大数据时代到来 企业如何破解计算扩容难题

来源: 硅谷动力
2012/7/12 13:55:32
大数据时代已经降临,大数据时代的商业活动和经济运行的决策将越来越倚重于数据分析,而非经验和直觉;在社会管理、科学研究等领域中也越来越多地引入大数据的分析结果作为规划或预判的依据。大数据时代(Age of Big Data)的特征:一是物联网更加普及,围绕个人为核心,数据生产速度加快,二是计算任务日益繁重,需依托基于云计算的高性能处理平台。如何在海量、多样、快速变化的数据中提取有价值的信息,进而“冶炼”成商业知识,对企业提出了严峻挑战的同时也提供了无限机遇。

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本文关键字: 大数据 云计算

大数据时代已经降临,大数据时代的商业活动和经济运行的决策将越来越倚重于数据分析,而非经验和直觉;在社会管理、科学研究等领域中也越来越多地引入大数据的分析结果作为规划或预判的依据。大数据时代(Age of Big Data)的特征:一是物联网更加普及,围绕个人为核心,数据生产速度加快,二是计算任务日益繁重,需依托基于云计算的高性能处理平台。如何在海量、多样、快速变化的数据中提取有价值的信息,进而“冶炼”成商业知识,对企业提出了严峻挑战的同时也提供了无限机遇。

人们发现,伴随着大数据时代来临,企业IDC数据中心遇到了容量瓶颈,中心机房的计算能力比预想的时间更早达到饱和,企业数据中心的扩容成了难题。那么企业数据中心如何破解扩容难题呢?

首先,找到可以快速部署的--高密度计算系统。大数据时代的关键是计算,计算能力的提升无疑是解决问题的根本,那么怎样获得高密度计算系统呢?人们发现标准化技术组成的高密度系统更可靠一些,而某些刀片类产品,还是存在着扩容和兼容性的问题。同时过高的密度也给散热及能源供应带来更多负担。所以基于机架式结构的高密度服务器是非常好的选择。

其次,实现基于万兆网技术的--高速互联互通。大数据时代的特点是信息的高速流入和流出,负载均衡和计算迁移随时无处不在,只有高速互联互通的网络,才能破除企业I/O瓶颈,实现大数据的价值。所以宝德大数据中心解决方案特别强调数据的高速传输能力。

另外,通过智能化管理技术--构建绿色IDC。我们知道,单纯增加硬件密度获得高密度计算能力的思路是不可取的,有统计资料显示,按传统方式计算密度提高一倍,则机柜占地面积要扩大一倍半,同时机房用电的50%被用于空调散热,所以这样仍然难以解决机房的高密度扩容问题。因此,真正切实有效的方法是采用低功耗服务器,存储和网络产品,并运用智能化管理,构建绿色IDC.

早期宝德集团发布的观澜湖系列云服务器,通过高性能服务器和虚拟化技术快速形成计算资源池,以方便快捷的形式满足用户快速扩容的需要,恰恰好为企业数据中心扩容提供一个良好的解决方案。宝德观澜湖系列云服务器采用多路设计,处理器主要采用XeonE5系列高性能处理器,根据用户需求适当搭配GPU,通过CPU+GPU并行计算以实现高性能计算能力。支持板载的双千兆网卡,也可以通过选配四个10Gbps万兆网卡形成更为强大的数据传输能力。充分利用Xeon E5-4600平台优势,通过采取先进晶片制作工艺,使CPU性能提升,功耗降低;同时利用CPU智能管理技术和优化设计降低空转等方法帮助用户充分利用电能。

宝德观澜湖系列云服务器以优异的性能和设计面向云计算和大数据时代,可将海量数据探索的成本降低,使企业能够广泛享受数据探索带来的无所不在的价值,给企业带来全新的智能管理方式。

责编:赵宝锋
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