机架式和刀片式的区别不是一个横着,一个竖着,戴尔的刀是竖着插入,但hp和华为的刀片都是横着插的。
刀片式更多用于高密度堆叠,一把刀可以两路cpu,华为e9000为例,半刀可以插入16把,机笼高度12u,也就说,16x2=36颗处理器,而现在1u的服务器最多两路cpu,同样12U的高度仅仅能提供12x2=24颗处理器,你可以看到,同样的空间里面cpu的的数量多出50%;
刀片可以灵活更换背板,背板包括交换机板,12u的空间还包括了交换机,这个是机架式做不到的,还是上面的例子,同样12u,还有1u要用来安装交换机,考虑到这个因素,机架式1u只能安装11台;
电源冗余方案更加强大,机架式服务器1u的最多一个电源做冗余,而e9000的刀笼支持6个3000W/2000W AC或6个2500W DC热插拔电源模块,支持N+N或N+M冗余配置;
管理也更方便,网络上只需要针对刀笼开通一个端口就可以管理全部的刀片,而同样空间下,12台1u服务器,每台都需要配置一个;
这些仅仅是理论上,实际上使用并不是如此顺畅,比如说交换机模块,有些公司的网络工程师熟悉思科类的较多,而有些刀片服务器的交换机模块是博通做到,比如戴尔,而且,这对工程师的要求也高了很多,因为必须服务器和网络设备都要熟练才可以,我曾经见过给我们上门的工程师因为不懂网络,将我们的网络打成了环路。
所谓刀片服务器(准确的说应叫做刀片式服务器)是指在标准高度的机架式机箱内可插装多个卡式的服务器单元,实现高可用和高密度。每一块"刀片"实际上就是一块系统主板。它们可以通过"板载"硬盘启动自己的 *** 作系统,如Windows NT/2000、Linux等,类似于一个个独立的服务器,在这种模式下,每一块母板运行自己的系统,服务于指定的不同用户群,相互之间没有关联。不过,管理员可以使用系统软件将这些母板集合成一个服务器集群。在集群模式下,所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境,并同时共享资源,为相同的用户群服务。在集群中插入新的"刀片",就可以提高整体性能。而由于每块"刀片"都是热插拔的,所以,系统可以轻松地进行替换,并且将维护时间减少到最小。
这些刀片服务器在设计之初都具有低功耗、空间小、单机售价低等特点,同时它还继承发扬了传统服务器的一些技术指标,比如把热插拔和冗余运用到刀片服务器之中,这些设计满足了密集计算环境对服务器性能的需求;有的还通过内置的负载均衡技术,有效地提高了服务器的稳定性和核心网络性能。而从外表看,与传统的机架/塔式服务器相比,刀片服务器能够最大限度地节约服务器的使用空间和费用,并为用户提供灵活、便捷的扩展升级手段。
刀片式服务器已经成为高性能计算集群的主流,在全球超级500 强和国内100 强超级计算机中,许多新增的集群系统都采用了刀片架构。由于采用刀片服务器可以极大减少所需外部线缆的数量,可以大大降低由于线缆连接故障带来的隐患,提高系统可靠性。
IBM 提供的Blade Center 是一个7U 的19 英寸机架装置,可以为刀片服务器提供冗余电源、冗余风扇、管理单元以及连接背板,并可安装网络交换机模块等。每一Blade Center 可以安装14 个刀片服务器,不同CPU 的刀片服务器可以混插,并支持刀片服务器的热插拔。采用刀片服务器,单一机柜最多可容纳84 个刀片服务器,共168 个处理器。目前,IBM的刀片支持Intel Xeon, Opteron 和PowerPC 等不同CPU 类型,以及AIX、Linux、Windows 等不同 *** 作系统。由于刀片中心包含了交换机模块和独立的管理模块,可以极大地减少所需线缆和外部交换机。它的优点主要如下:
(1)大大降低运行管理费用
(2)高处理能力密度,节省宝贵空间和占地费用
(3)低耗电降低电费
(4)低散热减少空调费用
(5)可靠性设计更加完善,减少停机时间
(6)冗余电源、风扇
(7)光路诊断
(8)电缆连接点大大减少
(9)冗余交换模块和电缆连接pc 个人电脑,personal computer的简称,我们日常用的笔记本,家庭电脑,办公电脑都叫PC
刀片,正确一点应该是叫刀片式服务器,标准有1U 2U等,1U的大小跟你在网吧看到的16口或者24口交换机差不多比较薄
机架,就是专门放服务器的架子,跟专门放鞋鞋架差不多,:),不过一般较专业的机架会做到恒温恒压防静电等等刀片服务器在数据中心的应用已经存在很长时间了,长期以来我们的数据都是保存在刀片服务器中的。
但我们平时在不知觉中就存储在了刀片服务器中。
而高密度服务器,将尽可能多的服务器放置在尽可能小的空间。按照这种思路,刀片服务器是理想的选择,因为你可以将某些刀片服务器放置在10U的机架里,而同等规模的普通服务器却需要占用16U的机架。
高密度服务器配置受益于虚拟化软件,带有高密度配置的整合、高密度配置减少电力消耗
你可以去“小鸟云服务器厂商”的网上线咨询一下,也可以看看这方面的资料
,应该可以帮你解决所有问题
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)