Scale-Out（横向扩展） 跟 Scale-Up（纵向扩展）

Scale-Out（横向扩展） 跟 Scale-Up（纵向扩展）在最近看Hadoop的时候经常出现，所以整理一下。在公司做IT管理的时候也经常会用到这个概念，并且在公司系统需要扩展来满足需求是，做决策的时候也会经常遇到选择哪个模式做扩展公司内部IT系统。

 Scale-Up（纵向扩展）： 正如一下图示，系统硬盘保持不变并且添加所需要的硬盘。

这种方法不需要添加网络设备，但是需要额外硬盘（+电源，冷却系统）。

Scale-Out（横向扩展）：如下图，需要添加单元（Node，添加的单元包括controller所以可以看成单独的系统）。

优缺点 ：第一种方法扩展时虽然只需要添加GB的费用，但是Controller链接Storage的个数有限。第二种方法可以并行处理（Hadoop），处理速度快但是实现跟管理比较复杂。

从Hadoop角度看的话，稍微不同。Hadoop里说的Scale-Up是对一个Node添加所需的（包含CPU，内存等）硬件费用会更高。而且硬盘大小的发展速度远远高于硬盘读取发展速度所以提倡Hadoop的Scale-Out对N个存储空间可以并行读取并结合处理结果返回即MapReduce。