还是昨天，另一个头条网友提问，Hadoop节点规模为什么不如Laxcus？和昨天那篇《Laxcus管理几十万台服务器，是怎么做到的？》的提问有点异曲同工，现在顺着上篇的思路再回应一下，建议没看过昨天那篇的先去看看，这样容易理解。
还是从这三个角度来解释：
1. 多域并行集群
2. 松耦合架构
3. 基于DFL人工智能模型的自适应机制
这三个角度实际对应的是：多集群、单集群、单集群下的节点。
多域并行集群。就是将多个子域集群并联起来，由主域集群进行管理，通过并行加大集群规模。Hadoop目前还是单集群结构，而Laxcus能够提升三个量级。
松耦合架构。是借助“异步+弱依赖”的策略，在单集群范围内大幅增加节点并行规模。以采用Power8芯片的核心节点为例，在有大规模并行存储计算和应用软件运行参与的压力测试下，单集群节点稳定运行数量在1000 - 5000之间，所以说可控范围非常大。
基于DFL人工智能模型的自适应机制。这是一种AI算法，作用在单节点上，能够在上级集群不参与情况下，实现节点实现自治管理，保证单台服务器稳定运行不超载。
所以这样下来，集群管理工作的流程就是：首先通过多域并行集群分散集群管理压力，再通过松耦合架构增加单集群可管理节点数量，进一步使用DFL自适应机制保证节点稳定运行减少宕机概率，并且由于人工智能介入集群管理，还可以大幅降低管理人员工作压力，减少误判误操作现象 。三者效果叠加，即保证了Laxcus节点数量远超Hadoop，又保证集群稳定运行。
目前Hadoop仍然使用Yarn的Resource Manager管理节点，设计上没有Laxcus这么复杂，也没有节点自治的概念，节点规模低于Laxcus是可以理解的。
另外说明一下，Laxcus和Hadoop是两个层面的产品。
Laxcus是面向计算机集群和云环境设计的集群操作系统，是运行分布式应用软件的平台，所有基础模块和云端刚需全部一站式实现和集成，比如数据库、大数据、AI、应用容器、安全服务都已经集成在里面。完全不依赖第三方软件。
而Hadoop属于大数据，处理的都是大数据业务，采用模组设计，目前参与的团队组织已经有几十个，产品线非常庞杂，而且有大量重叠，使用的时候，需要用户自己去组装这些模块，象搭积木一样。况且大数据在Laxcus里面只是一个子集，二者无论设计、技术、应用方向，都不是一个层面的产品。
