NAS در مقابل سرور

NAS در مقابل سرور: کدام یک برای شما مناسب است؟

ذخیره سازی داده ها بخش حیاتی هر سازمانی است زیرا توزیع سریع و ایمن داده ها از اطلاعات حیاتی کسب و کار ضروری است. NAS (Storage متصل به شبکه) و سرور ذخیره سازی دو گزینه اصلی ذخیره سازی برای دسترسی، ذخیره سازی و اشتراک گذاری داده ها هستند.

NAS در مقابل سرور، چه تفاوتی دارد و کدام یک برای شما مناسب است؟

NAS - هارد دیسکی که به شبکه متصل است
NAS یک معماری ذخیره سازی دسترسی در سطح فایل است که به یک شبکه متصل است که چندین کاربر و دستگاه های مشتری ناهمگن را قادر می سازد تا داده ها را از ظرفیت دیسک متمرکز بازیابی کنند. مستقیماً به یک سوئیچ اترنت متصل به سرورها متصل می شود. بنابراین، کاربران در یک شبکه محلی (LAN) می توانند از طریق یک اتصال اترنت استاندارد، به ذخیره سازی مشترک از NAS دسترسی داشته باشند.

بر خلاف هارد دیسک‌های خارجی سنتی، دستگاه‌های NAS معمولاً نوعی سیستم‌عامل داخلی دارند که عملکردهای نرم‌افزاری مانند پخش جریانی رسانه بومی، پخش جریان چاپگر یا ذخیره‌سازی متصل از راه دور را اضافه می‌کند.

سرور - سخت افزار با امنیت بالا با فایروال داخلی

سرور یک سخت افزار با کارایی بالا است که برای پردازش درخواست ها و ارائه داده ها به رایانه های دیگر از طریق شبکه محلی یا اینترنت طراحی شده است.  hp سرور اینترنت معمولاً با حافظه پردازشی و ظرفیت ذخیره سازی اضافی برای رسیدگی به کاربران و درخواست های انبوه پیکربندی می شود.

سرورها را می توان بر اساس چهار استاندارد مختلف به انواع مختلف طبقه بندی کرد، از جمله فاکتور فرم سرور، معماری مجموعه دستورالعمل، کمیت پردازنده و انواع کاربرد. به عنوان مثال، بر اساس فاکتور فرم سرور، سرورها را می توان به رک تقسیم کرد

NAS در مقابل سرور: تفاوت چیست؟

اگرچه NAS و سرور شباهت‌هایی در اشتراک‌گذاری فایل‌ها بین دستگاه‌های موجود در شبکه دارند، اما از برخی جهات با یکدیگر تفاوت دارند.

• • عملکرد: یک سرور را می توان برای انجام عملکردهای مختلفی پیکربندی کرد، مانند کار کردن به عنوان سرور فایل، سرور چاپ، سرور پایگاه داده برنامه، سرور وب و غیره. برخی از سرورها حتی می توانند چندین عملکرد را یکپارچه کنند. با این حال، به عنوان یک سرور ذخیره سازی داده، NAS چندین عملکرد مانند یک سرور را ارائه نمی دهد که وظیفه اصلی آن ذخیره سازی داده است.
  • قیمت: در مقایسه با NAS، سرورها به قدرت بیشتری نیاز دارند و گرانتر هستند. علاوه بر این، سیستم‌عامل‌های سرور اغلب از شرکت‌ها می‌خواهند مجوز سرور را خریداری کنند که این نیز هزینه است.
  • پیکربندی: به دلیل تطبیق پذیری، سرورها نیاز به پیکربندی دارند و به تراشه های پردازشگر سریع، رم سرور بیشتر و فضای دیسک داخلی کافی نیاز دارند. به این ترتیب، سرورها بهتر می توانند نیازهای کاربران نهایی برای تهیه برنامه را برآورده کنند. در مقابل، توابع NAS نسبتا ساده هستند، که تقاضای زیادی برای پیکربندی ندارند.
  • اتصال: متفاوت از سرورهایی که همیشه به آرایه های دیسک متصل هستند، NAS معمولاً به صورت مستقل کار می کند و به ندرت به ماشین های دیگر متصل می شود.
  • کارایی: وقتی صحبت از کارایی ذخیره سازی می شود، NAS بهتر از سرورها کار می کند زیرا معماری سخت افزاری و نرم افزاری سیستم را بهینه می کند. با NAS، داده‌ها را می‌توان مستقیماً بین مشتری و دستگاه ذخیره‌سازی به جای از طریق RAM سرور منتقل کرد، که سرعت پاسخ و پهنای باند سریع‌تری را متوجه می‌شود.

دسته بندی سرورهای GPU

سرورهای GPU را می توان بر اساس عوامل مختلفی از جمله معماری GPU، هدف، عملکرد و فرم فاکتور دسته بندی کرد. در اینجا چند دسته رایج از سرورهای GPU آورده شده است:

انتخاب پردازنده سرور اچ پی 

سرورهای تک GPU:

1. سرورهای تک GPU ابتدایی ترین نوع سرورهای GPU هستند که مجهز به کارت گرافیک انفرادی هستند. آنها برای پروژه های کوچک مقیاس، تلاش های تحقیق و توسعه، و همچنین برنامه های کاربردی یادگیری عمیق در سطح پایه طراحی شده اند.
2. معمولاً دارای یک کارت گرافیک است که سطح متوسطی از قدرت محاسباتی را ارائه می دهد.
3. راه حل مقرون به صرفه برای کاربرانی که به شتاب GPU نیاز دارند اما نیازی به عملکرد بالا ارائه شده توسط چندین GPU ندارند.
4. مناسب برای کارهایی با نیازهای محاسباتی متوسط و در مواردی که ملاحظات بودجه بسیار مهم است.

سرورهای چند GPU:

سرورهای Multi-GPU به طور خاص برای قرار دادن چندین کارت گرافیک در یک شاسی سرور طراحی شده اند. این سرورها با استفاده از توان محاسباتی جمعی چندین پردازنده گرافیکی، عملکرد قابل توجهی افزایش می دهند.

• • می تواند میزبان چندین GPU باشد که امکان پردازش موازی و افزایش قابلیت های محاسباتی را فراهم می کند.
  • ایده آل برای کارهای محاسباتی با کارایی بالا، از جمله شبیه سازی های علمی، تجزیه و تحلیل داده ها، و پروژه های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ.
  • ارائه قدرت پردازش برتر در مقایسه با سرورهای تک GPU، و آنها را برای کارهایی که به منابع محاسباتی فشرده نیاز دارند، مناسب می کند.