有一些存儲虛擬化軟件廠家，例如DataCore Software注意到了底層操作系統(tǒng)每一次只能處理一個單一的I/O請求。它的方式是通過增加軟件來讓操作系統(tǒng)能同一時間同步處理多個請求。
顯而易見的是不充分提供 (underprovisioned)或者設計失敗的存儲系統(tǒng)會給大數據或者IoT系統(tǒng)帶來效果的降低。
網絡架構對于任何分布式或者集群計算工具來說都是至關重要的。它的容量、延遲和性能可以促進或阻礙這類技術。和處理器、內存和存儲一樣，網絡架構也需要細心選擇。
當大數據工具需要一些數據的時候，如果網絡沒有足夠的容量、響應慢或者對于不同類型I/O請求有偏向，那么性能就會變得很差。同樣的事情對處理IoT系統(tǒng)里面智能設備發(fā)出的小型、突發(fā)式的請求處理上卻并非如此。因此要對兩種類型的請求進行平衡是一種挑戰(zhàn)。
對于其他的組件，需要對網絡媒介特性進行調研，例如Gigabit以太網或Fibre Channel，在購買網絡之前進行成本/效益分析。
我曾經看到過一個項目，其目標是捕獲百萬級別的小型移動設備信息，并且進行分析——這是一個早期的IoT項目。這個公司發(fā)現它的網絡處理在負載的時候不夠快，因為網絡設計之初是為了管理大型數據傳輸而非百萬個小型數據請求的。
原文來自 TechTarget