Bu konu, Lindorm hizmetini diğer açık kaynak veritabanlarıyla karşılaştırır.
Arka plan bilgileri
Lindorm; Apache HBase, S3, TSDB, HDFS ve Apache Solr gibi birden çok standart API ile uyumludur. Geniş tablo, zaman serisi, nesne, metin, kuyruk ve mekânsal modeller dahil olmak üzere çeşitli veri modellerini destekler. Lindorm; günlükler, faturalar ve etiketler gibi farklı veri türlerini yüksek performans ve düşük maliyetle depolamak ve analiz etmek için idealdir.
Bu konu, Lindorm hizmetini Apache HBase, OpenTSDB, Elasticsearch, Apache Solr ve HDFS gibi açık kaynak alternatifleriyle karşılaştırır. Karşılaştırma; temel özellikleri, performansı ve maliyeti kapsayarak Lindorm'un avantajlarını anlamanıza yardımcı olur.
Özellik karşılaştırması
Lindorm ve Apache HBase karşılaştırması
LindormTable, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış büyük hacimli veriler için tasarlanmış dağıtık bir depolama altyapısıdır. Apache HBase ve Phoenix (SQL) dahil olmak üzere açık kaynak standart API'lerle uyumludur. Aşağıdaki tabloda LindormTable ile Apache HBase karşılaştırılmaktadır.
|
Özellik |
Lindorm |
Apache HBase |
|
|
Temel özellikler |
Veri modeli |
Geniş tablo, zaman serisi, arama ve dosya gibi birden çok veri modelini destekler. Geniş tablo modeli, birden çok uç nokta ve API'yi destekler. |
Yalnızca geniş tablo |
|
API erişimi |
HBase API ve Phoenix SQL'i destekler. Veriler farklı uç noktalar arasında birlikte çalışabilir. |
HBase API veya Phoenix SQL |
|
|
SQL |
JDBC uyumlu ve Phoenix ile uyumludur, üstün kararlılık ve performans sunar. |
Harici Phoenix desteği gerektirir. |
|
|
Veri türü |
Zengin bir veri türü kümesini destekler. Daha fazla bilgi için bkz. Veri türleri. |
Yalnızca |
|
|
TTL |
Tablo, satır ve hücre düzeylerinde kurumsal düzeyde TTL sağlar. |
Tablo düzeyi ve hücre düzeyi TTL'yi destekler. |
|
|
Güçlü tutarlılık |
Güçlü tutarlılık ve nihai tutarlılık dahil olmak üzere birden çok tutarlılık düzeyini destekler. |
Desteklenir |
|
|
Genel ikincil dizin |
Yerleşik genel ikincil dizin sağlar. Bu özellik şeffaf sorgulamayı etkinleştirir, yüksek performans sunar ve dizine alınmamış sütunların isteğe bağlı olarak çoğaltılmasına olanak tanır. |
Harici bileşenlerin karmaşık yapılandırmasını gerektirir. |
|
|
Çok boyutlu erişim |
Büyük veri depolama, çok boyutlu sorgular ve tam metin araması için birleşik erişim sağlamak amacıyla LindormSearch ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. Daha fazla bilgi için bkz. Arama dizinine genel bakış. |
Desteklenmez |
|
|
Performans |
Aktarım hızı |
Tek bir Apache HBase düğümünün aktarım hızının 7 katına kadar çıkış sağlar. Daha fazla bilgi için bkz. Test sonucu analizi. |
Uygulanamaz |
|
İstek gecikmesi ani yükselmeleri |
P99 gecikme süresini Apache HBase'in onda birine düşürür. Daha fazla bilgi için bkz. Test sonucu analizi. |
Sık gecikme ani yükselmeleri |
|
|
Maliyet |
Depolama maliyeti |
Performans, Standart ve Kapasite gibi birden çok depolama türü sunarak bulut disklerdeki kendi kendine yönetilen örneklere kıyasla maliyetleri %80'e kadar azaltır. |
Kendi kendine yönetilen bulut veya yerel disklere dayanır; bu da maliyetli ve esnek olmayan bir yaklaşımdır. |
|
Hesaplama ve depolama ayrımı |
