要有效地进行大数据分析，需要ssd吗?

要有效地进行大数据分析，固态硬盘是必要的吗?

首先，让我介绍三种不同类型的固态硬盘(SSD)部署。第一个是服务器端缓存你有一个直接安装到服务器上的SSD。第二种是存储端缓存，我将其描述为第0层，即在阵列的特定层中使用SSD自动存储分层．第三个是全ssd存储阵列。

现在，直接回答这个问题，ssd对于高效地执行大数据分析是必要的吗?答案是否定的，但这取决于您的环境是否如此CPU绑定或I / o限制。在分析中有两个重要的组成部分:处理和I/O。如果您受到cpu的限制，或者在处理方面非常重，那么更多的I/O并不能给您带来多少好处——您确实需要更快的处理器。另一方面，如果您正在读取大量数据——递归地从顺序读取中拉入大量数据——以及类似的事情，那么您肯定会受到I/ o限制，SSD肯定会在高效执行大数据分析方面有所帮助。

因此，如果环境是受I/ o限制的，那么问题是，哪种SSD部署更好?在许多情况下，如果需要反复读取数据，那么最好使用服务器端缓存或Tier 0。另一方面,如果你正在阅读大量数据的顺序而非递归,你可能会更好all-SSD存储阵列,在你得到大量的性能在整个数据集,并在这样做,你可以得到一些惊人的性能结果的配置。

关于作者:
Phil Goodwin是一名存储顾问，也是TechTarget的常客。