存内计算(存内计算和存算一体)

存期的计算公式根据具体的存款种类和机构有所不同，但通常采用简单的计算方式。具体公式为：存期=存款期限+剩余天数/一年中的天数。

以下是关于存期计算公式的详细解释：

1.存款期限的计算：这是指从存款开始到约定结束的时间跨度，通常以年为单位。例如，如果一笔存款的期限是三年，那么存期计算中，三年会转化为相应的年数。

2.剩余天数的计算：这部分涉及从存款的某一起始日到年底或者指定到期日的总天数。在计算时，通常采用每年固定天数假设，然后根据实际的存款起始日期和结束日期来计算剩余天数。

3.合并计算：将存款期限和剩余天数结合起来计算总存期。

这种计算方法考虑了时间的连续性和跨年度的天数差异，能够更准确地反映存款的实际时长。

在实际应用中，银行或其他金融机构可能会根据自身的规定和客户的具体需求，采用略有不同的存期计算公式。

因此，在进行具体的金融交易时，还需以相关机构的规定为准。

了解存期计算公式对于个人理财和财务管理非常重要，它能够帮助人们更好地规划自己的资金安排，确保资金在特定的时间内获得相应的收益。在进行存期计算时，还应考虑到利率变动等其他因素对于最终收益的影响。

存内计算和存算一体

存算一体-MCU-SOA一起聊

存算分离，该如何分离？

存算分离作为一种架构潮流，在数字化转型和企业IT架构重塑中备受关注。

在计算机系统中，计算是由CPU和内存共同组成的算力单元，而存储则是持久化数据的存放单元。

从单体计算机的角度来看，计算与存储分离实际上是一个伪概念，因为网络传输速度无法满足计算和存储间的高效交互，导致计算与存储耦合是更常见的情况。

然而，随着网络技术的发展，计算与存储的耦合设计逐渐暴露出了资源浪费、服务器款型复杂维护难度大、扩容不便等缺点。

计算与存储分离的应用场景

计算与存储分离主要应用于数据库和消息队列。

在数据库领域，如传统的主从结构，主库接收数据变更，从库读取binlog以实现数据复制。

这种架构在主库负载较大时，主从复制速度慢，数据库备份和扩容成本增加，促使我们向计算和存储分离的方向发展，让所有节点共享一个存储。

现代数据库如PolarDB、OceanBase、TiDB等已逐渐采用计算和存储分离的设计模式，这是数据库未来的主要发展方向。

在消息队列领域，如Kafka、RocketMQ等，本地磁盘用于保存消息队列。

这导致容量有限、消息堆积问题，影响历史数据查询和扩容成本。

ApachePulsar的出现解决了这些问题，它分离了数据计算和数据存储，数据计算通过Broker层进行负载均衡，存储则通过Bookie层实现，使得计算和存储分离成为消息队列未来发展的主要趋势。

大数据架构中的存算分离应用

传统的大数据架构中，计算和存储资源共用，如Hadoop集群配置，每个节点既是计算节点也是存储节点。

随着CPU算力和网络速度的增长，数据量的增加，多副本设计导致成本飙升，计算和存储绑定的设计实用性降低。

随着Spark和Flink等框架的兴起，批处理和流处理的需求变化，促使大数据架构向计算存储分离方向发展。

现在，许多大数据引擎支持计算存储分离，通过外部存储引用进行数据对接，避免了传统ETL加载的局限性。

Hadoop生态圈也开始拥抱计算与存储分离，支持在私有云或公有云上运行计算集群，连接共享存储和云存储，实现计算和存储的独立扩展、数据集中存储和统一数据湖，以及大数据混合云的构建。

计算与存储分离的未来

计算与存储分离虽然被赋予了一定的噱头意味，但实际上它并非那么复杂，也没有那么简单。

关键在于以业务为核心，根据技术发展和业务需求进行架构调整。

计算与存储分离是架构演进的一部分，它能够促进资源的合理分配，提升系统性能，适应业务复杂性和变化。

通过计算存储的分离，可以实现软件版本的灵活管理，存储部分追求稳定性，计算部分追求快速响应，从而构建以数据湖为核心的服务体系，提供稳态数据资源和服务，以及敏态数据能力与服务，实现数据治理与运营。