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大數據時代,企業如何破解計算擴容難題

2012-07-17 11:28:15來源:西部e網作者:

大數據時代已經降臨,大數據時代的商業活動和經濟運行的決策將越來越倚重于數據分析,而非經驗和直覺;在社會管理、科學研究等領域中也越來越多地引入大數據的分析結果作為規劃或預判的依據。大數據時代(Age of Bi

大數據時代已經降臨,大數據時代的商業活動和經濟運行的決策將越來越倚重于數據分析,而非經驗和直覺;在社會管理、科學研究等領域中也越來越多地引入大數據的分析結果作為規劃或預判的依據。大數據時代(Age of Big Data)的特征:一是物聯網更加普及,圍繞個人為核心,數據生產速度加快,二是計算任務日益繁重,需依托基于云計算的高性能處理平臺。如何在海量、多樣、快速變化的數據中提取有價值的信息,進而“冶煉”成商業知識,對企業提出了嚴峻挑戰的同時也提供了無限機遇。

人們發現,伴隨著大數據時代來臨,企業IDC數據中心遇到了容量瓶頸,中心機房的計算能力比預想的時間更早達到飽和,企業數據中心的擴容成了難題。那么企業數據中心如何破解擴容難題呢?

首先,找到可以快速部署的——高密度計算系統。大數據時代的關鍵是計算,計算能力的提升無疑是解決問題的根本,那么怎樣獲得高密度計算系統呢?人們發現標準化技術組成的高密度系統更可靠一些,而某些刀片類產品,還是存在著擴容和兼容性的問題。同時過高的密度也給散熱及能源供應帶來更多負擔。所以基于機架式結構的高密度服務器是非常好的選擇。

大數據時代,企業如何破解計算擴容難題


其次,實現基于萬兆網技術的——高速互聯互通。大數據時代的特點是信息的高速流入和流出,負載均衡和計算遷移隨時無處不在,只有高速互聯互通的網絡,才能破除企業I/O瓶頸,實現大數據的價值。所以寶德大數據中心解決方案特別強調數據的高速傳輸能力。

另外,通過智能化管理技術——構建綠色IDC。我們知道,單純增加硬件密度獲得高密度計算能力的思路是不可取的,有統計資料顯示,按傳統方式計算密度提高一倍,則機柜占地面積要擴大一倍半,同時機房用電的50%被用于空調散熱,所以這樣仍然難以解決機房的高密度擴容問題。因此,真正切實有效的方法是采用低功耗服務器,存儲和網絡產品,并運用智能化管理,構建綠色IDC。

早期寶德集團發布的觀瀾湖系列云服務器,通過高性能服務器和虛擬化技術快速形成計算資源池,以方便快捷的形式滿足用戶快速擴容的需要,恰恰好為企業數據中心擴容提供一個良好的解決方案。寶德觀瀾湖系列云服務器采用多路設計,處理器主要采用XeonE5系列高性能處理器,根據用戶需求適當搭配GPU,通過CPU+GPU并行計算以實現高性能計算能力。支持板載的雙千兆網卡,也可以通過選配四個10Gbps萬兆網卡形成更為強大的數據傳輸能力。充分利用Xeon E5-4600平臺優勢,通過采取先進晶片制作工藝,使CPU性能提升,功耗降低;同時利用CPU智能管理技術和優化設計降低空轉等方法幫助用戶充分利用電能。

寶德觀瀾湖系列云服務器以優異的性能和設計面向云計算和大數據時代,可將海量數據探索的成本降低,使企業能夠廣泛享受數據探索帶來的無所不在的價值,給企業帶來全新的智能管理方式。

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