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2019,“数据重力”将影响企业数字化转型平台之选

时间:2019-01-21 17:06:44      阅读:174      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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根据Wikibon对2018/2019全球云市场趋势的分析,在企业上云的过程中,云计算越来越根据企业的“数据重力”汇聚。企业源源产生不同类型的数据,数据聚集在一起就形成了“数据重力”。随着企业数字化转型的深入,“数据重力”将影响未来几年企业数字化平台选择。

从传统ERP、财务等关键性经营性数据和MES生产制造等关键性生产数据,到研发、开发、新业务拓展等创新型业务数据,再到物联网、营销、电商等边缘和外部连接数据,以及GDPR等各国数据法规遵从,企业的数据中心基础设施需要一个能够满足多样化“数据重力”以及“数据重力”飘移的多云架构。

POWER9芯片及系统软件就可以满足这样一个以“数据重力”为规划依据的多云平台,满足企业数字化转型之需。2018年全线发布的浪潮商用机器的K1 Power服务器系列及虚拟化和云化解决方案,在一个芯片架构下就可实现从物理机到多云/混合云的多种云平台形态,满足企业纵向(核心应用)和横向(云化应用)的扩展需求,适配以不同“数据重力”区所牵引的数字化转型。

“数据重力”效应显现之年

早在2010年的时候,软件工程师Dave McCrory就发表了一篇著名的博客,提出了“数据重力”的概念。

所谓“数据重力”,指的是数据与应用之间的相互吸引,就像地球重力定律那样。当一个APP应用积累了足够多的数据时,就会吸引相关的APP应用也来共享数据红利。例如,一个电商APP积累了海量的商品、商户和消费者及消费数据,那么这些基础数据就会吸引来金融APP、物流APP、内容APP甚至旅游APP、健康APP等各类APP,而各类APP又再次在基础数据之上产生更多有增值价值的数据。

大数据专家涂子沛曾指出,数据是智能社会的土壤,土壤不像黄金和石油那样越用越少,反而是越用越多。例如,在数据分析、人工智能和物联网时代,一辆智能汽车一天产生的数据就可以达到10TB,数据处理就需要几百台服务器一周的时间,更不用说大量智能机器设备每天都在源源不断的产生数据“洪流”。2019年,随着企业数字化转型程度的不断加深,企业数据将大规模向云计算架构迁移,在迁移过程中将形成云上的“数据重力”区。

云上“数据重力”区的出现,一个原因是数据的“重量”过大,而导致无法低成本地流通。这涉及到网络延时、吞吐能力、传输时间和成本等多种物理因素,因此AWS甚至在2016年推出了一个名为Snowmobile的大卡车。当时AWS是这样解释的:通过网络转移1EB的数据大约需要26年,而用十辆Snowmobile卡车可以将传输时间降低到6个月以内。而当2006年推出AWS时,当时还几乎没有EB级的数据量,但到了2016年的时候,EB级的数据量却很平常。IDC预测,全球数据总量预计2020年达到44个ZB,中国数据量将达到8060个EB,占全球数据总量的18%。

当然,另一个更为重要的数据“重力区”则是法律法规因素。2018年,欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)出台;2019年初,中国的《电商法》也开始正式实施。这些法律法规都加强了对数据主权和数据隐私保护等,其中的一个重大影响就是数据不离境或就地处理。

由于不同“数据重力”区的快速形成,同时也需要寻求数据连接和分享的方式,企业因此迫切需要不同的云化架构支撑。但在国内云市场,企业上云面临着“乱、贵、繁”等诸多困扰,甚至部分企业盲目跟风上云,而缺乏对未来发展的统筹规划。解决企业上云难题,根源在于解决基础架构上云的难题,或者说打造支持上云的基础IT架构。

2018年,在云化架构领域,基于POWER9芯片的浪潮商用机器服务器系列表现深得业界关注:其产品家族涵盖面向纵向扩展以及横向扩展的两大系列服务器,全面支撑云计算、大数据、人工智能等应用以及向云迁移的关键业务,特别是适合不同“数据重力”对于服务器和云架构的要求。

Power云化有何过人之处?

