解决方案:cp2k的集群负载均衡方案是什么？搜狗多集群组件方案

　　解决方案:cp2k的集群负载均衡方案是什么？搜狗多集群组件方案

　　关键词采集过程相对比较稳定，但是有开发部分。搜狗搜索在关键词位置不是采用负载均衡的方式实现的，所以很难做到延迟小的突破性研究，这将导致极限采集数据的次数上限和质量上限。cp2k的集群负载均衡方案由于是以数据的多场分区方式集群在每个集群内，所以可以支持一个稳定的并发连接；但是搜狗现在只支持中心节点从去除分区，一个场，即3个数据用户集群是不够用的，要再多个集群，那就要分为6个集群，甚至更多，此时代价不菲。

　　且针对搜狗这种只做关键词基础性质量的搜索，不支持api组件，那么搜狗的多集群组件方案就没法用。综上所述，很难做到以数据为中心，产品设计的技术资源都给全集群做产品服务器。如果要做搜索集群的话，直接让搜狗开发部门购买中心服务器就可以了，再采用此后的中心应用集群解决方案，这样和搜狗的采集方案一起就形成了搜索核心的体系，而搜狗的设计者都是不想转向去开发成本回报比较高的研发工作，当然不得不去做搜索引擎的产品推广，而在搜索中的产品体验推广又是不能等效于搜索底层算法的用户体验的。最近观察着。

　　给出个人的一点看法，可能不对的地方，还请多多包涵。作为搜索引擎的核心，目前主要的资源是外部服务器的资源，如：主机、存储、网络等。然后就是搜索整个体系的技术资源，如：搜索规则技术、索引，数据分析，搜索算法，算法逻辑模型，模型设计等等。作为一个完整的搜索体系，其核心就是关键词的集中处理，也就是对外部集群服务器集群的能力的调用。

　　比如第一个关键词从集群内往外的调用集群越多，就是越可以把这个关键词呈现给需要它的用户，提高它的有效性和相对来说更快速地采到用户的数据。很显然搜索集群是最关键的东西。如果搜索集群确实有这么大的采集规模，那么搜索引擎就需要购买更多服务器，以及采用性能更好的集群技术来处理搜索引擎查询量的问题。总之搜索集群是一个非常大的系统，所以有一些问题需要考虑清楚。

　　以搜索引擎为例，如果上百万，甚至千万级别的数据，直接采用百度的搜索并发采集技术肯定是不行的，你在采集*敏*感*词*数据的时候很可能面临集群技术和搜索平台承载力的问题。这时候就需要采用有缓存能力，自身缓存能力更强大的集群技术去处理这些*敏*感*词*数据。说这些不是说不能买服务器来做，在一定规模上服务器还是需要购买的，不然会影响搜索结果的质量和精度。这里我了解了关键词采集集群，索引集群可能也是类似的情况。