Scale out模式更适用于云存储基础架构
IT168：像今年IBM有XIV，然后它发布的时候也是说这款产品是明确针对Web2.0市场的，然后EMC也发布了一个atmos，然后您会认为云存储对于基础架构平台，会带来什么挑战吗？
张瑾：我觉得硬件平台上它跟存储系统有个最大的差别在于，你比如说我有一台EMC的DMX，那么它可扩展的范围毕竟是有限的，就是说我现在买100P，可能以后再买100P，可能再扩展几次之后它就不够了，经常会是这样，实际上这我觉得会是一个向外扩展和一个向上扩展一个差别，就是说相对企业外部这种应用来说，实际上它不单单是扩展，它也包括收缩，它需要对容量变化的灵活性是非常高的，就是你有可能今天有一个什么热点话题，于是某一个数据的访问非常非常的多，而平常并不会这样，那么它有很大的这种非规则性的这种变化。
对于性能也好，对于容量也好，这些需求对它的灵活性的要求都非常高，我觉得相对企业这种向上扩展来说，现在新的一种提法叫向外扩展，就是所谓scale out，就是以结点的方式来进行扩展，这种方式，它可以在相当大的范围内能实现的，就是我现在是10T的性能，如果要扩展到100T，那么我跟着它性能也能提升10倍，再扩展到1000T，仍然可以再提升10倍，从这一点上来说，传统这种scale up这种结构，应该是在扩展性上并没有提供这么好的灵活性，所以我觉得scale out这种架构可能会成为一个未来技术发展的一个新的方向。
IT168：总结一下您刚才说的，大致的意思应该是说这个云存储它的规模是有一定的不确定性，因为在这个规模的不确定性下，所以会采用一些scale out的方式来替代scale up的这种存储系统，那您觉得在构建这种云存储架构上，其实还有一点，我觉得我们可以问一下，其实包括XIV还有它的atmos基本上采用的都是比较低级的硬件，是不是也是因为在这种规模的这种情况下，它必须要降低成本，保持一个良好运营的一个成本效益的问题？
张瑾：现在实际上基本上所有scale out都是采用相对低廉的价格来运作，道理很简单，因为它的计算资源也是分布式的，你像它不存在你说的一个或者两个，然后所有的数据都需要通过这个东西，这样来传输，这样的话我这个控制器就会成为一个性能瓶颈，那么scale out这种架构它不是这种架构，那么你访问这部分的数据，由这边的控制器处理，访问那边的数据由那边控制器处理，那么如果你需要扩展的时候，它不单单是扩展硬盘，等于是连控制器的数量一起扩展，所以相对来说，你具体到任何一个控制器的时候，对它的这个性能要求都不像原来那么高，而且是可预见的，所以说这种架构一般来说都会采用相对低廉的硬件去实现，但是它整体的性能仍然是会很高的。
