共同定位应用和数据以优化性能
在本地存储数据意味着大部分读操作由本地硬件处理，从而提高了延迟和资源利用率。写操作的副本位置是根据当前的利用率指标动态选择的，从而防止副本流量负担其他节点。这通过防止网络拥塞和保持资源平衡来实现一致的性能。当工作负载迁移时，数据在访问时被拉到本地，以避免远程读取。
使用本地NVMe加速应用程序
AOS架构最适合利用NVMe驱动器的性能优势，而无需重新设计应用程序。数据本地化使应用程序受益于NVMe设备的低延迟和高吞吐量，Nutanix Blockstore磁盘格式允许通过SPDK驱动程序直接访问底层媒体。
确保服务质量
通过细粒度的服务质量(QoS)控制他们的工作负载，让应用程序所有者安心，而不需要为不同类别的应用程序创建竖井。为行为不端的工作负载配置吞吐量或IOPS限制，并在混合集群中将关键应用程序固定在闪存上。
在不影响应用的情况下快速自我修复
分布式自修复之所以成为可能，是因为AOS保护数据的方式:在集群中至少两个节点上复制写操作，一个本地副本用于快速访问，另一个副本发送到另一个节点。副本均匀地分布在整个集群中，这支持快速重建并支持大规模的一致性能，即使在进行重建时也是如此。
存储利用率最大化
利用先进的数据缩减功能，最大限度地利用您的存储投资，在不需要妥协的情况下提供最大限度的节省。
AOS根据潜在的容量节省和应用程序访问模式，通过动态压缩、重复数据删除和擦除编码数据块，在不损害性能或弹性的情况下优化容量利用率。
优化价格与性能
AOS将集群中的所有持久存储设备合并到一个池中，而不是通过为缓存预留快速驱动器来浪费容量。数据以粒状段在层之间动态移动，以便将最活跃的数据保存在最快的驱动器中，从而在降低成本的同时优化性能。
快速响应高效的克隆和快照
快照可以为备份和灾难恢复提供快速的本地恢复，而克隆可以轻松、快速、可靠地增加工作负载。
AOS使用细粒度的写时重定向算法跟踪快照，该算法允许细粒度控制并最大化效率和性能。在几秒钟内克隆数百个新的工作负载，并在不影响应用程序的情况下创建深度快照链。
依赖高度可伸缩和自我管理的数据服务
与市场上的其他HCI解决方案不同的是，AOS在小范围内跟踪数据，从而能够更有效地管理数据。它的分布式元数据服务使用paxos和map/reduce等算法来确保一致性，并支持分布式数据处理。
这种架构使AOS能够在集群增长和增加更多工作负载的情况下持续优化数据管理并保持性能。
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Nutanix圣经
Nutanix圣经分解了AOS的内部工作，并解释了它们是如何结合在一起的。
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