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数据中心需要的是更高的效率 再不是马力

2019-02-26 04:13
来源: 比特网

在更短的时间内更安全地托管,处理和传输更多数据的需求正在给现有数据中心网络,服务器和存储架构带来巨大压力,满足人工智能,机器学习,图像识别等特定应用的需求,以及数据分析加剧了这个问题。

无脑式地增加更多的服务器和更多的CPU功率曾经是数据中心的常态,但现在看来似乎不再是这种情况。最近研究机构Futuriom进行的一项新的研究报告《高效数据中心的不为人知的秘密》,越来越关注优化网络效率的解决方案。

该报告基于来自美国,英国和中国的200多位主管级或更高级数据中心专业人员的反馈,深入探讨他们如何应对支持人工智能和大数据等高功率应用的挑战通过检查其实际工作实践和关键趋势,分析数据等。

最重要的是,它得出的结论是,作为高计算性能的关键引擎,网络需要进行特定的调整,以跟上具有规模雄心的数据中心。

人们对SmartNIC(智能网卡)很感兴趣,其核心是通过FPGA(现场可编程门阵列)协助CPU处理网络负载,编程网络接口功能,包括提高虚拟机和容器的效率(56%),更有效地虚拟化和共享闪存(55%),隔离和停止安全威胁(47%),加速超融合基础设施(50%)以及启用SDN (54%)。

他们表示,数据中心专业人士明确认识到网络优化技术是提高数据中心性能的关键途径。同时,受访者确认升级网络的潜在好处包括更快的应用程序性能(64%),更强的安全性(59%),更高的灵活性(57%)和应用程序可靠性(57%)。84%的受访者认为网络基础设施在提供人工智能和机器学习方面要么“非常重要”,要么“重要”。

当被问及他们最想模拟的超大规模云操作的哪个方面时,服务器和存储的高效利用率高居榜首。下一层结果包括使用灵活的融合25/50 / 100Gb以太网网络(19%),自动化基础设施部署,管理和监控(17%),以及简化的资源配置,报告和计费(15%) )。

他们也表示,数据中心运营商现在将网络优化和SmartNIC技术视为构建低延迟和高性能数据中心的主要目标。

数据中心正在重新发明。构建云基础架构是一项真正的挑战,可以扩展以支持要求苛刻的应用程序,这些应用程序可以包含大数据,分析,自动驾驶汽车和人工智能。如今网络的压力比以往任何时候都要大,并且开始部署新技术以确保网络不会成为互联互通的阻碍,云的瓶颈。

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