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                教育装备采购网
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                未来2-3年数据中心七大颠覆性技术

                教育装备采购网 2015-08-21 10:36 围观642次

                  云混战背后,未来的数据中心会是什么样?

                  数据中心基础设施正从一种孤立状态向更加统一的资源网转变,可用于支持各类工作负载。随着资源网不断向外拓展,我们将工作或数据迁移至资源的可能性也就越来越大,并通过基于策略的自动操作及管理软件控制工作流。

                  目前,数据中心可通过提升虚拟化水平汇聚更多的服务器和存储资源,从而实现短期效益。虚拟化程度较高的数据中心能够连接IT系统中的各个“贮仓”,平◥衡整个数据中心的工作负载,将它们迁移至可用资源,并借助策略和自动化软件管理它们。

                  在最近举办的○数据中心大会上,Gartner提出了一个五年存储愿景,描述了在未来2 -3年内数据中心存储行业可能发生的转变:

                  未来的颠覆性技术:

                  · 软件定义存储

                  · 集成系统

                  · 无处不在的闪存

                  · 云集成存∮储

                  · 数据管理演进

                  · 备份与灾难恢复的整合

                  · 对归档、分析和管理日渐提升的重视度

                  显而易见,企业数据中心不能再止步不前了。同时,IT管理人员需要用心思考哪些应用能被更新、替换、迁移或新装,哪些应用经过全新设计」后可以支持云计算、大数据分析、移动性和社交媒体。

                  以下四大趋势相互作用:即很多工作负载将结合云计算实现:大数据与云、分析与云;或移动性与云。此外,Web分析也迅猛增长,为企业提供了有关web负载的近实时反馈,让他们能够为消费者提▆供更多数据服务,而且能够保证在终端用户首次提出请求且在线时作出及时反馈。显然,实现这一点需要提高响应速度,并缩短获取结果的时间。

                  数据中心基础设施的这种转变将衍生出以下五种闪存部署情况:

                  · 更快的⊙服务器平台

                  新型服务器利用闪存提高数据传输速率,这有助于加快处理企业应用、大型数据库等工ㄨ作负载。各大服务器厂商均提供基于闪存的服务器,而闪存则是集成系统和超融合系统内部综合基础设施的一部分。随着市场对服务器平台提出了更高的I/O性能和数据容量需求,闪存的普№及度也越来越高。

                  · 全闪存阵列

                  全闪存阵列正在迅速普及,除了系统完善的老牌OEM厂商外,新兴厂商也越来越多地采用全闪存阵列来制造产品。虽然最初全闪存阵列仅占存储阵列总出货量的一小部【分,但凭借较高的@ 数据密度、容量和总IOPS(每秒输入/输出操作数量)性能,全闪存阵列的出货比例正在迅速增→加。全闪存阵列将有助于满足大数据分析的迫切需求,大数据分析需要快速处理数据,以确保企业能更快■获取实时结果。

                  · 解决存储瓶颈

                  随着数据中心内的资源网络不断拓展,网络切换速度越来越¤快,带宽越来▽越高,服务器越来越快,存储性能也必须提升。企业对于减少数据中心存储瓶颈的需求也是闪存日益得到普及的原因之一。利用闪存能够减少处理工作负载(应用︻和数据库)所需的服务器,降低功耗/冷却需求,同时提高工作负载的性能。

                  · 加快处理数据库工作々负载及大数据分析

                  很多企业的数据库规模正变得越来越大,已达到TB级,而配备了PB级数据中心的超大型企业数据库甚至要更大。不仅数据库变得越来越大,其所分析的数据集也在不断增大。简而言之,企业对获得更快实时结果的业务需求正在带动其对更高数据库性能的需求,而这正是闪存的一个绝佳应用所在。伴随内存计算(IMC)市场的增长,闪存将在其中扮演更加重要的角色。

                  · 支持云基础设施

                  云服务提供商通常利用大量闪存来实现数据服务的快速交付,而且正⊙将闪存更频繁地运用于一次写入、多次读取的工作负载,用以存储照片以及其它社交∮媒体文件。对于闪存而言,这种云计算应用模式是一个日渐成熟的商机。此外还有一个基于云计算的商机:即闪存将有助于实▲现跨越多个数据中心的场内/场外工作负载,并通过促进这两类数据中心之ㄨ间的大数据传输来完成该工作负载。

                来源:新浪微博 责任编辑:江平 我要投稿
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