如何选择可扩展处理能力

ZDNet软件频道 时间:2006-09-30 作者:Techrepublic.com.com |  我要评论()
本文关键词:处理器
对于企业及个人用户来说,处理能力似乎永远都不够用,用户迫切需要知道什么样的方法才是最好的、最具扩展性的能够提升关键应用处理能力的方法。

对于企业及个人用户来说,处理能力似乎永远都不够用,用户迫切需要知道什么样的方法才是最好的、最具扩展性的能够提升关键应用处理能力的方法。

对于企业及个人用户来说,处理能力似乎永远都不够用,用户迫切需要知道什么样的方法才是最好的、最具扩展性的能够提升关键应用处理能力的方法。虽然无法预测未来,但是可以预见的是,未来的操作系统和应用与目前相比必定需要更强的处理能力,硬件厂商对此更是起到了推波助澜的作用。

大部分IT专业人士,无论工作时间长短都不会对“摩尔定律”感到陌生,这条定律是1960年代英特尔公司的Gordon Moore(戈登·摩尔)首先提出,故命名为“摩尔定律”。这条定律的内容是:芯片中所使用的晶体管数量每18个月到两年就增加一倍,计算处理能力也随之提升一倍。

用户如果需要更强大的处理能力,其实不一定需要升级新的软件。由于需要处理的数据量大幅增加,用户需要更强的数据处理能力从而才能在合理的时间内完成工作。因此,无可避免的需要增加计算能力,在最近几年中,用户可以采用升级现有系统或者采用更新更快的新系统这两种方式达到目的。现在面临的问题是:哪种方法才是效率最高,成本最低的方法?

快速处理器vs多处理器

假设有一个应用,比如e-mail服务或者SQL数据库,需要更高的处理能力。首先能够采取的,也是最直接的方法是升级至速度更快的处理器。例如,从2GHz处理器升级到3GHz处理器。可以使用速度更快的处理器替换服务器中原有处理器,前提是现有的主板可以支持,或者直接更换一台处理速度更快的服务器。

第一种方法成本较低,但是如果原有计算机主板不能支持比现有处理器速度更快的处理器,就无法实现。另外,这种方法还需要厂家协助安装新处理器,或者需要用户自行开箱安装,但是这样可能就无法获得保修。很显然,购买新设备成本要高得多,但是也会获得其他一些好处,比如能够支持更多的内存,速度更快的总线等。

无论采取升级旧设备还是换用新设备的方案,购买目前市场上速度最快的处理器成本都会比较昂贵,可以考虑将处理器速度提高到略低于目前最高速度的水平。举个例子来说,如果对一台Dell Precision计算机进行升级,3.0GHz双核处理器与3.2GHz处理器的价格只相差194美元,但是3.2GHz与3.4GHz处理器之间价格则相差270美元。

因此,如果额外购买一颗处理器,或者购买一台具有两颗低速处理器的计算机会更加物超所值。当然,这意味着设备应该具有双处理器主板,并且能够支持多处理器。具有两个3.0G处理器的电脑可能不具备单个6.0G同样的处理速度,但是应该会比一个4.0G处理器性能更优,特别是针对某些类型的任务/应用,但是价格要低得多。

增加处理器数量时需要考虑的另外一个问题是软件授权成本,有些软件是按处理器授权的,其他一些程序则不是这样。如果在运行Microsoft ISA Server的系统中增加处理器,根据现在使用的是标准版还是企业版,用户可能需要为每个处理器另外支付1499~5999美元不等。如果使用的是Windows Server 2003文件服务器,那么用户可以任意增加处理器数量而无需支付额外的授权费。不过,如果由于用户数量的增加而需要额外的处理能力,而所使用的是“按设备或者用户数量”授权使用的模式,即通常所说的按座席授权模式,那么用户可能需要额外购买客户端授权(CAL)。

处理器vs并行处理

处理器一般指一台计算机上安装两个或以上处理器,可以通过多个单独的处理器单元或者一个单元上的多个芯片,甚至一个处理器上的多个内核进行实现,并行处理经常被用来形容多个共同处理某一特殊任务的多个单独计算机。

例如,一组计算机可以通过高速以太网连接成为计算机集群,对于网络上的其他计算机来说可以看成为一台设备。建立计算机集群能够达成多种目的,有些集群用于提供容错,作用是当主要设备出现故障时,其他设备能够立刻取代它的工作。这类集群不能提供实时多处理,不过,另外一种类型的集群能够提供负载均衡功能,能将负载分配给两台甚至更多的计算机。高性能集群专为在多台计算机之间分散处理任务而设计,能够显著改进性能,而且这些类型的集群也能提供容错。实施集群需要增加一定的管理成本,并且需要能够支持集群的软件或者第三方集群软件,但是不一定需要大额软件成本的支出。Windows Server 2003的所有版本(网络版、标准版、企业版及数据中心版)都支持负载均衡集群,如果在多个不同Linux发行套件上组建高性能集群,也可以使用免费软件,此外,DragonFly BSD也能支持本地集群。


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