固態驅動器(SSD)是否能夠讓大數據分析變得更有效率？

　　Phil Goodwin：首先，我來描述一下三種不同類型的SSD部署。第一種是服務器端高速緩存，即直接將SSD安裝至服務器；第二種是存儲端高速緩存，我將其形容成“Tier 0”，即通過自動存儲分層將SSD置于陣列中的一個特定層；最后一種是全閃存陣列。

　　好了，現在我來回答剛才的問題，“SSD能否讓大數據分析變得更為高效”，我的答案是“不能”，不過也不能一概而論，其取決于你的環境是CPU受限還是I/O受限。分析講究兩個重要的因素：處理和I/O。如果是CPU受限，或是處理端負載過重，那就沒辦法，事實上你需要換個更快的處理器；但如果你需要循環往復地讀取大量的數據（其中也摻入大量需要順序讀的數據），或者類似的情況，這就是I/O受限，那么SSD的確能夠幫上忙，讓大數據分析變得更有效率。

　　因此，確切地說，問題應該是：當處于I/O受限的環境時，哪種SSD部署更為明智？實踐表明，當處于需要翻來覆去地讀數據的情況時，使用服務器端或Tier 0；而當讀取的數據是大量且連續的（而不是循環式的），布置全閃存陣列則更為適合，可以從中獲得大量的性能。自此，你就可以從正確的配置中真正地收獲奇效。