如何构建实用于初级上班负载的可组合合成基础设备

  • 电脑网络维修
  • 2024-11-15

企业如今正在生成比以往更多的数据,但他们还须要可以了解一切这些信息的运行程序。许多人正在驳回人工智能、大数据剖析和其余先进技术,这些技术可以从数据中取得无心义的见地。但是,这些运行程序须要足够的IT基础设备提供允许,这些基础设备有时甚至包括高性能计算环境。

只靠基础设备提供允许是不够的。用户需求在不同的运行程序之间或许有很大的差异,甚至在同一个运行程序中也会有动摇。这些不时变动的运行程序需求使得传统的基础设备很难满足初级上班负载的需求。因此,许多组织如今都在寻求驳回可组合合成的基础设备。

大数据剖析和其余初级运行程序

在当今的企业中,数据可以来自事务系统、物联网设备、社交媒体网站、网络日志、用户设备、受监控的IT系统和各种其余起源。经过从这些数据中取得见地,组织可以取得多种好处。例如,他们或许会经常使用这些信息来提升IT运营或提高员工的消费率。另外,他们或许会经常使用它来改善客户服务或取得竞争长处。

片面的数据剖析须要联合先进的技术,如机器学习、深度学习、神经网络或预测剖析。这些运行程序须要足够灵敏和可裁减的基础设备,以顺应它们之间的差异。例如,驳回机器学习启动统计或许经常使用更小的数据集和更少的计算资源,而深度神经网络或许须要更高的性能和更多的数据。

IT团队必定能够经济高效地运转两种类型的运行程序,同时仍要提供必要的性能。这自身或许很艰难,但是单个运行程序也或许带来应战。初级运行程序在教训多个阶段时或许会有不同的要求,因此在不同的期间须要不同的计算和存储资源。例如,摄取数据或许是I/O密集型操作,而训练和验证模型或许须要少量的CPU和内存资源。

满足一切争夺相反资源的多个运行程序的不时变动的需求或许是一个艰难的环节,并且是难以成功的指标,尤其是在试图最大限制地利用资源时。假设运行程序需求无法预测且不时变动,那么即使是传统的高性能计算(HPC)平台也会出现疑问。初级运行程序在须要资源时须要正确的资源组合,否则会面临严重提早的危险。

可组合合成基础设备的好处

传统的基础设备很难满足当今初级上班负载的要求。这些系统遵照通常复杂且不灵敏的架构,因此很难在不适度性能或未充沛应用资源的状况下顺应不时变动的上班负载需求。这并不是说这些系统无法降级或从新调整用途,但这样的环节既耗时又低廉,同时造成基础设备也雷同面临僵化的状况。

使事件复杂化的是,供应商针对特定的上班负载提升了许多系统,并且将配件和软件严密捆绑在一同,这使得极速照应不时变动的运行程序需求变得愈加艰难。例如,近年来超融合基础设备(HCI)已被证实十分受欢迎,由于它简化了部署,但同时也遭到资源比例固定和灵敏性有限的影响。合成后的超融合基础设备(HCI)扭转了这一状况,但它依然针对特定的上班负载,不允许在裸机上运转的运行程序。

由于其余基础设备的局限性,许多组织正在驳回可组合的合成基础设备,它将配件合成为逻辑资源池。在这些资源池中,用户可以按需提供资源,以顺应不时变动的运行程序需求。这不只可以协助满足当今初级运行程序的基础设备和资源分配需求,而且还可以提高资源应用率。此外,可组合的基础设备为智能化和基础设备即代码关上了大门,带来了更大的灵敏性和更快的上市期间。

随着可组合的业务需求的不时变动,合成的企业可以依据不时变动的业务需求和可组合的运行程序性能和需求启动重组。资源成为一个弹性的构建块,用于提供提升的环境,该环境的性能可以允许特定的上班负载,而不用期待简短的IT分配环节。当运行程序不再须要这些资源时,这些资源将前往到资源池中,供其余运行程序经常使用。

可组合平台的外围是治理软件,该软件将物理计算、存储和网络配件形象为可依据须要访问的服务,就像云计算服务一样。当平台接纳到对运行程序资源的恳求时,可组合的软件灵活地组合组件并确保其可用性,直到不再须要它们为止。

经过这种形式,可组合的分类基础设备可以顺应宽泛的上班负载(包括人工智能和初级剖析),无论是在虚构机中运转,是在容器中运转,还是在裸机上运转。

理想环球中的可组合性

可组合合成的基础设备正在成为部署蕴含机器学习和深度学习等先进技术的运行程序的一个有目共睹的选用。理想上,市场上曾经有几种可组合的产品,例如HPE公司的Synergy平台、DellEMC公司的PowerEdge MX模块化基础设备和Liqid公司的可组合基础设备软件平台。

随着可组合架构的不时成熟,许多行业都将从中受益。这包括医疗保健、金融服务、托管服务提供商、大学和政府钻研人员,以及简直一切方案运转初级上班负载的组织。

理想上,可组合性曾经取得了严重停顿。例如,德州农工大学工程学院的钻研人员最近从美国国度迷信基金会取得了390万美元的资助,以开发下一代可组合高性能计算平台。钻研人员将应用该平台探求在数据驱动发现中应用机器学习的新方法,这将无利于依赖人工智能技术和大数据通常的宽泛迷信畛域,如网络安保、基因组学、农业迷信、气象建模、动物医学成像等。

大学并不是惟一进入可合成的基础设备潮流的机构。Liqid公司最近与美国国防部签订了一份3200万美元的合同,为美国陆军工程兵团提供两个可组合的高性能计算(HPC)系统,这些系统驳回了Liqid公司和英特尔公司的技术。工程兵团将经常使用该系统运转人工智能运行程序,从而协助在环球范围内提供必要的军事和民用工程服务。

可组合合成的基础设备行业还相对年轻,和可组合平台自身一样充溢生机。但是,组合架构在过去几年取得了长足的提高,而且很或许还会继续开展。可组合性并不必定对一切的上班负载或环境都无好处,但它在顺应运行程序方面有很大的协助,特意是那些联合了人工智能和其余先进技术的运行程序。

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