Войти
Масштабируемость - это свойство системы справляться с растущим объемом работы за счет добавления ресурсов в систему.
В контексте экономики, масштабируемая бизнес-модель подразумевает, что компания может увеличить продажи при увеличении ресурсов. Например, система доставки пакетов является масштабируемой, потому что можно доставить больше пакетов, добавив больше средств доставки. Однако, если бы все пакеты сначала прошли через единый склад для сортировки, система не была бы масштабируемой, потому что одно хранилище может обрабатывать только ограниченное количество пакетов.
В вычислениях масштабируемость является характеристикой компьютеров, сети, алгоритмы, сетевые протоколы, программы и приложения. Примером может служить поисковая система, которая должна поддерживать растущее число пользователей и количество тем, которые она индексирует. Webscale - это компьютерный архитектурный подход, который привносит возможности крупных компаний, занимающихся облачными вычислениями, в корпоративные центры обработки данных..
В математике под масштабируемостью в основном понимается замыкание при скалярном умножении.
Система управления инцидентами (ICS) используется аварийное реагирование агентств в США. ICS может масштабировать координацию ресурсов от однодвигательного придорожного пожара до межгосударственного лесного пожара. Первый ресурс на сцене устанавливает командование с полномочиями распоряжаться ресурсами и делегировать ответственность (управление пятью-семью офицерами, которые снова будут делегировать до семи, и далее по мере роста инцидента). По мере развития инцидента командование принимает на себя более старшие офицеры.
Масштабируемость можно измерить по нескольким параметрам, например:
Ресурсы делятся на две большие категории: по горизонтали и по вертикали.
Горизонтальное масштабирование (уменьшение / уменьшение) означает добавление дополнительных узлов (или удаление узлов) в систему, например добавление нового компьютера в распределенную программное приложение. Примером может быть масштабирование с одного веб-сервера до трех. Высокопроизводительные вычислительные приложения, такие как сейсмический анализ и биотехнология, масштабируют рабочие нагрузки по горизонтали для поддержки задач, которые раньше требовали дорогостоящих суперкомпьютеров. Другие рабочие нагрузки, такие как крупные социальные сети, превышают возможности самого большого суперкомпьютера и могут обрабатываться только масштабируемыми системами. Для использования этой масштабируемости требуется программное обеспечение для эффективного управления и обслуживания ресурсов.
Вертикальное масштабирование (вверх / вниз) означает добавление ресурсов (или удаление ресурсов из) одного узла, как правило включая добавление ЦП, памяти или хранилища к одному компьютеру.
Большее количество элементов увеличивает сложность управления, более сложное программирование для распределения задач между ресурсами и решения таких проблем, как пропускная способность и задержка между узлами, в то время как некоторые приложения не масштабируются по горизонтали.
Виртуализация сетевых функций определяет эти термины по-разному: масштабирование / увеличение - это возможность масштабирования путем добавления / удаления экземпляров ресурсов (например, виртуальных машин), тогда как масштабирование вверх / вниз - это возможность масштабирования путем изменения выделенных ресурсов (например, памяти / ЦП / емкости хранилища).
Масштабируемость для баз данных требует, чтобы система базы данных могла выполнять дополнительную работу при больших аппаратные ресурсы, такие как дополнительные серверы, процессоры, память и хранилище. Рабочие нагрузки продолжали расти, и требования к базам данных последовали их примеру.
Алгоритмические инновации включают блокировку на уровне строк, а также секционирование таблиц и индексов. Архитектурные инновации включают архитектуры без общего доступа и с общим доступом для управления конфигурациями с несколькими серверами.
В контексте горизонтально масштабируемого хранилища данных масштабируемость определяется как максимальный размер кластера хранилища, который гарантирует полную согласованность данных, Это означает, что существует только одна допустимая версия хранимых данных во всем кластере, независимо от количества избыточных физических копий данных. Кластеры, обеспечивающие «ленивую» избыточность за счет асинхронного обновления копий, называются «в конечном итоге согласованными». Этот тип горизонтально масштабируемого дизайна подходит, когда доступность и скорость отклика оцениваются выше, чем согласованность, что верно для многих веб-служб хостинга файлов или веб-кешей (если вам нужна последняя версия, подождите несколько секунд, чтобы она распространялась). Для всех классических приложений, ориентированных на транзакции, такой конструкции следует избегать.
Многие кластеры хранения с открытым исходным кодом и даже коммерческие горизонтально масштабируемые кластеры хранения, особенно построенные на основе стандартного оборудования и сетей ПК, обеспечивают только конечную согласованность. Идентифицируйте некоторые базы данных NoSQL, такие как CouchDB и другие, упомянутые выше. Операции записи делают другие копии недействительными, но часто не ждут их подтверждения. Операции чтения обычно не проверяют каждую избыточную копию перед ответом, что может привести к пропуску предыдущей операции записи. Большой объем сигнального трафика метаданных потребует специализированного оборудования и небольших расстояний, которые будут обрабатываться с приемлемой производительностью (т. Е. Действовать как некластеризованное запоминающее устройство или база данных).
Всякий раз, когда ожидается высокая согласованность данных, обратите внимание на следующие индикаторы:
Индикаторы для согласованных в конечном итоге проектов (не подходит для транзакционных приложений!):
Часто рекомендуется сосредоточить проектирование системы на масштабируемости оборудования, а не на емкости. Обычно дешевле добавить новый узел в систему для достижения улучшенной производительности, чем участвовать в настройке производительности для увеличения пропускной способности, которую может обрабатывать каждый узел. Но этот подход может иметь убывающую отдачу (как обсуждается в проектировании производительности ). Например: предположим, что 70% программы можно ускорить, если распараллелить ее и запустить на нескольких процессорах вместо одного. Если 
Подстановка значения для этого примера с использованием 4 процессоров дает
Удвоение вычислительной мощности до 8 процессоров дает
Удвоение вычислительной мощности ускорило процесс примерно на одну пятую. Если бы всю задачу можно было распараллелить, скорость также удвоилась бы. Следовательно, добавление большего количества оборудования не обязательно является оптимальным подходом.
Высокопроизводительные вычисления имеют два общих понятия масштабируемости:
 | Найдите масштабируемость в Wiktionary, бесплатном словаре. |
