Cloud Spanner 是否允许我独立于计算扩展存储？

我看到很多声称 Spanner 将计算与存储分离的说法。并确保图表看起来像它一样。但是，在扩展 Spanner 时，我唯一可以转动的刻度盘是集群中的节点数。每个节点都配备了一些计算和 2TB 的存储空间。

很棒的是，即使我超额配置节点超过了我的存储需求，我仍然只为我使用的存储付费。因此，从这个意义上说，计算和存储的成本也是分离的。

但如果我的存储扩展速度比计算速度快怎么办？如果我有 10TB 的数据，我需要 5 个（实际上是 6 个）节点。但是，如果没有足够的查询来使用这些节点上甚至 10% 的可用计算呢？与存储不同，我不会为使用的计算时间付费。只要节点已配置，我就为该节点付费，我无法取消配置，因为我需要存储空间。

这意味着严格意义上的 Spanner 实际上并没有将计算与存储分开。由于我的计算成本会随着存储（以及每秒查询次数）而增加，因此这种说法似乎完全是错误的。

Spanner 可能根本不适合计算比存储慢的用例，但我觉得我一定是误解了一些东西。请帮我看看我方法的错误。

I pay for the node as long as it's provisioned and I can't deprovision it because I need the storage space.

不幸的是，这是真的。

维护数据本身不仅会消耗 CPU，还会消耗内存。因此，节点可以有效处理的数据量是有限的。计算/存储分离的主张在达到限制之前仍然有效。
It's possible that Spanner is simply not intended for a use case where compute scales slower than storage.

恐怕没有解决此限制 ATM 的方法。但我同意这是一个有效的用例，Cloud Spanner 可能应该有一个解决方案来处理它。

虽然它不能直接解决您的问题 - 您可以打开功能请求以提供数据点并帮助团队更好地确定优先级。