剖析云计算和大数据落地后x86服务器的业务痛点

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
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OFweek电子工程网讯 随着云计算和大数据进入落地阶段,新一代数据中心已经成为支撑企业创新发展战略的关键。但随之而来的一系列运维和管理难题,也成了当下IT人员必须应对的挑战。现行的企业级数据中心大多都以x86架构为主,尤其是互联网行业与创业团队,因为业务需求单一,寻求性价比,更是将x系服务器视为首选。然而,随着大数据、云计算等新技术的不断发展与成熟,业务的创新需求层出不穷,各色应用接踵而至,x系服务器架构不堪重负的同时,IT管理员更是苦不堪言。综合起来,可以从三个层面入手,剖析x系服务器应用的业务痛点。

剖析云计算和大数据落地后x86服务器的业务痛点

  数据中心运维难度大

随着数据中心建设规模越来越大,运维的工作相比之前更加重要。总的来说,数据中心运维主要涉及两大方面:一是确保数据中心的稳定性而对数据中心各个环节进行维护。二是当数据中心内出现问题时,能够及时定位并快速解决,以缩短故障时间。前一个是基础,后一个是关键。然而就恰恰是这个基础环节,已经让运维人员叫苦不迭。

随着业务系统的不断增加,IT运维也由过去的简单变得愈发复杂。从企业的规模来看,中小型企业更多地面临IT运维管理混乱,人力成本节节攀升,IT运维人员的工作量呈倍数增长的问题;而大型企业往往因为业务繁杂,涉及的运维项目多,问题更复杂。举个简单的例子,熟悉运维的人都知道,随着业务量的激增,现如今的x系架构下,硬盘坏了的突发状况时有发生,运维人员只好不断插拔替换新的硬盘,以保证数据中心的稳定运行。这种“纯体力活”占用了技术人员的绝大部分时间,让一个本来可以发挥创意思维,做很多研发工作的IT工程师,活活变成了体力劳动者,这实在是一种浪费。要知道,当下企业成本支出最大的一块就是人力,尤其是IT技术人员,在一线城市的年薪已经高的惊人。随着新兴业务的迅速增长,数据中心系统架构的规模连年扩大,运维投入一定是支出的重头戏。聪明的IT决策者,应该考虑如何从源头上解决问题。

虚拟化成本水涨船高

毫无疑问,云化数据中心已经成为当下的主流,而云化的第一步就是要虚拟化,随着日渐增长的业务需求,数据库虚拟化已经成为x系服务器里迅速扩容的主要手段。虽然开源虚拟化软件现在已经出现红火的苗头,但是对于传统企业用户来说,还是更加倾向于购买商业虚拟化软件来谋求系统稳定。而商业版本虽然有千般好,但是每年的License续费与高昂的后续服务费用,都为部署x86服务器的企业带来更高的成本。

随着业务量的激增,为了更好的承载业务运行,数据中心就要不停购买服务器,然而服务器数量的增多,必然带来商业虚拟化软件部署成本的水涨船高。据一家互联网企业统计,这一块儿的成本近两年来增长态势明显,大有超过服务器成本的势头。

计算性能不足

大数据时代,数据只有通过计算才能获得价值,分析处理数据的过程就是让数据产生价值的最直接方式。而面对海量数据,工程师们常有抱怨,现有的x86架构明显感觉后劲不足。对于数据处理,往往不能迅速反应,很好的承载,支撑完成数据计算分析的过程。

随着大数据业务的落地推进, X86服务器在支撑海量数据的分析运算时的不足表现貌似已成常态。尤其是当对海量历史数据进行查询与属性编排时,迟迟出不来结果,IT人员要经常面对业务部门的质询,苦不堪言。



本文转自d1net(转载)

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