為什么說數據是有“溫度”的呢?為什么說英特爾® 傲騰™ 技術可以助力企業(yè)數據策略呢?英特爾® 傲騰™ 技術在企業(yè)數據策略中起了什么樣的作用呢?閱讀本文來找尋答案吧!
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企業(yè)正被數據洪流所淹沒,在大數據時代,數據的海量規(guī)模、多樣性和急劇增長已是司空見慣,將數據與深度學習相結合,人工智能能夠發(fā)掘出這些數據的潛在價值,為企業(yè)創(chuàng)造財富,為世界創(chuàng)造奇跡。但是伴隨著數據量的指數級增長,如果不采取根本性的措施,那么用于存儲和保護所有這些數據的系統(tǒng)會瀕臨崩潰邊緣。數據洪流不應該僅僅視為一個存儲問題,還可將它視為一次數據優(yōu)化的機遇。英特爾® 傲騰™ 技術充分利用數據優(yōu)化機遇,將在企業(yè)數據策略的關鍵部分發(fā)揮重大作用。英特爾® 傲騰™ 技術是 20 世紀 70 年代以來首個真正意義上的新內存技術(DRAM 起源于 1966 年,是 20 世紀 70 年代早期的固態(tài)盤的前身)。這項技術可作為現(xiàn)代企業(yè)數據策略的一部分,從根本上改變企業(yè)數據性能及與此相關的開銷。
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現(xiàn)代企業(yè)數據策略的實現(xiàn)的有幾個迫切需求,簡單來說,有以下四點:1.數據的3個“V”挑戰(zhàn)2.數據的可訪問性及實時性3.數據的分布式存儲4.成本綜合起來,以上四個需求導致企業(yè)迫切需要構建全面的企業(yè)數據策略。1)三個“V”分別表示數量(volume)、多樣性(variety)和速度(velocity)。大數據現(xiàn)在被認為朝著海量、多樣和高速的三個方向發(fā)展。許多企業(yè)正在奮力實現(xiàn)大數據的管理;存儲不同類型的音頻、視頻、圖像以及文本文件等等;而涌入企業(yè)的數據也日益加快,數據驅動使快速處理數據也愈發(fā)重要。2)除了“三個 V”挑戰(zhàn)之外,IT 組織還面臨著巨大壓力,必須以不同于以往的方式使數據變得更有用。隨著數據分析和人工智能(AI)應用對業(yè)務的重要性與日俱增,這意味著數據不僅能夠可被訪問和可被查詢,而且還需要保證數據的實時性,但當今的存儲架構在設計時情況并非如此。高性能計算(HPC)應用需要將龐大的數據集存儲在內存中,或者存儲在性能盡可能接近內存的存儲設備中。實時的流傳輸應用(例如,金融服務領域中的應用)需要采集數據,并將數據存儲在非??拷嬎愎?jié)點的超快速存儲設備中。上述這些需求會直接影響某些數據層的識別和存儲方式。3)隨著企業(yè)需要使用更多數據來做更多更重要的事情,存儲的數據也開始分布在不同位置上。物聯(lián)網(IoT)應用,無論是自動駕駛汽車、智能城市還是智能零售,都需要在接近數據生成地點的位置存儲和處理數據。從某種程度上講,數據中心正在分解,并且一些類似數據中心的技術出現(xiàn)在了網絡邊緣,所有這些都需要采集、存儲和分析數據。4)最后,我們要面對成本挑戰(zhàn)。存儲的總體擁有成本(TCO)一如既往地重要,但是成本計算難度卻在不斷增加。這個成本不僅僅是指在類似保險庫的冷存儲中存儲和保護數據的成本,還涉及在需要時訪問和分析數據所產生的操作成本?;鶞蕼y試需要體現(xiàn)不斷變化的實際工作負載,而不是簡化的理想狀態(tài)。總的來說,這些因素決定了企業(yè)需要一種全面的方法實現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)數據策略。
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企業(yè)IT 需要創(chuàng)建一個智能數據策略,這個策略不僅要有效地安全存儲數據,而且還要預先定位數據以供應用實時使用或日后使用。了解應用和位置要求(訪問速度和連續(xù)性,靠近計算節(jié)點的位置等)實際上意味著,要了解數據策略所須支持的業(yè)務流程和應用。除了數據洪流外,其他老生常談的 IT 言論為“IT 必須更接近業(yè)務”。這一言論在數據策略方面尤為貼切。在了解了圍繞數據分析或人工智能構建且有利于實現(xiàn)競爭優(yōu)勢的應用,并對這些應用可能移向網絡邊緣的方式有所了解后,IT 能構建一個直接決定企業(yè)成敗的數據策略。英特爾認為,一個成功的現(xiàn)代數據策略應該是軟件定義的策略,以應用要求為基礎,并能實現(xiàn)智能分層。本文重點關注數據分層,以及英特爾® 傲騰™ 技術在這當中發(fā)揮的作用。找出適用于數據分層的戰(zhàn)略性方法之前需要明白以下幾個問題:• 了解當前的應用數據要求: 數據和使用數據的應用之間有怎樣的關系?如何使用數據?對于延遲和可用性有哪些要求?誰需要訪問數據,以哪種方式訪問?哪些應用是業(yè)務關鍵型應用?