首先,POWER9芯片是针对数据密集型工作负载的全新设计,是目前具有最先进I/O子系统技术的处理器,具备NVLink 2.0、CAPI 2.0和New CAPI三位一体的硬件加速优势,大幅提升加速效率同时还面向加速器件、异构综合器件开放。POWER9内置的GZip硬件加速模块,不仅能够极大地提高大数据分析平台的数据传输效能,也使得数据压缩和解压缩性能提高了440~740倍。针对分布式大规模机器学习,基于POWER9技术可以实现多种领域中不同算法近10倍的性能加速。而POWER9芯片具有14层80亿个晶体管,核心数据库运行在POWER9高速平台上能达到每小时200亿笔,即每秒钟处理5~60万笔数据,相当于“双11”的峰值。无疑,基于POWER9的服务器是“数据重力”区的超级承载平台以及高速数据“交通枢纽”,可通过更高效的纵向扩展及横向扩展化解“数据重力”及其飘移。

浪潮商用机器的K1 Power E系列企业级服务器,以高性能、高稳定性与纵深扩展定制服务适配企业数据密集型关键业务,可满足关系型数据库、内存数据库、关键应用负载、一体化业务及OLTP/OLAP混合应用,可满足金融、电信及互联网、政府和制造业等对超高业务稳定性、巨大数据吞吐、高数据一致性、频繁的并发访问能力和要求。而K1 Power S和L系列以及基于OpenPOWER9的FP系列为横向扩展服务器,面向AI、大数据分析、分布式数据库、内存计算、GPU数据库等新兴应用,满足分布式数据库、大数据分析、内存数据库等新型数据应用以及AI、搜索引擎、大数据分析等计算和存储结合的场景。

值得一提的是,在“数据重力”下所出现的云化架构,目前分化为两大领域:分别是针对底层计算资源管理的虚拟化,以及面向上层应用的容器化。其中,虚拟化主要针对稳态应用,广泛运用于数据库、应用套件、中间件、自研应用等各类企业场景,关注稳定与优化;而容器化则主要针对敏态/无状态应用,适用于Web服务、DevOps、微服务、一次性业务等,关注快速交付和业务敏捷。而无论是虚拟化还是容器化IT架构,现在都在走向融合的云交付方式。

浪潮商用机器K1 Power系列服务器提供了7大云化技术,可交付系列云端解决方案。其中,7大云化技术包括:支持机器间可在线移动资源的Power Enterprise Pool企业资源池、机器内可在线移动资源的LPAR逻辑分区、机器内动态共享资源+机器间在线迁移应用的PowerVM虚拟化、无缝支持开源KVM虚拟化的KVM on Power、面向管理员的易用云平台PowerVC高级虚拟化管理平台、融入云生态和协同创新的高级云管平台、更快更强的容器平台Docker on Power。而系列云端解决方案则包括物理基础架构、虚拟化和操作系统、IaaS/CaaS基础架构云、高级云管平台以及多云/混合云解决方案。

Power Enterprise Pool企业资源池技术可以说是纵向计算资源扩展的“神技”,为Power高端企业级服务器资源池提供处理器和内存的可移动许可,支持POWER7+/POWER8/POWER9服务器以及最高1000个分区。Power Enterprise Pool技术通过创新的可移动许可,让CPU和内存容量在资源池中在线调配,兼容物理机、逻辑分区、虚拟化场景,通过服务器资源灵活调配/再平衡以应付业务高峰,同时在升级时保护投资。Power Enterprise Pool特别适合与Power Cloud结合,构建灵活、高效、可靠的私有云基础架构。而LPAR逻辑分区技术,则可将一台服务器的硬件资源从逻辑上切分成多台、独立运行互不干扰,相比于物理分区技术能提供更好的灵活性,而相比于软件虚拟化技术则有更好的安全隔离与性能保障。

PowerVM、KVM on Power与PowerVC再加上浪潮的云管平台InCloud Manager,是浪潮商用机器推出的一个完整的从虚拟化到私有云的解决方案。其中,KVM on Power是在Power系统上实现业界经典的开源KVM虚拟化解决方案,而PowerVM是以POWER处理器为基础的虚拟化技术。PowerVM以硬件固件为虚拟化的基础,向上层逻辑分区中的操作系统提供计算资源,可达到近乎裸机的性能;而业界的其它主流虚拟化技术都是建立在操作系统之上,因此都有性能损失;此外,PowerVM的安全隐患最低,能够实现更好的安全隔离与性能保障。PowerVC则是更上层的高级虚拟化管理平台,该产品基于OpenStack构建而成,面向系统管理员向下管理PowerVM、KVM on Power以及Power系列服务器和第三认证的存储与网络设备等。通过PowerVC则可以进一步向上支持Power Cloud、浪潮云海InCloud、OpenStack以及用户定制的云平台,从而形成完整的计算资源从虚拟化到云化的解决方案。

