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現(xiàn)如今，客戶們比以往任何時(shí)候?qū)τ诜?wù)供應(yīng)商如何交付產(chǎn)品和服務(wù)都更為關(guān)注。他們期望獲得便捷、個(gè)性化、高速、高效、無(wú)縫、易用、真實(shí)和肯定的服務(wù)。并期望隨時(shí)隨地的進(jìn)行互動(dòng)——這意味著數(shù)字化和移動(dòng)化技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展。

而反過(guò)來(lái)相應(yīng)的，客戶們的期望又進(jìn)一步推動(dòng)了企業(yè)的技術(shù)決策。企業(yè)組織必須能夠?qū)崿F(xiàn)快速的設(shè)計(jì)、創(chuàng)建和迭代。IT需要更快的響應(yīng)需求，更具可擴(kuò)展性，并需要能夠更好地收集、存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)（數(shù)字世界每年的增長(zhǎng)率約為40%）。

當(dāng)然，所有這些數(shù)字化工作都是在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的IT基礎(chǔ)架構(gòu)（包括計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)器以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備）上完成的。

在本文中，您將了解到由客戶需求所驅(qū)動(dòng)的數(shù)字世界需求如何顯著增加了工作負(fù)載的可變性和數(shù)據(jù)中心所需的密度。此外，我們還將為您解釋為了支持這些需求，數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施必須如何進(jìn)行相應(yīng)的改變——其必須變得更具適應(yīng)性。文中會(huì)告訴您自適應(yīng)的數(shù)據(jù)中心是什么樣的：其支持較高、混合且可變的密度——以滿足企業(yè)業(yè)務(wù)工作負(fù)載的巨大增長(zhǎng)和變化。

關(guān)鍵要點(diǎn)

我們正處于服務(wù)客戶的時(shí)代。企業(yè)需要應(yīng)對(duì)數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，這正是IDC所描述的“自工業(yè)革命以來(lái)的最大的一次行業(yè)顛覆性變革”。

IT業(yè)界正迎來(lái)挑戰(zhàn)，需要提供能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具，如高性能的計(jì)算等工具，以支持AI、IoT和大數(shù)據(jù)等應(yīng)用程序，所有這些都進(jìn)一步的推動(dòng)了對(duì)高密度、混合和可變密度環(huán)境的需求。

數(shù)據(jù)中心業(yè)界正在改變緩慢；IT基礎(chǔ)架構(gòu)的創(chuàng)新與數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新之間存在明顯的脫節(jié)。

這種脫節(jié)的后果包括電力資源和空間容量的冗余以及對(duì)于能源和水的利用的低效率。這些低效率通常最終會(huì)妨礙企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)不斷變化的客戶需求。

即使在數(shù)據(jù)中心功率大幅度波動(dòng)的時(shí)代，為了支持更高的密度和越來(lái)越動(dòng)態(tài)的計(jì)算負(fù)載，而不造成冗余容量；同時(shí)在可伸縮性和可靠性方面沒(méi)有過(guò)渡配置，數(shù)據(jù)中心必須精準(zhǔn)的滿足企業(yè)業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)于IT服務(wù)的需求：具備自適應(yīng)性。

一處自適應(yīng)的數(shù)據(jù)中心支持高密度、混合密度和可變密度，而不存在容量能力的過(guò)度冗余或其他低效率的問(wèn)題。

為了支持高密度，混合密度和可變密度，一些供應(yīng)商從冷卻角度和電氣角度構(gòu)建的系統(tǒng)將傳統(tǒng)上靜態(tài)系統(tǒng)推向動(dòng)態(tài)，進(jìn)而能夠處理不同的密度需求以及可變的功率消耗。

企業(yè)對(duì)客戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求時(shí)代的響應(yīng)

當(dāng)今世界，各行各業(yè)都受到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。 從智能化家庭的連接到石油和天然氣的勘探，再到綜合醫(yī)療、智能農(nóng)業(yè)等等方面，企業(yè)都在積極的響應(yīng)客戶需求，并尋求新的機(jī)會(huì)，擴(kuò)大其邊界。

企業(yè)正在充分發(fā)揮技術(shù)的力量，不僅要?jiǎng)?chuàng)造新的平臺(tái)和服務(wù)，而且還要開(kāi)發(fā)新的業(yè)務(wù)模式和戰(zhàn)略，以維持和擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模。無(wú)論是B2B還是B2C，客戶都期望每家企業(yè)都需要在滿足他們的需求方面做出更多的反應(yīng)和創(chuàng)造性。這就是Forrester公司的分析師所描述的“客戶需求決定一切的時(shí)代”。

企業(yè)在很大程度上已經(jīng)用技術(shù)對(duì)這些需求進(jìn)行了響應(yīng)。當(dāng)然，IT技術(shù)已經(jīng)被企業(yè)業(yè)務(wù)部門(mén)使用了幾十年了，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)則是不同的。數(shù)字化轉(zhuǎn)型——IDC公司將其稱之為“自工業(yè)革命以來(lái)的最大的一次行業(yè)顛覆性變革”——并非IT項(xiàng)目。其對(duì)于一家企業(yè)的業(yè)務(wù)而言是必須的。

IT、業(yè)務(wù)和DevOps部門(mén)之間的相互交流不夠。不同部門(mén)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是對(duì)產(chǎn)品、流程、技術(shù)和企業(yè)文化的重新發(fā)明定義。為了創(chuàng)造成功的以客戶為中心的體驗(yàn)，企業(yè)必須提高效率和靈活性，并找出如何實(shí)現(xiàn)卓越的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。

