京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年将面临的八大数据中心技术革新
2015年是新技术成熟的一年,IoE、混合云、大数据技术的逐渐商用使得数据中心的运行效率更高。
在2014的时候,市场在商业预算上有了新的发展,如云平台,大数据等新技术和先进的分析方法使得商业市场又找到了盈利点。
因此,2015将带来什么?下面有八个数据中心的技术的革新。
1.融合系统。根据需求自己定制的服务器。在IT分工越来越明细的今天,传统的大一统服务器系统已经不能适应所有的数据中心需求,可能有的数据中心需要高密集的并行运算,这样它们就需求扩展大量的GPU集成运算,传统的服务器显然并没有考虑这一点;有的数据中心主要是做数据储存的,这意味着什么,在诸如存储扩展方面有特别的需求的数据中心,可以自由搭配扩展更多储存的服务器,包括可扩展NAS等等。
2.网状结构网络。网状结构网络就是我们上一篇提到的现有东西和南北网络存在性能瓶颈,通过增加中间交换层来进行改善。大多数企业仍采用分层网络因为它支持用户在一个南北网络流量模式的网络来访问具体应用。网状结构网络这种扁平化的网络拓扑结构将改善东西和南北的通信。
3.闪存介质的存储。在数据中心的运算瓶颈里,往往不是CPU,内存或者网络速度,而是储存。储存性能改进的非常明显,其中最明显的是采用Flash介质的储存,这里面就包括SSD,SSHD,混合加速SAN等等技术。FLASH介质的储存是未来的发展趋势,虽然现阶段在容量和故障恢复方面相比传统的磁盘储存,FLASH有它自己的缺点,但是科技的进步是巨大的,很快FLASH储存将会大规模进入数据中心。
4.混合运算。不同的工作需要不同的资源,传统x86的计算能力在日益扩展的数据计算面前显得狭隘,CPU的运算已经不能满足大规模的单一并行运算。像Nvidia.AMD公司的图形处理单元GPUAPU,或Java卸载引擎,会部分替代CPU架构的运算工作,如并行编码,转码等等,这些效率比x86的CPU运算快上许多。
5.混合云技术。2015年估计是混合云技术大规模扩展的一年。混合云技术的灵活性可以将工作负载极大的提高。随着虚拟化和混合运算的普及,不同的厂家软硬件产品之间的选择性越来越大,混合云技术就是择其所需,包容扩展。在数据中心中,如何进行混合云技术的扩展将是未来发展的重点。
6.物联网(IOE)。随着数据量的迅速增长,家用设备或者任何其他设备都越来越智能化,甚至包括空调、洗衣机等设备。物联网将是这一切的基础智能化设备的一种升级应用,对于智能建筑,自动化车间,先进的跟踪和客户分析,物联网是至关重要的。
物联网将会采集海量的数据,这些大数据看起来很乱,但是对于商业大数据分析却是一种分析的基础,这也是物联网大规模扩展的一个因素。
7.能源的使用效率提高。从绿色节能的观点来看,可持续的能源和提高能源转化效率是每一个公司应该有的目标。
针对现代数据中心的冷却方法,使用尽可能少的能量。在非高密集运算的环境,服务器的处理器可以从性能比的角度去考虑使用低功耗的处理器, 这些处理器往往比相同等级型号的普通处理降低了50%的功耗,这对于服务器散热和提高性能比会有很大的帮助,同样的,在设备的电源等部件的选用角度,也需要加入能耗比的考虑。
8.与业务对齐。更好地了解什么样的商业将确保业务是否可行的和有效的。
从商业的角度来看,找出项目和目标的最大约束和建议将是决策的重要部分。随着世界的变化,业务已经被视为企业的核心部分。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18