化初始投资成本，还可以在维护和运行数千台机器的大规模部署中带来高运营效率。希望我们的这篇文章能给读者带来很多关于超大规模计算的有用信息。
