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当我们谈论“认知型基础架构”时,我们在谈论什么?

2017-3-27 13:22| 发布者: admin| 查看: 4916| 评论: 0

作者:Infra观察家

 

IDC的一项报告显示,41%的企业管理者认为企业的IT部门应当通过获得新的技术能力、优化业务流程、使能商业分析来辅助业务;然而41%IT部门负责人认为其依旧承担着IT运维的主要职能。这一期待与现实之间的“41%之困,显示了IT在企业中被期待的角色与其实际上扮演的角色之间的矛盾。

为摆脱“41%之困,企业需要考虑如何加速计算与分析数据,以此支持其更快地获得洞察、制定决策、采取行动。认知型的IT工作负载需要IT系统能够整合海量的数据,特别是非结构化数据,并且快速的将数据洞察转化为商业决策。面向认知商业而设计意味着重新思考如何使基础架构更快速地开展分析。

在认知时代下,企业的IT基础架构应当是具备智慧能力的架构。为达成转换IT成本为业务营收的目标,IT基础架构需要对于数据、信息进行理解、推理、学习,从而使企业突破现状。而IT管理者应当脱离仅仅是运维的职能,成为企业未来的架构师,为企业形成创新思路、装备各项能力搭建适宜的IT架构。

 

两大维度看认知时代所需的IT基础架构

满足企业认知需求的基础架构需要在两个维度上具备独特的特性:首先,服务器、存储解决方案等需要具备卓越的技术特性及表现,为企业更好地执行各类工作负载而优化,加速企业的数据分析;此外,其需要以数据为中心设计,从而在面向数据的各类应用中发挥最大的支持作用,以使IT系统具备认知数据的能力,甚至帮助企业自动化地理解、推理、学习和互动。

     加速数据分析

当下,利用数个小时或数日的时间得出的数据分析结论已经无法满足瞬息万变的商业时代。企业面临的认知型应用及高级分析类负载需要高度发达的处理能力及计算资源,以使企业获得及时的洞察。

为加速分析,企业需要应用面向认知需求而设计的服务器、存储及工作负载管理工具。这需要CPU装载硬件加速、系统间高速互联及大容量内存,应用超低延迟的闪存方案以支持。此外,基础架构应当能够良好地管理、分配计算能力,从而解决最为复杂的认知问题。

     以数据为中心的架构设计

为了实现对数据的认知,企业需要感知、学习并适应海量的数据,这需要通过长期地输入各类数据,并对机器加以训练从而对像IBM Watson这类的学习型认知工具加以利用,以解构数据、获得洞察。当数据的输入越多,机器或系统所做出的分析将会越精确。

大量数据的分析要求,以及系统通过长期学习获得智慧的要求,对IT基础架构的设计提出了较高的要求。为了支持认知型的应用、赋予系统以学习的能力,基础架构要能快速地捕获海量的、多种类型的数据,避免分析系统遗漏大体量、多类型的数据。

在捕获数据后,基础架构需要对数据做出正确地定位。例如,经常被使用的数据应当存储在闪存上,不经常调用的数据则可以被储存在云端。以数据为中心设计的架构能够将数据正确地定位,并将数据与正确的分析应用进行匹配,从而规避数据迁移所导致的大量成本及系统复杂性,为数据的处理带来竞争性的优势。

 

IBM面向认知的基础架构  满足业务实时分析需求

为满足认知时代对IT基础架构提出的要求,IBM为企业交付以数据为中心设计的基础架构解决方案,加速企业的数据分析。IBM Power Systems内置高速处理器、加速器、内存及CPU互连技术,能够加速企业的数据分析进程;IBM Spectrum Computing为客户随时随地地调度计算资源、智慧地管理工作负载提供支持;IBM Spectrum Scale可为PB量级的数据及十亿量级的文档提供整合的数据获取通道;IBM Spectrum Control助力企业自动化地、智慧地管理数据,从而优化存储成本及应用表现;而应用于IBM z SystemsIBM DB2 Analytics Accelerator助力企业将数据正确地定位于数据分析应用中,从而获得实时洞察;IBM Flash Systems交付一致的、高效率的、微秒级的数据传输能力。借助IBM全闪存解决方案在数据读取速度、存储数据安全、成本投入优化等方面的领先优势,平安科技(深圳)有限公司实现了数据的高效、安全、快速分析和处理,并打造虚拟化+全闪存的大融合架构,旨在实现集团化企业生产力的提升及运营成本缩减。

此外,IBM近期发布了应用于IBM z Systems大型主机上的机器学习平台,作为首先应用于IBM大型主机上的认知型平台,其利用企业的海量数据在私有云上持续创建、训练、部署大量分析模型,在z/OS上运行的IBM机器学习无需将数据迁移出系统,即可辅助挖掘z Systems承载数据的更高价值。这将最大限度地减少传统数据仓库技术(ETL)在流程上的延时,并降低昂贵的处理成本及安全风险。未来,这一机器学习平台也将应用于IBM Power Systems,借助其领先的性能优势为用户的认知需求交付升级的效率、性能和成本效益,并助力用户实现全面的数据管理。

 

IBM大中华区硬件系统部Linux系统技术总监徐宁认为:前的计算机处理是一种结构化处理,而随着科技的发展和人们生活习惯的变化,大量的非结构化数据(声音、图片等)产生,数据类型增多,数据格式不统一。面对这些五花八门的不同数据,具有认知能力的企业能够快速、准确、高效的利用数据,为自身带来新的生产力。IBM认知型基础架构解决方案,面向企业的认知而设计,从架构、性能出发,全面匹配企业的认知型应用,将成为企业面向未来的长期可用的IT解决方案,成为新环境下的企业认知生产力。


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