信创环境下，大数据存储和计算融合还是分离？

在信创环境下，采用ARM技术路线部署大数据存储和计算架构时，选择融合部署还是分离部署，需基于业务需求、资源管理、成本控制及系统扩展性等多方面因素综合考虑。根据当前数据分析技术趋势与市场实践，以下几点可作为决策参考：

1. 技术发展趋势：

   • 云原生分布式：现代数据分析倾向于采用云原生分布式解决方案，以应对数据规模的高速增长。云原生架构支持资源高效池化，提供横向扩展能力，适应不同业务场景下的资源隔离与数据共享需求。

2. 存储计算分离：云计算环境下的数据库设计倾向于将存储与计算分离，实现资源解耦、独立扩展，以满足不同业务阶段对资源的灵活配置和成本优化。这种架构有利于资源的高效利用和按需付费模式。

3. 大数据与数据库一体化：随着技术发展，大数据平台与传统数据库技术逐渐融合，旨在解决扩展性与一致性问题，同时提供高性能分析能力。这表明，在特定场景下，融合部署能够简化架构，提升数据处理效率。

4. 应用场景考量：

   • 对于需要快速响应、实时分析的应用（如游戏/金融行为日志分析、广告投放效果监控），融合部署可能更有利于减少数据迁移延迟，提升查询速度。
   • 而对于大规模数据仓库应用，尤其是涉及复杂ETL操作、离线分析与在线查询并存的场景（如电商、物联网、营销分析），分离部署有助于更好地管理资源，保证高并发查询性能的同时，控制成本。

综上所述，ARM技术路线下的大数据存储与计算部署策略应依据实际业务需求来定。若追求极致的实时分析能力和架构简化，融合部署可能是较好的选择；而如果业务侧重于处理大量离线分析任务，或需高度灵活性和成本效益，分离部署则更为合适。最终决策还需结合具体的技术成熟度、生态支持以及运维团队的经验进行细致评估。