对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进行剥离传统的XML数据库OO数据库与preRDBMS正在消亡新兴领域文档类数据库图数据库TableStyle数据库与Multi；这方面我小有研究采用存算分离的架构，可以实现统一的存储集成流批处理引擎和分析引擎，降低数据使用门槛的平台，而这或许就是未来数据智能平台发展的新趋势滴普科技实时湖仓引擎DLink就可以实现。

他的建议，如同互联网体系结构的革新新型存算分离技术以及对内生智能与物联网变革的洞察，都为科技界的探索指明了方向最后，他的见解还延伸到了具体的研究领域，如互联网架构研究存算分离技术以及推荐系统研究者的实践，每一项都体现出他对技术与理论相结合的深度理解和执着追求lt。

存算分离的大数据架构的核心优势有

存算分离 大数据存算分离，目前主要对运营商5G公安金融这三个行业的大数据有广泛应用通过分布式存储提供原生大数据接口，支撑所有大数据放在一个资料池里面，任何大数据都可以调用可以实现数据全量的分析，属于数据价值提升的一个手段安全性提高 分布式存储是把数据打散成数据小块，分别存储在不同的。

据了解和自己的分析终结得出，阿里在天猫电商节上对大数据的的处理上基本的技术框架简单来讲就是计算存储分离+高宽带+AI技术+云计算 1，实现计算存储分离，计算存储分离后，再将计算节点与离线资源分布，解决了大数据量存储的问题2，高宽带保证了大数据的实时交互不延时3，通过大量的图像识别和机器学习。

大数据存算分离架构的优缺点

分散存储 利用已有的云存储技术，将数据块分散在多个位置上采用分散保存的方式，不仅能保证其实用性，而且在一定程度上也提高了其安全性“数”“密”分离存储 还可以采用加案的数据和“密匙”相分离的方式，达到数据与quot密匙”互相制约的效果，同时管理数据和使用数据也实现同样的分离，并加强quot密匙。

存储引擎不再单一，本地和云存储并存，计算引擎如Spark和Flink各具特色，满足多样化的场景需求实时分析引擎领域，MPP架构引擎快速发展，而流批一体与LambdaKappa架构也各有所长湖仓一体的设计则实现了数据的统一存储和多场景分析支持，存算分离的架构推动了架构的解耦，云原生与混合云数据云环境的兴起。

这些常见的状况更让从业者头疼不已要解决这些问题，必须实现数据和查询层面形成一体化架构，彻底摆脱大数据平台遇到的这些瓶颈，这样可以大大降低 IT 运维成本和数据管理的技术门槛OushuDB存算分离的湖仓一体模式有何不同 那么，基于OushuDB存算分离的湖仓一体模式与Hadoop+MPP 的quot湖仓分体quot模式有何不。

存储分离是一种分布式计算架构，指的是将计算和存储分别部署在不同的设备上，以提高系统的性能可扩展性和可靠性该架构通常用于大规模数据处理分析和存储场景，如云计算数据中心大数据分析等家庭网络进行计算与存储分离优势是提高系统性能可扩展性可靠性，还降低成本。