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【PConline 资讯】当前的大数据时代，由于数据量TB、PB级的急剧膨胀，传统的数据搬移工作已经不现实，因而存储服务器出现新的融合趋势。在这样的架构中，数据不再移动，写入以后分散在STORAGE，它的计算节点融合在数据旁边的CPU，数据越来越贴近计算。  大数据时代来临 毋庸置疑，大数据是当今全球营销界的热点词汇。IDC发布的相关报告指出，2010年全球大数据以及相关的硬件、软件和服务市场，已经达到30亿美元，2015年整个市场将超过170亿美元。很多专家认为，大数据时代的存储，应当是分布式的存储，并呈现出与计算融合的趋势。  大数据时代来临 据IDC的报告显示，大数据技术与服务市场销售额将从2010年的32亿美元增长到2015年的169亿美元，其年均增长率会是一般IT市场的7倍。同时IDC也指出，未来十年数据量会增长44倍，其中90%的数据会是非结构化数据，大数据已经成为企业不得不面临的挑战。所以针对企业面临的数据处理困境，服务器厂商已加快对大数据市场的布局。 服务器开始转型 而在2012年，服务器市场已经被大数据炒热了，而在今年年初，IBM、惠普、浪潮等服务器厂商纷纷投入到大数据领域当中，推出相应的大数据服务器产品，服务器市场正在悄悄发生新一轮的市场变革。 在大数据时代的背景下，要想打造一款高质量的服务器得到用户认可并获得市场绝非易事，今年年初，各服务器厂商纷纷向大数据方向发力，几个月时间里，各品牌的高质量新产品陆续面世，从而掀起新一轮服务器市场变革的热潮。下面我们就最近比较热门的产品一起来回顾一下。>> 热门产品：索尼VAIO Duo11 索尼VAIO E14 宏碁H6510BD 明基MS502 TP-Link TL-R406 TP-Link R483 浪潮天梭TS850 联想ThinkServer TS130 HTC T528d 中兴Grand Memo N5 森海塞尔MX375 魔声录音师 惠普大数据服务器SL4500 作为全球服务器的巨头惠普公司也针对大数据环境推出最高容纳60个磁盘，容量达180TB的大数据服务器SL4500。其中，SL4500服务器不仅能够容纳海量的数据，还可以节省50%的空间、61%的能耗、75%的管理时间以及31%的成本。在占地空间、能源消耗及部署时间等方面具有显著优势。 惠普大数据服务器SL4500 全新HP ProLiant SL4500系列服务器是唯一专为大数据环境而开发的解决方案。作为超高密度解决方案，它提供工作负载所要求的最大化的性能、生产力和成本效益。这款基于惠普融合基础设施的服务器拥有高效的设计，最多可节省50%的占地空间，61%的电耗，31%的成本和63%的线缆。 据悉，HP ProLiant SL4500具有3种配置，针对大数据的不同工作负载而设计：在4.3U高的空间内，用户可以任意选1~3个节点。 1个节点X60个硬盘 第一类配置适合云存储应用，例如在线视频监控、视频处理存储数据、存储视频流等，以及OpenStack类的应用。该配置有1个服务器节点，具有60个硬盘，其IOPS为100万，目前的最高存储容量为180TB。>> HP ProLiant SL4500 3种配置 据悉，惠普随后还将应用4TB磁盘，其最高容量可达240TB。 2个节点X25个硬盘 第二种配置是两个节点，在一个机箱当中放置了两个存储服务器，每个节点有25块硬盘，这种配置比较适用于邮件和一些非关系型的数据库。 32个节点X15个硬盘 第三种则是在同一个机箱里放置了3个节点，每个节点有15个硬盘，适合Hadoop类的应用。惠普表示，Hadoop是对大数据的一种广义上的处理，这种模式更适合分析、管理软件到存储的地方进行分析和处理。 因此，两路架构在性能价格比上比四路服务器更合适。目前，大部分做Hadoop应用的客户都是应用两路服务器，也是应用上述的第三种配置，实现了CPU、磁盘和内存配置的均衡，这也是Cloudera这类Hadoop厂商的推荐配置。>>
HP ProLiant SL4500系列服务器的模块化设计提供各种计算和存储配置，使客户能够为特定工作负载的应用优化基础设施，而不需要拼凑不适用的硬件。 由于采用单一、经济的架构，HP ProLiant SL4500系列服务器还支持Cloudera和Hortonworks等多家Apache Hadoop厂商，以及Open Stack Cloud Software和MongoDB等其它软件。 HP SL4500 采用惠普智能阵列（HPSmartArray）技术的HP ProLiant SL4500 Gen8系列服务器提供行业领先的性能，其每秒输入/输出次数（IOPS）是现有架构的近7倍。借助惠普智能缓存（HP Smart Cache）的智能分析，系统将优化存储流量以确保最低的响应延迟和前期投资。 目前市场上的服务器产品无法适应大数据对存储和计算能力飞速增长的需求，迫使IT领导们购买更多的昂贵数据中心空间。然而，全新HPProLiantSL4500系列服务器解决了这一问题，其行业领先的存储密度可以在一个4.3机架单元（U）的机箱中提供高达240TB的存储容量，或在工业标准的42U机架中通过9个服务器提供2.16PB的存储容量。