Evet. Depolama ve hesaplama kaynakları bağımsız olarak ölçeklendirilir. |
Hayır |
|
|
Veri sıkıştırma |
Snappy'den %50'den daha yüksek olan 10:1'in üzerinde bir sıkıştırma oranı elde etmek için derinlemesine optimize edilmiş yerleşik bir sıkıştırma algoritması kullanır. |
Snappy, LZ4 ve LZO'yu destekler ancak sıkıştırma oranları düşüktür. |
|
|
Kodlama |
Yüksek sıkıştırma oranı sağlayan uyarlamalı, veri türüne duyarlı kodlama kullanır. Bu, kod çözme olmadan hızlı aramalara olanak tanır. |
Orta düzeyde sıkıştırma sağlayan DIFF'i destekler. Kodlanmış veriler aranabilir değildir. |
|
|
Sıcak ve soğuk veri ayrımı |
Verileri otomatik olarak katmanlara ayırır. Soğuk veriler, maliyetleri %80 azaltmak için maliyet açısından etkili, yüksek sıkıştırmalı depolamaya taşınırken sıcak veriler için erişim performansı %15 artırılır. Daha fazla bilgi için bkz. Sıcak ve soğuk veri ayrımı. |
Desteklenmez |
|
|
Ölçeklenebilirlik ve esneklik |
Minimum ölçek |
Uygulanamaz. |
En az 3 düğüm |
|
Ölçeklenebilirlik |
Yüksek ölçeklenebilirlik. Binlerce düğüme yatay ölçeklendirmeyi destekler. |
Yüksek ölçeklenebilirlik. Binlerce düğüme yatay ölçeklendirmeyi destekler. |
|
|
Güvenilirlik |
Aktif-aktif yedeklilik |
Otomatik olağanüstü durum kurtarma yük devretme ve çift küme arasında eşzamanlı istekler gibi gelişmiş yetenekler sağlar. Kendi kendine yönetilen bir Apache HBase kümesiyle hibrit birincil/ikincil mimari oluşturmayı destekler. |
Ürünleştirilmiş bir özellik değildir. Yük devretme desteklenmez. |
|
AZ'ler arası güçlü tutarlılık |
Kullanılabilirlik alanı (AZ) düzeyinde bir arıza durumunda otomatik kurtarma ve güçlü veri tutarlılığı sağlayarak kullanılabilirlik alanları (AZ) arası dağıtımı destekler. |
Desteklenmez |
|
|
Yedekleme ve geri yükleme |
100 TB'tan büyük veri kümelerinin OSS'e yedeklenmesini destekler. İsteğe bağlı yedekleme, belirli bir zamana geri yükleme (PITR) ve veri boyutundan bağımsız 30 dakikadan kısa Kurtarma Süresi Hedefi (RTO) gibi gelişmiş özellikler sunar. Daha fazla bilgi için bkz. Yedekleme ve geri yüklemeyi etkinleştirin. |
Desteklenir ancak sınırlı yeteneklere sahiptir. |
|
|
Aktif coğrafi yedeklilik |
Desteklenir. İsteğe bağlı veri senkronizasyonu ile birden çok coğrafi bölge ve birim arasında dağıtım yapmaya olanak tanır. |
Desteklenmez |
|
|
Çoklu kiracılık ve güvenlik |
Kimlik doğrulama ve ACL |
Kullanıcı adı ve parola kimlik doğrulamasını ve ACL'leri destekler. Daha fazla bilgi için bkz. Kullanıcıları yönetin. |
Desteklenmez |
|
Kaynak yalıtımı |
Kiracılar arasında fiziksel kaynak yalıtımı sağlamak için kaynak grupları sağlar. |
Desteklenmez |
|
|
Kota |
İstekler ve depolama dahil olmak üzere kiracılar için genel kotaları destekler. |
Çoklu kiracılığı desteklemez. |
|
|
Dinlenme halinde şifreleme |
Desteklenir. Anahtarlar KMS tarafından yönetilir ve tüm veriler ile günlükler şifrelenir. |
Desteklenir ancak sınırlı yeteneklere sahiptir. |
|
|
RPC engelleme listesi |
Belirli çağrıları kısıtlamak için RPC engelleme listesini destekler. |
Desteklenmez |
|
|
Denetim |
Şu anda desteklenmemektedir. |
Desteklenmez |
|
|
Gelişmiş özellikler |
Tablo geri dönüşüm kutusu |
Lindorm, silinen tabloları yanlışlıkla veri kaybını önlemek için geri yüklenebilecekleri bir geri dönüşüm kutusuna taşır. |
