如何解决适用于 Cloud Storage 或 HDFS 的 I/O 差异是什么？
根据 Google Cloud 文档，
Cloud Storage 可能会增加 I/O 差异。在许多情况下，Cloud Storage 比 HDFS 具有更高的 I/O 差异。如果您有一致的 I/O 要求，例如由 HBase 或其他 Nosql 数据库支持的应用程序，这可能会出现问题。
有人可以提供一个差异的例子吗？什么意思？
解决方法
这意味着访问率变化很大，或者在阈值内不一致。
与专用文件系统相比，任何云对象存储都具有更高的差异，因为它们是多租户的
一般来说，评论是说您不会使用 GCS 作为数据库（特别是 HBase、Kudu、其他 Hadoop 数据库）的后端，因为它会给这些通常低延迟的系统带来延迟，即使 GCS可以作为后备HDFS存储层
,您可以将 I/O 转换为读取（输入）和写入（输出） 当读取或写入速率在一个较窄的范围内时，您可以轻松决定从网络带宽到 RAM 和 CPU 的资源规划。
随着 I/O 差异的增加，您拥有更广泛的读取和写入速率，并且部署优化的基础架构变得更加困难。
正如@OneCricketeer 所提到的，云存储的较大差异可能是多租户和大量服务部署的结果。
缓解此问题的一种方法是将服务划分为多个 I/O 差异范围（即：数据库、对象存储、文件存储等）。
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