理解Scale Out和Scale Up

Scale Out是指Application可以在水平方向上扩展。一般对数据中心的应用而言，Scale out指的是当添加更多的机器时，应用仍然可以很好的利用这些机器的资源来提升自己的效率从而达到很好的扩展性。

Scale Up是指Application可以在垂直方向上扩展。一般对单台机器而言，Scale Up值得是当某个计算节点（机器）添加更多的CPU Cores，存储设备，使用更大的内存时，应用可以很充分的利用这些资源来提升自己的效率从而达到很好的扩展性。
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另外一篇举例说明很有意思：
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鱼缸的启示：Scale-out和Scale-up架构
　提到Scale-out和Scale-up，初看到可能会有点晕。其实我认为Scale-out和Scale-up的概念可以用一个简单的例子来解释。

不知您有没有养过鱼?当你只有六七条鱼的时候，一个小型鱼缸就够了;可是过一段时间新生了三十多条小鱼，这个小缸显然不够大了。

　　如果用Scale-up解决方案，那么你就需要去买一个大缸，把所有沙啊、水草啊、布景啊、加热棒、温度计都从小缸里拿出来，重新布置到大缸。这个工程可不简单哦，不是十分钟八分钟能搞得定的，尤其水草，纠在一起很难分开(不过这跟迁移数据的工程复杂度比起来实在是毛毛雨啦，不值一提)。

　　那么现在换个思路，用Scale-out方案，就相当于是你在这个小缸旁边接了一个同样的小缸，两个缸联通。鱼可以自动分散到两个缸，你也就省掉了上面提到的那一系列挪沙、水草、布景等的折腾了。

　　回到存储架构。用户在采购之初很难准确预测未来数据增长的速度和总量。用户往往不得不采购比自己目前实际需求容量更大的存储，这就导致两个问题，一是预算的浪费，很多存储空间都是为未来数据增长采购的，花了10TB的钱，但是可能只利用上了5TB，另5TB的资金都白白放在那里。另一个问题是，随着时间推移，数据增长，数据量超过了10TB。

按照过去Scale-up的理念，解决方案就是购买更大容量的存储，那么难免面临数据迁移的问题，用户必须停机迁移数据，意味着服务的中断。而Scale-out架构解决了这个矛盾。用户按需采购存储，一旦容量不够了，再购置一台接到原有存储上就可以了。

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