Desteklenmez |
|
Basamaklı bölme |
Bölgeler, birleştirmenin tamamlanmasını beklemeden art arda bölünebilir; bu da ölçeklenebilirliği ve yük dengelemeyi önemli ölçüde iyileştirir. |
Desteklenmez |
|
|
Ayrık TTL |
Bitişik olmayan birden çok zaman diliminden gelen verileri saklamanıza olanak tanır. |
Desteklenmez |
|
|
İşlemler ve tanılama |
O&M araçları |
Tabloları, ad alanlarını, grupları ve ACL'leri yönetmek için grafik kullanıcı arayüzü tabanlı bir küme yönetimi aracı sağlar. Daha fazla bilgi için bkz. Küme yönetim sistemine giriş yapın. |
HBase Shell |
|
Veri sorgulama |
Grafik kullanıcı arayüzü tabanlı küme yönetim sisteminde etkileşimli SQL sorgularını destekler. Daha fazla bilgi için bkz. Veri Sorgulama. Ayrıca HBase Shell ve CQLsh gibi açık kaynak araçları da destekler. |
HBase Shell |
|
|
Ekosistem |
Veri geçişi |
Apache HBase'in çeşitli sürümlerinden çevrimiçi, sürümler arası, otomatik ve verimli geçişi destekler. Geçiş süreci uygulamalarınız üzerinde sıfır etkiye sahiptir ve kod değişikliği gerektirmez. Daha fazla bilgi için bkz. Lindorm Tunnel Service. |
Yalnızca çevrimdışı geçiş desteklenir. |
|
MySQL veri senkronizasyonu |
Lindorm Tunnel Service kullanarak MySQL verilerinin Lindorm'a tam içe aktarılmasını ve artımlı senkronizasyonunu destekler. |
Üçüncü taraf araçlar gerektirir. Çevrimiçi artımlı senkronizasyonu desteklemez. |
|
|
Spark analizi |
Derin, ürünleştirilmiş entegrasyon sunar. Lindorm verilerini Spark'a artımlı olarak senkronize edebilir, Spark SQL ile analiz edebilir ve sonuçları tekrar Lindorm'a yazabilirsiniz. |
Optimize edilmemiştir. Veri entegrasyonu önemli geliştirme çabası gerektirir. |
|
|
MaxCompute |
Lindorm verilerini MaxCompute'a artımlı olarak arşivlemek için ürünleştirilmiş entegrasyon sağlar. |
Veri entegrasyonu önemli geliştirme çabası gerektirir. |
|
|
Log Service |
Lindorm Tunnel Service kullanarak Log Service'ten Lindorm'a gerçek zamanlı veri aboneliğini destekler. |
Veri entegrasyonu önemli geliştirme çabası gerektirir. |
|
|
Hizmet ve destek |
Kullanılabilirlik SLA'sı |
Bir SLA ile desteklenir. Tek AZ örneği için %99,95 kullanılabilirlik ve çoklu AZ örneği için %99,975 kullanılabilirlik sağlar. |
Sağlanmaz |
|
İşlemsel maliyet |
Karmaşık veritabanı işlemlerine olan ihtiyacı ortadan kaldıran tamamen yönetilen bir hizmettir. |
Yüksek işlemsel maliyet |
|
|
Teknik ekip |
Apache Proje Yönetim Komitesi (PMC) üyeleri ve Katkıda Bulunanlardan oluşan uzman bir ekip teknik destek sağlar. |
Sağlanmaz |
|
|
Kanıtlanmış deneyim |
On binlerce dağıtılan örnek ile ölçekte kanıtlanmıştır ve dokuz yıl boyunca Alibaba'nın 11,11 Global Alışveriş Festivali'ni desteklemiştir. |
Uygulanamaz |
|
Lindorm ve OpenTSDB karşılaştırması
Lindorm TSDB, yüksek performanslı, maliyet açısından etkili ve güvenilir bir zaman serisi veritabanı altyapısıdır. Verimli okuma/yazma işlemleri, yüksek veri sıkıştırma oranı ve zaman serisi veri toplamayı sağlar. LindormTSDB, OpenTSDB protokolüyle yüksek düzeyde uyumludur ve dizin oluşturma, veri modelleme ve akış toplama için özel teknolojiler kullanarak güçlü zaman serisi yetenekleri sunar. Aşağıdaki tabloda LindormTSDB ile OpenTSDB karşılaştırılmaktadır.
