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大数据对于企业来说是机会也是挑战。大数据确实可以帮助企业实现转型创新,支撑企业实现差异化发展,但是从企业实施大数据应用的路线图来看,选择好支持大数据的基础设施是规划和建设的第一步。IDC助理副总裁武连峰认为,要选择适应工作负载的架构是基础,可靠性、安全性和高性能是关键,同时,易管理和绿色也是重要的考量因素,此外,开放性和可扩展性也是适应未来企业发展的重要因素。
服务器五大挑战
面对数据量的激增和数据类型的多样化,一味地增加服务器并不是有效的做法,企业需要通过部署合理的基础架构,整合、集中各类数据进行商业分析的应用与实施,最终才能达成核心业务优化的目标,而达成最终目标的关键是选取适用于大数据特点和规模的基础架构。
具体到服务器的选择,支持大数据的服务器至少要满足五方面的需求:第一,一定要易于数据的整合与集中,包括与现有的IT环境的整合,以及未来可能的异构环境。第二,易于扩展与伸缩,适应未来长时间的变化和需求。第三,易于管理与维护,包括现有的异构环境。特别是通过这种方式可以充分地把IT人员从劳动中解放出来,能够很好地结合业务,这点变得非常重要,包括虚拟化,也包括自动化管理。第四,要具备极大的可靠性、可控性和安全性。第五,服务器要能降低整体拥有成本,不仅仅是硬件,还包括管理、电力、人力等。
IBM 近日发布ELS 在大数据时代的全新策略,旨在帮助企业用户抓住大数据带来的机遇,应对它给基础架构带来的挑战。IBM系统与科技部大中华区主机产品部总经理施东峰认为,基于主机架构的企业级Linux服务器(Enterprise Linux Server),以其高效性能、灵活扩展、运行稳定、支持异构环境等优势,不仅在关键业务应用领域发挥重要作用,而且帮助用户实现异构环境下的大规模数据整合,是最全面的企业级大数据整合平台。
IBM主机装机量一直以两位数速度增长,2011年增长率更超过20%。经过48年的发展,主机正在依靠独特优势帮助越来越多客户以灵活扩展、异构整合、高效性能和稳定运行等优势在大数据时代受到企业用户认可。
ELS大数据整合平台
企业大数据应用成功的重要开端是打造适合大数据整合的基础架构。Gartner数据显示,87%的数据分析受到性能的制约,这意味着企业业务能力的提升要依靠性能作为重要的驱动力。根据测试,ELS可以整合4倍于Unix平台的工作负载,最多能整合3000台x86服务器。IBM系统与科技部中国主机产品部新兴市场总经理唐多表示,针对用户多平台的现状,ELS能跨平台整合不同来源、结构化和非结构化的数据,这使ELS成为大数据整合的优秀平台。
针对大数据对IT基础架构提出的新要求——更高计算能力、更快反应速度、承载更多类型和更多信息来源的数据,IBM ELS凭借支持异构架构减少数据大整合的限制,以灵活扩展应对大数据的爆炸性增长,依靠高效性能快速处理大量数据,以运行稳定为基础及时提供关键信息,全面满足企业在IT基础架构方面的新需求。
数据的集中整合是目前众多用户首先要面对的挑战。随着用户的数据量激增、数据类型多样化,如何进行大数据整合和管理备受关注。而多平台是当前用户IT基础架构的普遍现状,关键应用部署在大型主机、Unix平台上,Web应用等一些非关键应用部署在Unix、x86平台上,将关键业务数据和非关键业务数据整合是有效利用大数据的基础。
唐多举例称,银行的交易数据来自关键应用,电子商务数据、通话记录和社交媒体的数据来自非关键业务,有效地分析利用大数据需要整合不同架构平台的数据,这意味着工作量和成本的挑战。IBM大型主机能跨平台统一管理运行在主机、特定的Power 7 和 System x 服务器上的工作负载,灵活地管理包括z/OS、AIX、Linux on System x及Windows on System x在内的异构平台,从而简化数据整合过程,减少整合成本。这为大数据的分析和利用打下坚实基础。