• 規(guī)劃未來數據要求: 哪些未來應用會產生具有挑戰(zhàn)性的數據要求(性能、位置或成本)?長期業(yè)務計劃對數據要求的影響有哪些?
• 創(chuàng)建數據層次結構: 數據無處不在,既存在于企業(yè)內部,也存在于企業(yè)外部。大多數應用策略需要各類數據。務必了解各種結構化數據庫和非結構化數據庫之間的關系。數據建模可為整個企業(yè)提供層次結構,并且通常是數據分析策略執(zhí)行過程中確保成功的一個重要因素。• 考慮企業(yè)層面的影響因素: 由業(yè)務目標驅動的數據策略需要應對影響存儲環(huán)境和數據分析策略的各種因素。其中包括數據可用性、數據隱私、數據保留、合規(guī)性(企業(yè)需要遵守的數據相關法規(guī))、數據搜尋和數據清潔度。在這個流程的結尾,企業(yè)應該創(chuàng)建一張關于當前和未來數據層次結構的 3D 圖,并且能夠開始對層次結構進行分層。大多數 IT 部門會用溫度這個概念來理解數據。“冷”數據幾乎不會被訪問,但需要安全地存儲起來。而與之相對的“熱”數據則會被頻繁、快速且安全地訪問。當然,要能夠根據應用和安全需求在各個層級之間移動數據。許多企業(yè)將“冷”數據存儲在磁帶存儲器或云中。“暖”數據可以放心地存儲在磁盤上。而問題就在于極暖的數據和“熱”數據的存儲。現(xiàn)代應用需要以更快的速度獲取越來越多的數據。因此,數據洪流應該有四個矢量:數量、速度、多樣性和熱度。越來越多的數據會是(或者在理想狀態(tài)下將是)熱數據。這就會給 IT 帶來實際的成本問題和技術難題,而這正是英特爾® 傲騰™ 技術的用武之地。
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傳統(tǒng)意義上,我們一直根據訪問需求在介質上進行數據分層和存儲,而這些介質的成本和性能正在不斷提高:• 磁帶價格便宜,但速度慢• 硬盤價格適中,速度適中• 固態(tài)盤(SSD)價格較高,速度更快• DRAM 價格極昂貴,速度也極快• 處理器緩存的價格最昂貴,速度也最快(但是在大小方面有嚴格的限制)。
一些企業(yè)使用云存儲來存儲冷數據,因而這個模型在某種程度上已在低端中斷,但是在暖/熱數據方面,要實現(xiàn)成本和性能之間的平衡仍是一個棘手的問題。
英特爾® 傲騰™ 技術:打破傳統(tǒng)的數據分層模型英特爾® 傲騰™ 技術是一項全新技術,盡管它的速度沒有 DRAM那樣快,但也足以用作擴展的內存池,并且它的響應速度甚至比高性能 NAND 固態(tài)盤還要快。這意味著,對于許多應用而言,英特爾® 傲騰™ 技術可以提高媲美內存的性能,從而為暖數據或熱數據提供一個更高性能的解決方案,這個解決方案在性能方面優(yōu)于磁盤,在價格方面低于 DRAM。
圖 1. 英特爾® 傲騰™ 技術為存儲基礎設施引入全新的存儲層 實際上,英特爾® 傲騰™ 技術將內存和存儲的特性與低延遲、高耐久性、高服務質量和高吞吐量結合在一起。它創(chuàng)建了一個新的數據層(如圖1所示),并且對于在當今企業(yè)環(huán)境下能夠提升競爭優(yōu)勢的以下應用尤為有用:高級分析、人工智能和高性能計算。在現(xiàn)今的架構中,存儲和內存之間的界限變得很模糊,這意味著會加快實現(xiàn)快速存儲并擴展緩存。英特爾® 傲騰™ 技術增加了每臺服務器的規(guī)模,并降低了事務處理成本。通過與最新的英特爾® 至強® 可擴展處理器結合使用,英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤支持部署更大且更經濟實惠的數據集,以便通過更大的內存池獲得新洞察。