|
Özellik |
LindormTSDB |
OpenTSDB |
|
|
İşlemler ve yönetim |
Hizmet kullanılabilirliği |
%99,9 |
Kullanılabilirliği sağlamak için kümeleri ve bağımlılıkları oluşturmanız ve yönetmeniz gerekir. |
|
Veri güvenilirliği |
%99,9999 |
Güvenilirliği sağlamak için kümeleri ve bağımlılıkları oluşturmanız ve yönetmeniz gerekir. |
|
|
Donanım ve yazılım yatırımı |
Donanım veya yazılım yatırımı gerekmez. Kullandıkça öde. |
Veritabanı sunucuları için nispeten yüksek maliyet. |
|
|
Bakım maliyeti |
Yönetilen hizmet |
Özel veritabanı yöneticileri (DBA'ler) gerektirir; bu da yüksek iş gücü maliyetlerine yol açar. |
|
|
Dağıtım ve ölçeklendirme |
Anında etkinleştirme, hızlı dağıtım ve esnek ölçeklendirme sağlar. |
Zaman alıcı donanım tedariki, veri merkezi barındırma ve makine dağıtımı gerektirir. |
|
|
Bağımlılıklar |
O&M gerektirmez |
AsyncHBase ve HBase'e bağlıdır; bu da yüksek işlemsel maliyetlere yol açar. |
|
|
Parametre ayarlama |
En iyi uygulamalara dayalı varsayılan parametreleri kullanır. |
SALT, bağlantı sayısı, senkron flush ve birleştirme gibi parametrelerin manuel olarak ayarlanmasını gerektirir. |
|
|
Tablo oluşturma deyimleri |
Tablo oluşturma hizmeti tarafından yönetilir ve kullanıcılar için şeffaftır. |
O&M personelinin statik tablo oluşturma deyimleri yazmasını gerektirir. |
|
|
İzleme ve uyarı |
Tam kapsamlı, kendi kendini izleyen bir işlem hattı sağlar. |
Kurulum için harici araçlar gerektirir. |
|
|
Özellikler |
Veri modeli |
Hem çoklu değer hem de tekli değer veri modellerini destekler. |
Yalnızca tekli değer veri modelini destekler. |
|
SDK |
Java SDK |
Açık kaynak SDK sorgulamayı desteklemez. |
|
|
Veri türü çeşitliliği |
Sayısal, boolean ve dize gibi birden çok veri türünü destekler. |
Yalnızca sayısal türleri destekler. |
|
|
SQL sorgu yeteneği |
Analitik sorgular için SQL'i destekler. |
Desteklenmez |
|
|
Çince karakter desteği |
İngilizce ve Çince karakterleri destekler. |
Yalnızca İngilizce karakterleri destekler. |
|
|
Etiket gereksinimi |
Etiketler isteğe bağlıdır. |
Etiketler zorunludur. |
|
|
Etiket anahtarı sayısı |
16'ya kadar |
8'e kadar |
|
|
Entegrasyon |
Flink ve IoT Platform ile sorunsuz entegrasyon sağlayan zengin bir ekosistem sunar. |
Açık kaynak bir ürün olarak bulut hizmetleriyle sınırlı entegrasyon yeteneklerine sahiptir. |
|
|
Depolama maliyeti |
Veri sıkıştırma |
Zaman serisi verileri için özel bir sıkıştırma algoritması kullanarak yüksek bir sıkıştırma oranı elde eder. |
Genel amaçlı bir sıkıştırma algoritması kullanır; bu da düşük bir sıkıştırma oranıyla sonuçlanır. |
|
Kararlılık |
Veri okuma |
Kolay bağlantı yönetimi ve kararlı okuma/yazma performansı için okuma ve yazma iş parçacığı havuzlarını ayırır. |
Okuma ve yazma işlemlerini birbirine bağlar; bu da bağlantı tükenmesine ve yüksek oranda okuma/yazma hatasına yol açabilir. |
|
Toplayıcı |
Daha fazla kontrol sağlamak için ince taneli bellek yönetimi ile akış toplamayı kullanır. |
Bellek içinde materyalize edilmiş toplamayı kullanır; bu da kolayca bellek yetersizliği (OOM) hatalarına yol açabilir. |
|
LindormSearch, Elasticsearch ve Solr karşılaştırması
Lindorm Search, büyük veri kümeleri için tasarlanmış dağıtık bir arama ve depolama altyapısıdır. Standart Apache Solr API ile uyumludur. Aşağıdaki tabloda LindormSearch, Elasticsearch ve Apache Solr karşılaştırılmaktadır.
