存算分离（Storage-Compute Separation 或 Storage-Compute Decoupling）是一种数据架构设计理念，旨在将数据存储（Storage）和数据处理/计算（Compute）功能分离开来。这种设计允许存储资源和计算资源独立扩展和优化，互不影响，根据实际需求灵活配置，从而提高系统的效率和成本效果。

存算分离的主要优势包括：

1. 弹性伸缩性：计算需求和存储需求往往不是线性关系。存算分离允许根据实际需要独立扩展计算能力和存储容量，使得资源管理更加灵活高效。
2. 成本效益：通过优化资源使用，企业可以根据需求购买合适的资源，避免资源浪费，从而降低成本。
3. 性能优化：计算和存储可以根据特定的工作负载需求在最适合的环境中运行，比如高性能计算可以在配备了高速CPU和大量RAM的服务器上进行，而数据可以存储在具有高I/O吞吐量的存储系统中。
4. 系统稳定性增强：由于计算和存储分离，系统的一个部分发生故障不会直接影响到另一部分，从而增强了系统的稳定性和可用性。

应用场景

存算分离架构广泛应用于云计算、大数据分析、数据仓库、以及需要高度弹性和动态伸缩能力的应用场景中。例如，Amazon S3（存储服务）和Amazon EC2（计算服务）就是实践存算分离理念的典型服务。常用存储层文件系统还有HDFS,CFS,AFS等。

相对于本地存储

• 互联网服务在上线迭代时也可以大大减少部署时间，进而提高发布效率
• 此外还可以避免单机IO热点问题
• 在存储成本上将，比如本地存储模式下，有N个容器就有N个存储，但使用共享卷之后，就成N对1，也减少了存储成本。但从实际应用来讲，如果是高可用性的系统，往往不会在意这点成本，为了保证系统的容灾性，还会设计增加本地cache，当共享卷发生异常之后可以维持系统正常运行。

实现方式

存算分离可以通过多种技术手段实现，包括但不限于云服务、容器技术、以及特定的软件定义存储（SDS）和软件定义计算解决方案。

总的来说，存算分离为数据密集型应用提供了一种更为灵活、高效和经济的资源管理方式，使得企业可以根据业务需求快速调整资源配置，优化性能和成本。