將英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤用作快速存儲或緩存設備后,許多應用將從中受益。這些固態(tài)盤提供了實現(xiàn)新的更高性能緩存或層級所需的性能,并且用作直連存儲時,能夠為最嚴苛的應用或服務提供極低的延遲。在這些應用中,英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤將大幅提高性能、打破存儲瓶頸、增強工作負載擴展能力,并降低總部署成本。與 DRAM 相比,能夠使用更大容量和更低成本的設備讓企業(yè)有可能通過替換部分 DRAM 組來節(jié)省成本;或者通過增加DRAM 來發(fā)展成為更大的內存池,從規(guī)模和復雜性日益增長的數據集中獲取新的洞察。
圖 2. 英特爾® 傲騰™ 技術支持實現(xiàn)更快的存儲和緩存,并幫助擴展內存 對于某些工作負載而言,英特爾® 傲騰™ 固態(tài)盤將內存池的大小提高了 8 倍之多,并將 DRAM 替換為至多 10:1。隨著時間的推移,英特爾® 傲騰™ 技術將在其他產品中提供,這將釋放生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)造力,以便根據不斷發(fā)展的應用和位置需求重塑更高要求的性能計算。
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英特爾® 傲騰™ 技術的核心是英特爾® 3D XPoint™ 技術(發(fā)音為 cross point),該技術以材料科學的巨大進步為基礎,采用了全新的內存方法。英特爾® 3D XPoint™ 技術將材料的亞微觀層切分為多個列,每列包含一個內存單元和一個選擇器。它使用垂直線纜連接各個列,并采用了創(chuàng)新的交叉點結構,可以通過在頂部和底部各選擇一根線纜來單獨尋址內存單元??梢詮娜齻€維度堆疊這些內存網格,以提高存儲密度。DRAM 需要為每個內存單元使用一個晶體管,因而在大小和成本方面產生了不良影響;而與之不同的是,每個英特爾® 3D XPoint™內存單元可以通過改變線纜中的電壓來實現(xiàn)輕松寫入或讀取,完全不需要晶體管。內存單元會保持持久狀態(tài),這意味著它們即便被斷電,也會保留它們自己的值。這些功能共同提供了快速、密集和非易失特性,使英特爾® 傲騰™ 技術成為模糊存儲和內存。
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英特爾® 傲騰™ 技術的基準測試 :真實的基準測試揭示了超凡的企業(yè)數據中心性能。人們通常在高隊列深度下評估存儲性能,這個隊列深度實際是指任何時候的存儲數據并發(fā)請求數。大多數 NAND 固態(tài)盤的測量值都是峰值性能,此時的隊列深度通常為 128 或更高。此外,測量 NAND 固態(tài)盤的性能時通常采用 100%讀取或 100% 寫入工作負載。但這些都不是常見的工作負載。企業(yè)應用中的大多數典型工作負載混合了讀取和寫入,隊列深度在 8 到 12 之間。許多企業(yè)應用,尤其是操作型數據庫、存儲緩存、日志文件和類似的性能或任務關鍵型應用,均要求系統(tǒng)有良好的響應能力。這意味著通常會限制指定給任何一臺存儲設備的工作規(guī)模。事實上,這些類型的工作負載所達到的隊列深度高于 4 到 12 之間的情況并不常見。英特爾使用了極常見的混合工作負載(70% 的讀取和 30%的寫入)對英特爾® 傲騰™ 技術進行了測試,這種混合工作負載常見于數據庫的事務處理中。我們還在存儲設備上展示了 1 到 16 范圍內隊列深度的情況 - 出色的 I/O 性能。在這種情況下,NAND 固態(tài)盤達到的性能越高越好。英特爾® 傲騰™ 技術可將關鍵方面的性能提高 5-15 倍。• 對于 70/30 混合工作負載,英特爾® 傲騰™ 技術在 QD1下實現(xiàn)的性能是高耐久性 NAND 固態(tài)盤(P3700)所實現(xiàn)性能的 15 倍