|
Özellik |
LindormSearch |
Elasticsearch |
Apache Solr |
|
|
Temel özellikler |
Veri modeli |
Geniş tablo, zaman serisi, arama ve dosya gibi birden çok veri modelini destekler. Arama altyapısı, diğer altyapılar için dizin deposu olarak sorunsuz bir şekilde hizmet verebilir. |
Yalnızca arama |
Yalnızca arama |
|
API erişimi |
Phoenix SQL ve Solr API'yi destekler. |
ES API |
Solr API |
|
|
TTL |
Tablo ve satır gibi birden çok ayrıntı düzeyinde kurumsal düzeyde TTL sağlar. |
Yalnızca tablo düzeyi TTL desteklenir. |
Yalnızca tablo düzeyi TTL desteklenir. |
|
|
Birleşik depolama ve erişim |
Birleşik çok modlu depolama ve erişim sağlamak için LindormTable ve LindormTSDB ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. |
Uygulanamaz |
Uygulanamaz |
|
|
Performans ve maliyet |
Aktarım hızı |
Tek bir Apache Solr düğümünün aktarım hızının %130'u ile %200'ü arasında çıkış sağlar. |
Uygulanamaz |
Uygulanamaz |
|
Depolama maliyeti |
Performans, Standart ve Kapasite gibi birden çok depolama türü sunar. Bulut disklerdeki kendi kendine yönetilen örneklere kıyasla depolama maliyetlerini %80'e kadar azaltır. |
Kendi kendine yönetilen bulut veya yerel disklere dayanır; bu da maliyetli ve esnek olmayan bir yaklaşımdır. |
Kendi kendine yönetilen bulut veya yerel disklere dayanır; bu da maliyetli ve esnek olmayan bir yaklaşımdır. |
|
|
Hesaplama ve depolama ayrımı |
Evet. Depolama ve hesaplama kaynakları bağımsız olarak ölçeklendirilir. |
Hayır |
Hayır |
|
|
Veri sıkıştırma |
Snappy'den %50'den daha yüksek olan 10:1'in üzerinde bir sıkıştırma oranı elde etmek için derinlemesine optimize edilmiş yerleşik bir sıkıştırma algoritması kullanır. |
Uygulanamaz |
Uygulanamaz |
|
|
Sıcak ve soğuk veri ayrımı |
Verileri zaman niteliğine göre otomatik olarak tablolara ayırır. Soğuk veriler, maliyetleri azaltmak için yüksek sıkıştırmalı, maliyet açısından etkili depolama kullanırken sıcak veriler için erişim performansı iyileştirilir. |
Desteklenmez |
Desteklenmez |
|
|
Esneklik |
Depolama esnekliği |
Yüksek. Depolamayı hesaplamadan ayırır ve tek tıkla ölçeklendirmeyi destekler. Depolama ölçeklendirmesi saniyeler içinde, hesaplama ölçeklendirmesi ise dakikalar içinde etkin hale gelir. |
Düşük. Yatay ölçeklendirme veri geçişi gerektirir ve saatler sürer. |
Düşük. Yatay ölçeklendirme veri geçişi gerektirir ve saatler sürer. |
|
Tek yazar, çoklu okuyucu |
Veri parçaları tek yazar, çoklu okuyucu modelini destekler. Okuma çoğaltmaları çevrimiçi olarak yatay şekilde ölçeklendirilebilir ve değişiklikler saniyeler içinde etkin hale gelir. |
Desteklenir ancak okuma çoğaltmaları eklemek veri geçişi gerektirir ve saatler sürer. |
Desteklenir ancak okuma çoğaltmaları eklemek veri geçişi gerektirir ve saatler sürer. |
|
|
Ekosistem |
Veri geçişi |
Apache Solr veya Elasticsearch kümelerinden Lindorm'a uygulama etkisi veya kod değişikliği olmadan çevrimiçi, otomatik ve verimli veri geçişini destekler. Daha fazla bilgi için bkz. Lindorm Tunnel Service. |
Yalnızca çevrimdışı geçiş desteklenir. |
Yalnızca çevrimdışı geçiş desteklenir. |
|
MySQL veri senkronizasyonu |
