同时定位应用程序和数据以优化性能
在本地存储数据意味着大部分读操作都由本地硬件处理，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利用率指标动态选择的，防止副本流量给其他节点带来负担。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，数据在被访问时被拉入本地，以避免远程读取。
使用本地NVMe加速应用程序
AOS架构对于利用NVMe驱动器的性能优势而无需重新设计应用程序来说是最佳的。数据局部性使应用程序可以从NVMe设备的低延迟和高吞吐量中受益，Nutanix Blockstore磁盘格式可以通过SPDK驱动直接访问底层媒体。
确保服务质量
让应用程序所有者安心地使用细粒度的服务质量(QoS)控制他们的工作负载，而不需要为不同类型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引到flash中。
快速自愈而不影响应用程序
由于AOS保护数据的方式，分布式自修复成为可能:写操作在集群中至少两个节点之间复制，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。副本均匀地分布在集群中，这支持快速重建，并在规模上支持一致的性能，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，在无需妥协的情况下提供最大限度的节省，从而最大限度地利用存储投资。
AOS根据潜在的容量节约和应用程序访问模式，动态压缩、重复数据删除和删除数据块，从而在不损害性能或弹性的情况下优化容量利用率。
优化性价比
AOS将整个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。数据在粒度段的层之间动态移动，以在最快的驱动器中保持最活跃的数据，从而在降低成本的同时优化性能。
通过高效的克隆和快照快速响应
快照可以为备份和灾难恢复提供快速的本地恢复，而克隆可以方便地快速、可靠地旋转工作负载。
AOS使用一种细粒度的写时重定向算法来跟踪快照，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工作负载，并在不影响应用程序的情况下创建深层快照链。
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，AOS在小范围内跟踪数据，使其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，在第一天之后的很长时间内持续优化数据管理和维持性能。
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Nutanix圣经
《Nutanix圣经》分解了AOS的内部工作，并解释了它是如何整合在一起的。
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