能夠在這一轉(zhuǎn)型過(guò)程中，獲得蓬勃發(fā)展的企業(yè)是那些成功地將技術(shù)整合到他們所做的一切工作中的企業(yè)。技術(shù)不再僅僅只是支持業(yè)務(wù) ——其也成為了業(yè)務(wù)本身。

IT響應(yīng)即：云、HPC、AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)——所有這一切都推動(dòng)了密度的增加

由客戶體驗(yàn)所驅(qū)動(dòng)技術(shù)的商業(yè)模式要求企業(yè)必須能夠快速的設(shè)計(jì)、創(chuàng)建、測(cè)試和迭代。IT已經(jīng)迎來(lái)了挑戰(zhàn)。而IT基礎(chǔ)架構(gòu)——計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)器以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備——已經(jīng)跟上了工作負(fù)載所要求的數(shù)量和動(dòng)態(tài)性的增長(zhǎng)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵特征之一是數(shù)據(jù)量巨大。我們每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量高達(dá)2.5艾字節(jié)（quintillion bytes）。事實(shí)上，目前世界上90%的數(shù)據(jù)都是在過(guò)去兩年的時(shí)間里才創(chuàng)造出來(lái)的。

高性能計(jì)算（HPC）、人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用同時(shí)也是數(shù)據(jù)爆炸的產(chǎn)物和生產(chǎn)者。使用這樣的工具，企業(yè)已經(jīng)得以快速的從其收集和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到對(duì)數(shù)據(jù)集的分析，以確定趨勢(shì)，并確定未來(lái)結(jié)果的可能性。

對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，使用像HPC這樣的工具并不僅僅只是錦上添花的事，而是必須的事情。 例如，三維可視化、地震建模和預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析對(duì)于能源、石油和天然氣行業(yè)而言是至關(guān)重要的。而生物技術(shù)公司采用諸如基因組測(cè)序、生物標(biāo)志物鑒定和模擬藥物測(cè)試分析處理計(jì)算解決方案也是必須的。對(duì)于高頻的交易行業(yè)，以及金融行業(yè)的股票市場(chǎng)或欺詐分析行業(yè)企業(yè)而言，HPC工具亦十分重要。而技術(shù)類企業(yè)則需要使用HPC來(lái)探索機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬化、改進(jìn)事務(wù)處理和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

計(jì)算負(fù)載——高、可變、混合的特點(diǎn)

通過(guò)數(shù)據(jù)增加所積累的知識(shí)的成本是數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)載。根據(jù)思科2015年全球云指數(shù)預(yù)測(cè)，“2015年至2020年，數(shù)據(jù)中心的總存儲(chǔ)容量將增長(zhǎng)近5倍，從2015年的382艾字節(jié)增長(zhǎng)到2020年的1.8澤字節(jié)，而云存儲(chǔ)將占總存儲(chǔ)容量的88%.而伴隨著更多設(shè)備數(shù)據(jù)的上線，數(shù)據(jù)量將會(huì)有更多的增長(zhǎng)。”

以物聯(lián)網(wǎng)為例。每輛新的“智能”或“連接的”車(chē)輛平均有60-100個(gè)傳感器，而行業(yè)領(lǐng)先者預(yù)計(jì)每輛車(chē)可以快速增加至200個(gè)傳感器。到2020年，僅在汽車(chē)行業(yè)，新的傳感器的數(shù)量預(yù)計(jì)就將達(dá)到220億個(gè)。

又例如，在高性能計(jì)算中，并行處理用于聚合計(jì)算機(jī)電源，并提供運(yùn)行高級(jí)應(yīng)用程序的更高性能。為此，HPC通常每秒處理超過(guò)一萬(wàn)億次的浮點(diǎn)運(yùn)算（1012次浮點(diǎn)運(yùn)算）。如若使用人類大腦執(zhí)行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在一秒鐘內(nèi)完成的浮點(diǎn)運(yùn)算任務(wù)，則需要花費(fèi)31689年的時(shí)間。

不僅僅是數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)海量的增長(zhǎng)。與此同時(shí)，隨著時(shí)間的推移，以及每個(gè)項(xiàng)目需求的變化，使得計(jì)算負(fù)載也變得更加動(dòng)態(tài)化。

例如，假期期間，電子商務(wù)網(wǎng)站的流量達(dá)到高峰期。而美國(guó)市場(chǎng)搜索引擎行業(yè)的數(shù)據(jù)中心的流量會(huì)在一天中呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)需求變化——白天高，半夜低（但亞洲市場(chǎng)數(shù)據(jù)中心的流量則一直持續(xù)很高）。

IT基礎(chǔ)架構(gòu)和軟件幫助實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。 然而絕大多數(shù)這些數(shù)據(jù)都是流經(jīng)數(shù)據(jù)中心，并被處理和存儲(chǔ)。無(wú)論數(shù)據(jù)是幫助拖拉機(jī)在崎嶇的田地里農(nóng)耕，跟蹤低收入社區(qū)的急診室訪問(wèn)情況，還是記錄零售客戶拿起和放下商品的次數(shù)，都需要由IT基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行管理。

這意味著基礎(chǔ)架構(gòu)必須支持在新舊IT設(shè)備（混合密度）混合的情況下呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增加的計(jì)算負(fù)載（高密度），這些負(fù)載也越來(lái)越具有動(dòng)態(tài)性（可變密度）。 形成混合密度背后的另一大因素是，隨著許多應(yīng)用程序驅(qū)動(dòng)更高的密度，越來(lái)越高效的存儲(chǔ)模式消耗更少的功率。IT基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)朝著兩個(gè)方向發(fā)展——面向計(jì)算機(jī)端更高的密度，面向存儲(chǔ)端的更低的密度。