• 英特爾® 傲騰™ 技術可在 QD12 下達到最大吞吐量,而大多數基于 NAND 的固態(tài)盤需要在隊列深度達到 100 或更高的情況下才能實現(xiàn)最高性能
• 英特爾® 傲騰™ 技術將延遲降為以前的十分之一(延遲 < 10 微秒)• 英特爾® 傲騰™ 技術將 QoS 提高了 100 倍(讀取/寫入 < 200 微秒 99.999th)• 英特爾® 傲騰™ 技術提高了讀取速度(7微秒對比 70微秒),這得益于介質的物理特性(每個 IO 的速度提高了10 倍,因此您能夠以更快的速度實現(xiàn)峰值吞吐量)
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英特爾® 存儲解決方案以基于標準的技術為基礎構建而成,它可以降低風險,并能在多個供應商或開源解決方案間靈活實施企業(yè)選擇的存儲架構。通過與英特爾® 傲騰™ 技術結合使用,英特爾® 3D NAND 固態(tài)盤改變了存儲基礎設施的經濟性,同時在可擴展性、性能和選擇靈活性之間實現(xiàn)了全新的平衡,可加快數據密集型應用的交付,降低延遲敏感型工作負載的事務處理成本,并降低整個數據中心的TCO。英特爾® 精選解決方案(Intel® Select Solution)提供針對工作負載經過優(yōu)化的配置,所包含的現(xiàn)代英特爾® 固態(tài)盤已經過驗證,可適用于基于英特爾® 至強® 可擴展處理器的平臺,并且旨在幫助加速存儲現(xiàn)代化舉措。當企業(yè)選擇英特爾® 精選解決方案時,他們可獲得超融合基礎設施所需的最佳性能,且無需耗費時間和精力去調優(yōu)堆棧。英特爾目前正在促進行業(yè)范圍內的協(xié)作和創(chuàng)新,以便為客戶提供多個解決方案,利用存儲經過優(yōu)化的平臺、組件和軟件提供現(xiàn)今企業(yè)所需的性能和效率。英特爾® Storage Builders 提供了一個開放的協(xié)作環(huán)境,以實現(xiàn)真正的存儲創(chuàng)新和進步。該計劃匯集了眾多具有前瞻性的公司、廣泛的英特爾生態(tài)系統(tǒng)、關鍵基礎技術和戰(zhàn)略資源,使我們的成員能夠推動存儲向前發(fā)展。
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企業(yè)需要清楚認知自身的應用和架構需求,了解如何讓數據融入其中,以便應對未來的數據挑戰(zhàn)。之后,企業(yè)需要繪制一張清晰的路線圖,以實現(xiàn)存儲現(xiàn)代化,從而為他們的數據策略提供支持。另一種選擇是抑制數據增長,但在大數據時代,數據的潛在價值是不可估量的,這會毫無疑問地導致成本上升并錯失商機?,F(xiàn)代化策略的關鍵在于數據分層,而英特爾® 傲騰™ 技術通過模糊內存和存儲之間的界限,采用全新的分層方法為實時和數據密集型應用提供支持。打破存儲瓶頸,它能為數據中心提供更大的內存池,從而助力企業(yè)部署更大且更經濟實惠的數據集,加快應用程序的速度,并獲得重要的企業(yè)級洞察。
現(xiàn)在就開展后續(xù)行動,實現(xiàn)數據策略現(xiàn)代化吧!
文章摘自英特爾精英匯
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