评估超融合架构:CIO需要考虑的五个关键

简介:

简化和成本节约是超融合架构的优势,但对于CIO们而言,更大的吸引力是这些系统如何让IT团队更适应于业务需求。

普通的IT融合为IT企业提供了很大的便利——集成的,和预安装的各种供应商的基础设施,包括服务器、存储和网络设备,帮助加速新的部署,并快速支持迅速增长的应用。

但是,IT超融合更进一步,将IT基础设施整合为单一模块化设备。预融合的基础设施可以为企业增值,否则需要自己购买和组合供应商的设备组件,超融合架构提供了一个更好的机会,不仅简化IT基础设施,节省资本支出(CAPEX),并且帮助将IT人员从内部遗留数据中心操作员,转化为更敏捷,面向业务服务的提供者。

有了超融合架构,IT企业可以转而关注帮助加速和实现业务运营和应用,因为他们不需要花费时间在故障排除,堆栈集成和测试,以及传统的数据保护任务上。因此决定采用超融合架构,业务人员将看到和感受到增加的IT敏捷性,类似云计算的IT服务,实在的BC / DR,和显著改善的IT成本基础。

超融合架构案例
超融合解决方案利用软件定义的资源在服务器内运行,代替外部的物理存储和网络。因为计算继续变得更加强大,密集,商品价值,超融合供应商可以在同一个盒子里托管一切,包括一个嵌入式虚拟机监控器。这一类似乐高的虚拟机托管基础设施的IT设备,让部署,扩展和支持变得简单。对于无法应对维持单一设备管理深度的IT人员而言,超融合架构很容易管理。即使是在传统架构上运营最好的IT团队,迁移到超融合仍然可以加速部署,减少资本支出和运营成本,完成IT改造。

超融合架构本质上是优化的虚拟机器。 事实上,早期的超融合解决方案与虚拟桌面基础架构(VDI)应用结合的很好。但是,随着数据中心内虚拟化的增加,为了支持优化的虚拟主机,而运营专门的物理架构,已经越发没有意义。现在,许多供应商旨在为高端数据库提供超融合解决方案,关键任务应用和需要Web/云扩展的应用。

五个关键优势
对于那些评估超融合解决方案的IT企业,以下是其提供的五个关键优势。

  1. 快速部署和易于管理,对于新项目的实施,风险更低,一步补丁/升级过程,后端一站式支持。终端用户配置体验更接近“云计算”。
  2. 资本支出成本是可以预测的,运营成本更低,因为更简化的架构,整个超融合集群可用性高。此外:
  3. 所有的基础设施投资是共用和共享的,防止资源隔离和浪费
  4. 额外的支持基础设施层可以简化,甚至去除,比如,广域网优化,备份目标,负载均衡器。
  5. 有了各种大小和格式的超融合设备,终端用户可以在任何地方期待和体验相同的IT服务——在数据中心,本地分支,甚至在远程和分支机构(ROBOs)。
  6. 内置备份提高了数据保护,广域网优化,和复制功能
  7. 服务质量是“可调整的。”如果性能缓慢,可以添加更多的性能调整盒;如果容量低,可以增加容量节点。

实施时间
然而,超融合并不适合所有人——至少,不是同时。它是一个完全新的架构,需要大规模的基础设施转变。如果你的服务器,存储和网络都是过时的,这可能是实施的大好时机。