此外,IBM大型主机不断提高和完善技术,提供了多样的横向、纵向扩展升级功能,为客户未来业务需求响应提供了必备条件。ELS强大的异步I/O操作模式支持并行I/O处理,帮助企业从容处理海量数据,快速响应。可以说,IBM主机在关键业务领域发挥着独特作用,而ELS则能帮助高成长企业应对大数据挑战。
服务器五大挑战
面对数据量的激增和数据类型的多样化,一味地增加服务器并不是有效的做法,企业需要通过部署合理的基础架构,整合、集中各类数据进行商业分析的应用与实施,最终才能达成核心业务优化的目标,而达成最终目标的关键是选取适用于大数据特点和规模的基础架构。
具体到服务器的选择,支持大数据的服务器至少要满足五方面的需求:第一,一定要易于数据的整合与集中,包括与现有的IT环境的整合,以及未来可能的异构环境。第二,易于扩展与伸缩,适应未来长时间的变化和需求。第三,易于管理与维护,包括现有的异构环境。特别是通过这种方式可以充分地把IT人员从劳动中解放出来,能够很好地结合业务,这点变得非常重要,包括虚拟化,也包括自动化管理。第四,要具备极大的可靠性、可控性和安全性。第五,服务器要能降低整体拥有成本,不仅仅是硬件,还包括管理、电力、人力等。
IBM 近日发布ELS 在大数据时代的全新策略,旨在帮助企业用户抓住大数据带来的机遇,应对它给基础架构带来的挑战。IBM系统与科技部大中华区主机产品部总经理施东峰认为,基于主机架构的企业级Linux服务器(Enterprise Linux Server),以其高效性能、灵活扩展、运行稳定、支持异构环境等优势,不仅在关键业务应用领域发挥重要作用,而且帮助用户实现异构环境下的大规模数据整合,是最全面的企业级大数据整合平台。
IBM主机装机量一直以两位数速度增长,2011年增长率更超过20%。经过48年的发展,主机正在依靠独特优势帮助越来越多客户以灵活扩展、异构整合、高效性能和稳定运行等优势在大数据时代受到企业用户认可。
ELS大数据整合平台
企业大数据应用成功的重要开端是打造适合大数据整合的基础架构。Gartner数据显示,87%的数据分析受到性能的制约,这意味着企业业务能力的提升要依靠性能作为重要的驱动力。根据测试,ELS可以整合4倍于Unix平台的工作负载,最多能整合3000台x86服务器。IBM系统与科技部中国主机产品部新兴市场总经理唐多表示,针对用户多平台的现状,ELS能跨平台整合不同来源、结构化和非结构化的数据,这使ELS成为大数据整合的优秀平台。
针对大数据对IT基础架构提出的新要求——更高计算能力、更快反应速度、承载更多类型和更多信息来源的数据,IBM ELS凭借支持异构架构减少数据大整合的限制,以灵活扩展应对大数据的爆炸性增长,依靠高效性能快速处理大量数据,以运行稳定为基础及时提供关键信息,全面满足企业在IT基础架构方面的新需求。
数据的集中整合是目前众多用户首先要面对的挑战。随着用户的数据量激增、数据类型多样化,如何进行大数据整合和管理备受关注。而多平台是当前用户IT基础架构的普遍现状,关键应用部署在大型主机、Unix平台上,Web应用等一些非关键应用部署在Unix、x86平台上,将关键业务数据和非关键业务数据整合是有效利用大数据的基础。
唐多举例称,银行的交易数据来自关键应用,电子商务数据、通话记录和社交媒体的数据来自非关键业务,有效地分析利用大数据需要整合不同架构平台的数据,这意味着工作量和成本的挑战。IBM大型主机能跨平台统一管理运行在主机、特定的Power 7 和 System x 服务器上的工作负载,灵活地管理包括z/OS、AIX、Linux on System x及Windows on System x在内的异构平台,从而简化数据整合过程,减少整合成本。这为大数据的分析和利用打下坚实基础。
此外,IBM大型主机不断提高和完善技术,提供了多样的横向、纵向扩展升级功能,为客户未来业务需求响应提供了必备条件。ELS强大的异步I/O操作模式支持并行I/O处理,帮助企业从容处理海量数据,快速响应。可以说,IBM主机在关键业务领域发挥着独特作用,而ELS则能帮助高成长企业应对大数据挑战。