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大型主机处理大数据 并非杀鸡用牛刀
来源:互联网   发布日期:2013-04-20 16:58:18   浏览:12180次  

导读:面对大数据的来势汹汹,普遍的观点是用x86服务器打造的分布式平台是应对大数据的良药。然而,DOIT记者从日前举办的IBM System z主机高峰论坛上获悉,分布式计算平台仅仅在信息获取型大数据方案中优势明显,而面对需求日渐增多的交易型和分析型大数据处理,大...

面对大数据的来势汹汹,普遍的观点是用x86服务器打造的分布式平台是应对大数据的“良药”。然而,DOIT记者从日前举办的IBM System z主机高峰论坛上获悉,分布式计算平台仅仅在信息获取型大数据方案中优势明显,而面对需求日渐增多的交易型和分析型大数据处理,大型主机更有优势。

大数据三种应用需对症下药

IBM大中华区市场发展部高级顾问王杉介绍,大数据应用分为三种类型,也即信息获取型、交易型和分析型。其中,信息获取型基于查询的信息获取,其数据采用标准化结构,可以进行跨数据源或内容的信息访问。信息获取型大数据应用属于I/O密集型应用,一旦数据大量增加,往往以横向扩展架构为主,通过增加I/O端口数加速从存储器读取的速度,从而实现快速存取和查询。

大型主机处理大数据 并非杀鸡用牛刀

IBM大中华区System z产品总经理施东峰

交易型大数据应用主要表现为在线的订单处理、操作日志处理等,属于CPU密集型应用,因而需要较高的计算和处理能力对大数据读写来进行快速交易操作。分析型大数据应用则体现在数据挖掘、多维度分析、各种形式的数据展现等,属于内存密集型应用,主要通过大内存的配置来加载更大数据集以快速处理联机事务处理型应用。

“从目前来看,信息获取型是适宜分解的大数据应用,可以用标准的集群模式来满足其数据处理的要求。而交易型和分析型属于不适宜分解的大数据应用,它们往往更加注重内存和计算能力。”王杉说。

三个关键词读懂大数据市场

全球知名调查分析机构IDC预测,未来5年大数据方案将在各类服务器平台实现快速增长。大数据解决方案对于客户日益重要,高可靠性服务器平台的增速将超过基于传统x86平台的增速。此外大数据各平台上软件和服务带来的机会不可忽视。面对增长迅速的大数据市场,王杉认为用三个关键词能更好地解读这个市场,这就是“六成、八成和四成”。

所谓“六成”,就是指大数据前景巨大,同期增速为整体IT市场的4倍,服务器市场的5倍,并高于同期云计算市常2012至20117年大数据平均年复合增长率将达到63.4%;“八成”则是指大数据的关键应用在于交易和分析。大数据不仅仅是检索查询等信息获取型应用(该市场仅占16.6%),交易型和分析型应用是用户实施大数据旅程的最终目标(投入占到83.4%);“四成”指调研显示43%的客户评估认为,成功实施大数据的关键因素在于基础架构的性能和稳定性。

“目前,大部分客户仍处于大数据应用的初级阶段,也即信息获取型阶段。未来随着客户需求的发展和应用的升级,信息获取型大数据应用会逐渐让位于交易型和分析型大数据应用。”王杉表示。

大型主机“对口”交易和分析型大数据

IBM大中华区System z产品总经理施东峰认为,大数据最关键还是交易型应用。以航空订票系统为例,全球瞬间有数万人在订票。过程涉及到不同的航班、不同的银行系统、不同的票务公司,容不得半点差错。而IBM System z主机是大数据处理和分析强有力的支撑平台。

主机具有海量的处理能力和强大的扩展能力,同时提供先进的高可用和灾备解决方案。以IBM zEC12为例,CPU最快主频高达5.5GHz,单机最高可配置101颗CPU,配备了zEnterprise独有的四级缓存,单机处理能力高达78000MIPS。IBM主机还具有高达32节点的扩展能力,实现了动态负载和资源管理,其独有的耦合器设计保障最佳线性扩展,可以有效解决计划和非计划的停机。此外,IBM主机还支持同步/异步数据镜像,独有的双活容灾解决方案确保数据的安全。

大型主机处理大数据 并非杀鸡用牛刀

IBM大中华区市场发展部高级顾问王杉

与此同时,IBM主机超强的虚拟化能力可以帮助实现高效负载和数据整合。主机硬件逻辑分区技术诞生于1988年,有着超过20年的经验,比其它任何一种虚拟技术都历史悠久。IBM主机还支持多任务操作系统,包括zOS、zVM、zLinux等,支持数百上千个Linux映像,实现了“一个盒子中的数据中心”。通常,IBM主机在混合负载情况下典型利用率超过85%,而且即便是100%负载也不会宕机。

此外,IBM主机最新的DB2分析加速器和SPSS预测分析等技术帮助实现OLTAP(联机事务分析处理)并满足实时数据分析的需求。

施东峰最后强调,中国目前正迎来一个全新的时机,如何在大数据时代抓住机遇,迎难而上,实现超越,已成为业内的共识。IBM System z主机将充分发挥自身在交易和关键型大数据应用方面的优势,让大数据更好地服务中国的民生事业。


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