否则,当企业现有的数据中心容量无法满足时,寻找初步的,增量的超融合迁移机会。我们看到过企业内的成功案例,IT和业务领导人都意识到其带来的全面有利影响。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
10月前
|
数据采集 运维 数据可视化
AR 运维系统与 MES、EMA、IoT 系统的融合架构与实践
AR运维系统融合IoT、EMA、MES数据,构建“感知-分析-决策-执行”闭环。通过AR终端实现设备数据可视化,实时呈现温度、工单等信息,提升运维效率与生产可靠性。(238字)
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
探索云原生技术:容器化与微服务架构的融合之旅
本文将带领读者深入了解云原生技术的核心概念,特别是容器化和微服务架构如何相辅相成,共同构建现代软件系统。我们将通过实际代码示例,探讨如何在云平台上部署和管理微服务,以及如何使用容器编排工具来自动化这一过程。文章旨在为开发者和技术决策者提供实用的指导,帮助他们在云原生时代中更好地设计、部署和维护应用。
681 59
|
10月前
|
JSON 供应链 监控
1688商品详情API技术深度解析:从接口架构到数据融合实战
1688商品详情API(item_get接口)可通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等核心数据,适用于价格监控、供应链管理等场景。支持JSON格式返回,需企业认证。Python示例展示如何调用接口获取商品信息。
|
10月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
阿里云AnalyticDB for PostgreSQL 入选VLDB 2025:统一架构破局HTAP,Beam+Laser引擎赋能Data+AI融合新范式
在数据驱动与人工智能深度融合的时代,企业对数据仓库的需求早已超越“查得快”这一基础能力。面对传统数仓挑战,阿里云瑶池数据库AnalyticDB for PostgreSQL(简称ADB-PG)创新性地构建了统一架构下的Shared-Nothing与Shared-Storage双模融合体系,并自主研发Beam混合存储引擎与Laser向量化执行引擎,全面解决HTAP场景下性能、弹性、成本与实时性的矛盾。 近日,相关研究成果发表于在英国伦敦召开的数据库领域顶级会议 VLDB 2025,标志着中国自研云数仓技术再次登上国际舞台。
1124 1
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 Java
Java 技术支撑下 AI 与 ML 技术融合的架构设计与落地案例分析
摘要: Java与AI/ML技术的融合为智能化应用提供了强大支持。通过选用Deeplearning4j、DJL等框架解决技术适配问题,并结合Spring生态和JVM优化提升性能。在金融风控、智能制造、医疗影像等领域实现了显著效果,如审批效率提升3倍、设备停机减少41%、医疗诊断延迟降低80%。这种技术融合推动了多行业的智能化升级,展现了广阔的应用前景。
732 0
|
12月前
|
存储 边缘计算 数据处理
面向智能医疗的边缘计算与云计算融合架构的设计与实现
边缘+云混合部署架构正在为AIoT与医疗领域带来前所未有的技术变革。通过这种架构,能够实现对海量数据的实时处理和深度分析,提升业务响应速度和效率,同时在保障数据安全的基础上,优化系统的可扩展性和可靠性。随着技术的发展,边缘+云架构的应用场景将愈发广泛,未来必将在更多领域内发挥巨大的潜力。
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题,文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输,并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战,如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化,文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性,但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开,供读者参考实践。
1457 3
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
|
机器学习/深度学习 测试技术 网络架构
FANformer:融合傅里叶分析网络的大语言模型基础架构
近期大语言模型(LLM)的基准测试结果显示,OpenAI的GPT-4.5在某些关键评测中表现不如规模较小的模型,如DeepSeek-V3。这引发了对现有LLM架构扩展性的思考。研究人员提出了FANformer架构,通过将傅里叶分析网络整合到Transformer的注意力机制中,显著提升了模型性能。实验表明,FANformer在处理周期性模式和数学推理任务上表现出色,仅用较少参数和训练数据即可超越传统Transformer。这一创新为解决LLM扩展性挑战提供了新方向。
484 5
FANformer:融合傅里叶分析网络的大语言模型基础架构
|
运维 供应链 前端开发
中小医院云HIS系统源码,系统融合HIS与EMR功能,采用B/S架构与SaaS模式,快速交付并简化运维
这是一套专为中小医院和乡镇卫生院设计的云HIS系统源码,基于云端部署,采用B/S架构与SaaS模式,快速交付并简化运维。系统融合HIS与EMR功能,涵盖门诊挂号、预约管理、一体化电子病历、医生护士工作站、收费财务、药品进销存及统计分析等模块。技术栈包括前端Angular+Nginx,后端Java+Spring系列框架,数据库使用MySQL+MyCat。该系统实现患者管理、医嘱处理、费用结算、药品管控等核心业务全流程数字化,助力医疗机构提升效率和服务质量。
845 4
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示,LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习,通过多维度的奖励计算机制,实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示,该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力,特别是在存在明确市场趋势的情况下,决策准确性较高。
757 5
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法