配備傳感器和智能設備采集和傳輸數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)，正迫使企業(yè)從大數(shù)據(jù)、大洞察規(guī)劃自己的行動，從而獲得競爭優(yōu)勢。這個過程包括支持TB級的從各種設備產生的流媒體數(shù)據(jù)集，和在一定的背景下實時分析這些海量數(shù)據(jù)。

　　隨著組織認識到大數(shù)據(jù)洞察的戰(zhàn)略重要性，收集、連接、思考和適應的大數(shù)據(jù)活動，將是未來十年驅動商業(yè)價值的關鍵。

　　隨著大數(shù)據(jù)趨勢的加速，在大中型企業(yè)中，復雜的分析工作負載將變得越來越常見。Gabriel咨詢集團做了一項調查，詢問大數(shù)據(jù)使用者正在使用什么類型的工作負載。毫不奇怪，MapReduce工作負載排名墊底，而企業(yè)分析，復雜事件處理，可視化和數(shù)據(jù)挖掘等排名較高。

　　許多組織一直在試圖以靜態(tài)數(shù)據(jù)分析模型和多服務器體系結構(低吞吐量和高延遲)解決新出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)工作負載。考慮到這些工作負載的新性質，以及數(shù)據(jù)規(guī)模，組織真正需要的，是一個新的軟件和硬件環(huán)境，能夠支持高計算強度，數(shù)據(jù)并行，數(shù)據(jù)流水線，以及變化數(shù)據(jù)的實時分析處理。

　　企業(yè)分析/大數(shù)據(jù)工作負載變得越來越密集運算，與科學和技術計算應用程序具有共同點。數(shù)據(jù)的數(shù)量和處理要求這些工作負載使用小系統(tǒng)集群運行高度并行的代碼，以便能夠以合理的成本和時限處理工作負載。

　　有些人認為，分布式服務器環(huán)境中高度的軟件定制是答案的問題。但事實正好相反，這往往會導致浪費和資源閑置，天然的低效率，能源和占地空間的問題，安全問題，高昂的軟件許可成本和維護惡夢。

　　適合現(xiàn)代大數(shù)據(jù)分析工作負載的企業(yè)級服務器需要有以下能力：

　　·更高的計算密度

　　·增加并行處理能力

　　·每個內核的虛擬機增加

　　·先進的虛擬化能力

　　·模塊化系統(tǒng)設計

　　·彈性縮放能力

　　·安全性和硬件輔助加密的增強

　　·增加內存和處理器或利用率

　　高級的企業(yè)級服務器還提供了一個內置的彈性是來自跨硬件，固件，hypervisor，操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫和中間件的完整堆棧的整合和優(yōu)化。這些系統(tǒng)通常一起設計，編譯，調試，和支持，并且易于擴展和管理。

　　例如，許多大型金融機構已經積極投資于預測分析技術，以提高他們的收入。這帶來比現(xiàn)有的計算資源更大的需求。使用企業(yè)級的服務器，有助于這些機構以并行的方式運行成千上萬個任務，提供更快的分析服務，并創(chuàng)建虛擬化環(huán)境，提高服務器利用率和跨業(yè)務部門共享服務器資源。服務器整合和虛擬化有助于減少物理服務器的數(shù)量，這節(jié)省了數(shù)據(jù)中心的空間，并降低功耗和冷卻、硬件維護、軟件授權和管理的成本，從而節(jié)約組織的開支。

　　總體而言，大數(shù)據(jù)工作負載有三個重要的計算需求：

　　·先進的大數(shù)據(jù)分析需要一個高度可擴展的系統(tǒng)，具有極致并行處理能力和高密度，模塊化封裝。一個具有更多內存、帶寬和吞吐量的計算系統(tǒng)，可以同時運行多個任務，秒級回應百萬次事件，在幾秒鐘內并行處理高級的分析算法。

　　·大數(shù)據(jù)需要可靠的和靈活的計算系統(tǒng)，并能吸收臨時增加的需求而不失效或改變架構。這限制了安全漏洞并提高工作負載的性能，很少或沒有停機時間。

　　·為了支持新的大數(shù)據(jù)工作負載，計算系統(tǒng)必須使用開放源碼技術來構建，并支持開放式創(chuàng)新。開源架構允許更多的互操作性和靈活性，并通過先進的虛擬化和云計算解決方案簡化了新的工作負載管理。

　　大數(shù)據(jù)是一個新的、非凡的資源，可以幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢。對大數(shù)據(jù)采用實時分析，使公司能夠更好地服務客戶，發(fā)現(xiàn)新的創(chuàng)收潛力，和根據(jù)市場洞察閃電般地決策。但企業(yè)想要利用大數(shù)據(jù)真正獲得商業(yè)利益，他們必須先放棄所鐘愛的舊技術，熱情擁抱新的、優(yōu)化的替代品。

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本文標題：適合大數(shù)據(jù)工作負載基礎架構的最簡說明

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