当然,最后更为重要的就是Docker on Power。Power与Docker自2014年起就建立战略合作关系,Docker完整支持Power架构,可通过Ubuntu等多个源安装并同步支持大量Docker官方主流应用镜像,而Power也支持K8S等主流开源工具以及业界领先容器云平台如IBM ICP、Redhat OpenShift等。在Power服务上运行Docker可以达到超高密度和性能,一台20核Power服务器可以运行1万多个Docker容器,为企业关键业务云化打下了坚实的基础。

“数据为先”的转型之路

对于企业数字化转型来说,专注于云本身并不是成功的秘诀,市场调查公司Wikibon认为一个更基本的趋势是需要将数据视为资产。数字企业正在围绕数据改变工作流程、组织形式和交互模型,而亚马逊、Netflix、谷歌和苹果等数字公司的经验已经证明了将数据转化为有利于公司价值主张、组织关系和工作模式的资产,是提高客户体验、盈利能力和估值的基础。

数字化转型被视为企业采用和利用数据作为资产的机会。所有规模、所有行业、所有地点的每一项业务都会受到影响,而数字业务转型与云资源形态之间的关系是数据——公司的数据资产安排,将决定对云资源的采用策略。但反过来,如果在一开始的时候能够考虑一个完整而灵活、高效且安全的云战略,也有利于企业对于数据资产的持续转换和利用。

基于POWER9服务器的云平台则从虚拟化到云化再到面向应用的Docker化,从横向分布式计算扩展到纵向数据密集型计算扩展,都能在统一技术架构下完成,还能在不同的架构及计算模式之间寻求新的数据及计算平衡点。对于企业来说,数据库是数据管理的基础。而关系型数据库40年历史,从一开始的百花齐放到后来一两家商用数据库独大,再到云与大数据时代的又一次百花齐放,今天有几百种数据库涌现出来为企业提供服务,浪潮商用机器的POWER9服务器系列都能满足这样一个复杂的数据联合管理和治理生态。

作为一个灵活弹性的虚拟化平台,浪潮商用机器K1 Power系列全线预装PowerVM,为企业提供原生云支持。PowerVM固件级别的虚拟化安全漏洞为零,而虚拟化软件资源占用几乎为零;通过PowerVM可构建更大的系统分区,可以支撑一千个CPU核,高达64GB的虚拟内存,这是目前最大的虚拟机;PowerVM还能把资源粒度划分更细,小至1/10内核每分区。PowerVC虚拟化中心针对在Power Systems上运行的AIX、IBMi与Linux虚拟机提供了更简化的虚拟化管理功能。而利用Power Enterprise Pool,可实现跨多个Power云服务器的动态资源管理,系统资源可以更灵活地在线动态调配。

值得的一提的是,浪潮商用机器还为企业级服务器提供云实施服务,包括:PowerVM高级虚拟化实施、PowerVC实施服务、Power Enterprise Pools实施服务和私有云方案规划与实施等云和虚拟化服务;Power服务器上的SAP HANA规划与实施、Power服务器上的Oracle数据库实施服务;PowerHA高可用与容灾实施服务、Power系统远程重启和分区动态迁移实施服务等系统高可用服务;系统性能评估和系统高可用评估等系统评估与优化服务。

总体来说,浪潮商用机器K1 Power系列服务器,具有更高效快捷、安全可靠、灵活弹性、丰富创新等特点,是企业数字化转型的优选平台,通过灵活的纵向及横向扩展可满足新型数字化应用与传统关键应用的统一技术需求,既可部署在企业数据中心也可组成混合云,是应对“数据重力”的优选架构。(文/宁川)

2019,“数据重力”将影响企业数字化转型平台之选

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原文地址:http://blog.51cto.com/cloudtechtime/2345069

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