共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多数读取都是通过本地硬件来处理的，从而改善了延迟和资源利用率。写入的复制位置是基于当前利用率指标动态选择的，从而防止了复制流量减轻其他节点的负担。通过防止网络拥塞并保持资源平衡，这可以使性能保持一致。当工作负载迁移时，访问数据时将其拉出本地，以避免远程阅读。
加速使用本地NVME的应用
AOS体系结构对于利用NVME驱动器的性能优势而无需重新设计应用程序是最佳选择。数据局部性使应用程序能够从NVME设备的低潜伏期和高吞吐量中受益，以及基于RDMA的复制等优化加速应用程序在确保数据可用性的同时写入。
确保服务质量
为应用程序所有者提供精美的服务质量（QoS）控制的安心，而无需为不同类别的应用程序创建筒仓。在吞吐量或IOPS上配置限制，以进行不当行为的工作负载，并将关键应用程序固定在混合簇中的闪光灯。
快速自我无影响的应用程序
由于AOS保护数据的方式，因此使分布式自我修复成为可能：在群集中至少两个节点上复制写入，其中一个本地副本可快速访问，另一个副本发送到另一个节点。复制品在整个群集上均匀分布，即使进行重建，也可以快速重建，并可以在大规模上进行一致的性能。
最大化存储利用率
通过高级数据减少功能，从存储投资中获得最大的收益，这些功能无需妥协就可以提供最大的节省。
AO通过基于潜在容量节省以及应用程序访问模式动态压缩，删除和擦除数据块而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
AO将整个群集的所有持续存储设备结合到一个池中，而不是通过保留快速驱动器来缓存而浪费容量。数据在颗粒段中的层次之间动态移动，以使最活跃的数据保持最快的驱动器，从而优化性能，同时降低成本。
用高效的克隆和快照迅速响应
快照可以使本地还原快速备份和灾难恢复，并且克隆使快速可靠地旋转工作量变得容易。
AOS使用细粒度重定向算法跟踪快照，该算法允许细粒度控制并最大程度地提高效率和性能。在几秒钟内克隆数百个新的工作负载，并创建深度快照链而不会影响应用程序。
依靠高度可扩展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在小段中跟踪数据，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等算法和MAP/DIDEAS，以确保一致性并启用分布式数据处理。
该体系结构使AOS能够在群集增长的同时不断优化数据管理并维持性能，并且随着第1天的添加更多的工作量。
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Nutanix圣经
Nutanix圣经分解了AOS的内部工作，并解释了它们如何融合在一起。
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