Lindorm Tunnel Service kullanarak MySQL verilerinin Lindorm'a tam içe aktarılmasını ve artımlı senkronizasyonunu destekler. |
Üçüncü taraf araçlar gerektirir. Çevrimiçi artımlı senkronizasyonu desteklemez. |
Üçüncü taraf araçlar gerektirir. Çevrimiçi artımlı senkronizasyonu desteklemez. |
|
|
Spark analizi |
Derin, ürünleştirilmiş entegrasyon sunar. Lindorm verilerini Spark SQL ile analiz edebilir, Lindorm verilerini Spark'a artımlı olarak senkronize edebilir ve çevrimdışı analiz sonuçlarını tekrar Lindorm'a yazabilirsiniz. |
Optimize edilmemiştir. Veri entegrasyonu önemli geliştirme çabası gerektirir. |
Optimize edilmemiştir. Veri entegrasyonu önemli geliştirme çabası gerektirir. |
|
|
Log Service |
Lindorm Tunnel Service kullanarak Log Service'ten Lindorm'a gerçek zamanlı veri aboneliğini destekler. |
Veri entegrasyonu önemli geliştirme çabası gerektirir. |
Veri entegrasyonu önemli geliştirme çabası gerektirir. |
|
|
Hizmet ve destek |
Kullanılabilirlik SLA'sı |
Bir SLA ile desteklenir. Tek AZ örneği için %99,95 kullanılabilirlik ve çoklu AZ örneği için %99,975 kullanılabilirlik sağlar. |
Sağlanmaz |
Sağlanmaz |
|
İşlemsel maliyet |
Karmaşık veritabanı işlemlerine olan ihtiyacı ortadan kaldıran tamamen yönetilen bir hizmettir. |
Uygulanamaz |
Uygulanamaz |
|
|
Teknik ekip |
Apache PMC üyeleri ve Katkıda Bulunanlardan oluşan uzman bir ekip teknik destek sağlar. |
Sağlanmaz |
Sağlanmaz |
|
|
Kanıtlanmış deneyim |
On binlerce dağıtılan örnek ile ölçekte kanıtlanmıştır ve dokuz yıl boyunca Alibaba'nın 11,11 Global Alışveriş Festivali'ni desteklemiştir. |
Uygulanamaz |
Uygulanamaz |
|
Lindorm ve HDFS karşılaştırması
Lindorm DFS, HDFS protokolüyle uyumlu bulut yerel bir dosya depolama hizmetidir. Aşağıdaki tabloda LindormDFS ile HDFS karşılaştırılmaktadır.
|
Özellik |
LindormDFS |
HDFS |
|
|
Ürün konumlandırma |
Dağıtık dosya sistemi |
Dağıtık dosya sistemi |
|
|
HDFS uyumluluğu |
HDFS iletişim protokolü |
Desteklenir |
Desteklenir |
|
Temel okuma/yazma API'leri |
Tamamen desteklenir |
Tamamen desteklenir |
|
|
Gelişmiş yönetim API'leri |
Tamamen desteklenir |
Tamamen desteklenir |
|
|
Maliyet |
Depolama fiyatı (Satın alma sayfasındaki geçerli fiyat esas alınır.) |
Ayda GB başına 0,019 USD'den başlar |
Ayda GB başına 0,023 USD'den başlar |
|
Depolama esnekliği |
Sorunsuz çevrimiçi ölçeklendirmeyi destekler. |
Yüksek giriş eşiği ve büyük ölçeklendirme artışları. |
|
|
Hesaplama ve depolama ayrımı |
Desteklenir. Bağımsız ölçeklendirme için hesaplama altyapılarından ayrılmıştır. |
Desteklenmez. Hesaplama altyapılarıyla birlikte bulunur. |
|
|
Katmanlı depolama |
Akıllı veri katmanlandırmalı çok katmanlı depolama. |
Desteklenmez |
|
|
Ölçeklenebilirlik |
Düğüm sayısı |
Uygulanamaz |
0 ila 1.000 |
|
Depolama kapasitesi |
0 ila 1 EB |
0 ila 10 PB |
|
|
Dosya sayısı |
Yüz milyarlarca dosyayı destekler. |
On milyonlarca |
|
|
Ekosistem |
Hadoop ve Spark gibi açık kaynak büyük veri ekosistemlerinin yanı sıra Alibaba Cloud veri ekosistemi. |
Hadoop ve Spark gibi açık kaynak büyük veri ekosistemleri. |
|
|
Kullanılabilirlik |
LindormDFS, O&M gerektirmez ve bakımı kolaydır. |
Durum bilgisi tutan ve bakımı karmaşık olan bir hizmettir. |
|