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大数据服务器应对基础设施新挑战
摘要 数据的集中整合是目前众多用户开启大数据之旅时首先面对的挑战。企业用户需要通过部署合理的基础架构,集中整合更多服务器、更多工作负......
数据的集中整合是目前众多用户开启大数据之旅时首先面对的挑战。企业用户需要通过部署合理的基础架构,集中整合更多服务器、更多工作负载、更多应用程序和更多数据。为了应对大数据的挑战,越来越多的企业开始尝试在现有架构上部署相关解决方案,但受制于既有架构的设计局限,这些部署并未达到最佳效果。日前,惠普推出业内首款专门针对大数据的服务器,以帮助企业户发掘新的业务机会,加速创新与价值实现。
提供更高性能和密度
随着大数据软件的出现及其带来的收益,很多企业已经尝试在现有架构上部署这些解决方案,而已有架构并不是针对大数据工作负载的特定要求进行设计的。因此,从性能和成本的角度来说,早期的这些部署并没有达到最佳效果。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。
据了解,全新HP ProLiant SL4500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。
据行业分析专家Dan Vesse表示:“大数据对象存储等大数据应用环境对工作负载的需求有很大差异。鉴于海量,快速变化的数据需要被迅速地存储与访问,且终端用户的要求不尽相同,这些工作负载在传统硬件基础设施上运行可能存在差异大,复杂性高和管理效率低的问题。为了充分利用大数据的优势,针对工作负载优化底层基础设施显得至关重要。”据了解,ProLiant SL4500带来了一定的经济效益、密度和简化性。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。
模块化架构应对特定工作负载
据悉,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模式,使客户能够为特定工作负载的应用需求来优化基础设施,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系列服务器还支持多家Apache Hadoop厂商,以及OpenStack Cloud Software和MongoDB等其它软件。
Cloudera首席技术官Amr Awadallah表示:“对采用大数据平台从其全部数据中获取洞察的企业来说,部署为大数据工作负载的苛刻需求而优化的基础设施组件将受益匪浅。通过专为大数据设计的服务器,CIO们可以通过这种无缝的新方法来经济、高效地处理大型数据集。”
(本文不涉密)
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