这种极高的密度可以帮助客户大幅节约成本，提高性能和效率。 HP SL4500 HP SL4500系列服务器是HP ProLiant Gen8服务器家族的最新成员，采用了融入智能和自动化功能的HP Pro ActiveInsight架构，通过自动化数据保护和HP Predictive Spare Activation消除宕机时间并保护宝贵数据。HP Predictive Spare Activation可以在故障发生前把数据转移到备用设备。 通过惠普主动健康监测（HP ActiveHealth）确保最大化的服务器效率，并通过惠普智能更新（HP SmartUpdate）实现固件的自动更新。 管理软件 惠普智能基础架构（HP Intel ligentInfra structure）还可以降低数据中心的电力成本，每瓦计算性能比前几代最多提升70%。>> 浪潮云海大数据一体机 作为深耕国内服务器市场多年的浪潮，也及时的结合当下大数据发展趋势推出云海大数据一体机，它是面向大数据存储、处理、展现全环节、软硬一体化的方案型产品。浪潮推出此款产品目的是为用户解决部署、业务移植开发等技术难题，帮助用户快速跨过应用门槛。 浪潮 云海大数据一体机 云海大数据一体机采用全分布式大数据处理架构，将硬件、软件整合在一个体系中，采用不同的数据处理的架构来提供对不同行业应用的支撑。通过新型的数据处理架构，实现了计算随数据分布的数据本地化，保证了业务的连续性，即使三到四千个计算单元重载节点情况下，还能够实现相对比较好的扩展性。 在硬件方面，针对视频数据挖掘、在线交易这样的应用，由于这类应用对于计算量要求高，因此采用CPU多、内存多的重载节点，并增加专用的加速芯片。 浪潮 云海大数据一体机解析 针对对计算、存储和IO均衡的应用，采用通用数据单元，第三类则是针对对数据处理快速响应的应用场景，提供轻量计算单元，而存储则采用整体一体解决方案，充分发挥新型存储节制的作用，比如闪存盘的技术，将闪存盘放在整个计算缓存里面做高速缓存，针对不同应用类型，实现全局的算法，降低冗余率，同时采用基于浪潮设计的全新大数据高速互联芯片以及高速互联TOP网络构成全新的网络互联，使整个平台的计算节点、存储节点大大提高运行效率。 浪潮 云海大数据一体机 在算法方面，云海大数据一体机采针对分布式计算的算法进行整体优化。众所周知，分布式计算是一个普遍应用的技术，在互联网行业里面，它可能对于任务这种一致性，对任务要求快慢并不是很高，比如搜索发出去一万个结果，可能回来是九千个，丢掉一千是无所谓的，但是行业应用是不一样的，所有的结果都需要全部返回来，因此优化系统任务调度策略极为关键，要对任务实现针对监控，并动态调整任务执行资源，减少慢任务数量，提高整体性能。 目前，浪潮云海大数据一体机面向视频等重载应用、商业智能分析应用、海量并发的轻量级线程类应用，可提供三个系列的个性化产品，同时为客户提供基于飞腾处理器、浪潮K-UNIX系统等国产技术的全国产方案。>> 曙光XData大数据一体机 作为曙光大数据解决方案核心产品，曙光XData大数据一体机紧扣行业应用需求，实现了无共享(Shared-Noting)结构下的单一数据处理系统映像，并对结构化和非结构化数据提供统一、高效的访问，而16PB的系统容量也成为了国内成功落地的最大单套海量存储系统。 曙光XData大数据一体机 曙光XData大数据一体机在并发数据处理方面，采用了Shared-Noting无共享存储方式，能够将数据存储单元和处理单元分离。通过构架高效的服务中间件，将底层的数据存储节点，聚合成一个单一的数据处理系统映像，达到较高的数据读写并发度,计算并发度，以及良好的系统扩展性，可靠性和可维护性。 曙光XData大数据一体机 其次，XData系统支持对海量的结构化和非结构化数据的高速写入，能够按照语义的存储组织，以及查询检索和统计分析。尤其是在并行数据查询方面，曙光的大数据一体化方案可以根据行业特性为用户提供优化的查询策略，这种复杂的策略将在XData上实现任务自动分解，并在多数据模块上并行执行，全面提高了复杂查询条件下的效率。 另外，在管理人员运维成本和硬件成本两方面，XData也颇具优势。由于采用了类JDBC访问接口，用户无需额外学习即可使用，而按照数据量和访问频率进行的分级存储，则可以全面减少用户对高速硬件的投资。 曙光XData大数据一体机实物拍摄 今天用户对大数据的概念已然构建了一定的认知，然而从“概念认知”到“应用落地”，实际上还存在相当的距离。在选择大数据存储解决方案时需要考虑究竟需要多少空间，分析频率如何以及需要处理什么类型的数据。这些因素，以及安全、预算和处理时间都是选择大数据存储解决方案时需要考虑的因素。 可能站在保险的角度来看，一个试点项目可能是一个不错的开始，商品硬件也是大数据试点项目的低成本投资选择。 从实际情况看，应用是制约中国大数据产业发展的瓶颈。行业客户普遍缺乏高等级技术人员和新技术应用经验，面临各种技术问题。而如何发挥本土厂商的优势，快速切入本土企业应用需求，则是国产厂商在大数据战役中破局的关键![返回频道首页]
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2013-07-03 10:56
出处：PConline原创
责任编辑：xujian1
