¿Alguien ha visto evidencia cuantitativa que respalde el uso de un SSD (unidad de estado sólido) en una estación de trabajo ESRI ArcGIS Desktop? ¿O alguna estación de trabajo SIG para el caso?
Sigo leyendo que los SSD pueden ser un gran impulso para el rendimiento, pero no he visto ningún número que respalde la afirmación. Tengo la sensación de que el aumento de la productividad podría ser comparable a un cambio de configuración de monitor único a doble.
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Respuestas:
Tengo un Intel SSD de 80 GB en mi escritorio. Si bien ha reducido el tiempo que se tarda en iniciar programas y acelera muchas tareas pesadas de E / S, solo ha habido una situación en la que tener un SSD marcó una diferencia fundamental en mi flujo de trabajo.
Estaba usando ENVI, y tuve que convertir un par de rásteres binarios 5000x5000x250 de BSQ interleave a BIP. Usando un disco duro magnético tradicional, tomó aproximadamente 8 horas procesar cada uno. Cuando intenté usar mi SSD, me tomó solo unos 40 minutos .
Mi opinión es que si ya tiene una estación de trabajo bastante decente y dinero para gastar, la actualización a un SSD brindará un aumento notable del rendimiento. Sin embargo, es no un deber-tener - es un lujo (aunque esto dependerá de los flujos de trabajo específicos, que puede ser más I / O pesada).
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Hay una sesión sobre cómo acelerar los servidores SIG utilizando unidades SSD en FOSS4G 2011. Puede encontrar las diapositivas en Slideshare . Sin embargo, se centra en servidores SIG gratuitos y de código abierto. Pero creo que las mismas ganancias de rendimiento también deberían aplicarse a las estaciones de trabajo.
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Otra respuesta cualitativa si está interesado:
Como disco de arranque / almacenamiento para sus aplicaciones, disfrutará de una mejora muy clara en el rendimiento: ¡acabo de instalar mi primer SSD y me encanta!
Las celdas de memoria SSD tienden a degradarse más rápido que un HDD estándar, por lo que escribir datos continuamente en él provocará una pérdida de rendimiento. Tener TRIM habilitado en el disco mitigará esto, pero aún sugeriría almacenar grandes conjuntos de datos, y especialmente escribir datos procesados en un HDD.
Con ese fin, si está trabajando con datos en un servidor, copie los datos en un HDD local para su procesamiento. Luego, cuando haya terminado, envíelo de vuelta al servidor y debería notar tiempos de procesamiento más rápidos.
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