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  • 服务器市场刀片当道 那它的优势在哪里?
    服务器市场刀片当道 那它的优势在哪里?

    由于虚拟化技术和云计算的大行其道,刀片服务器似乎也顺应这一大潮成为用户更青睐的硬件选择。但是刀片服务器机柜的市场终究还在起步阶段,刀片服务器的出货量在整个服务器产品中的份额比重并不大。

    但是由于刀片的高计算密度、灵活管理等特性,使得刀片服务器尤其适用于计算密集型的企业应用,比如说适合以集群方式部署成HPC应用,在这一点上,刀片服务器机柜有着机架式不可比拟的优势。

    什么是刀片服务器?

    刀片服务器是一种高可用高密度的低成本服务器平台,它专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计,其主要结构是一个大型主体机箱,内部可插上许多“刀片”,其中每一块刀片实际上就是一块系统主板,类似于一个独立的服务器,它们可以通过本地硬盘启动自己的操作系统。每一块刀片可以运行自己的系统,服务于指定的不同用户群,相互之间没有关联,每一块“刀片”的供电、散热、网络连接、外部存储连接等需求均由刀片机箱统一提供。在实际使用中,可以通过系统软件将这些主板集合成一个服务器集群。在集群模式下,所有的刀片可以连接起来提供高速的网络环境,共享资源,为相同的用户群服务。在集群中插入新的刀片,就可以提高整体性能,而由于每块刀片都是热插拔的,所以,系统可以轻松地进行替换,并且将维护时间减少到最小。

    刀片服务器优势何在?

    从刀片服务器出现在大众视野开始,对其好处的宣扬就伴随而至,它是否真得这么好?下面让我们对比来看看刀片服务器优于机架式服务器的地方吧!

    空间密度的优势

    相比于机架式服务器,刀片服务器节省了更多空间。实际上,刀片服务器将机架服务器所占用的空间密度提高了50%。在机柜系统配置好的前提下,将lU机架式服务器系统迁移到刀片服务器上,所占用的空间是原来的1/3到1/2。而在一个标准的机柜式环境中,刀片服务器的处理密度要提高四到五倍。

    机房布线和管理方面的优势

    刀片服务器在机房布线时只要统一布设网线和电源线。刀片服务器之间不需要人为布线;而机架式服务器则要分别对每台服务器的网线、电源线进行配线,如果一个42U的机柜上要安装多台1U的服务器时,机柜后面的布线就非常多,看起来会很凌乱。

    扩展性的优势

    1U机架式服务器的优势在于其采用的是标准服务器设计技术,标准外设,标准接口,具有RAID功能、冗余功能,可独立运行并承担任务。在扩展性方面,机架式服务器因为机箱空间小,所以机箱内的扩展性能较差,但它可通过服务器群集,或者外接扩展柜的方式进行非常有效的扩展。而刀片服务器在向上扩展和向外扩展方面均具有创新性。添加新服务器一般只需将新的单处理器或多处理器刀片服务器插入到机箱的开放式托架中即可。

    刀片服务器可插入到已扩展的基础设施中。此外,机箱内部的选件模块还可使我们添加一旦在外部连接便可实现共享的功能,刀片技术的模块化设计可实现快速扩展。

    可靠性的优势

    采用普通1U机架式服务器方案时,由大量的电源线、网线产生的接插点形成了大量潜在的“问题点”,换成刀片服务器机箱和刀片服务器僻决方案后,原先的网络、电源接插点减少了,同时也就增加了系统的可靠性。

    刀片服务器的所有关键组件均可实现冗余或热插拔,其中包括冷却系统、电源、以太网控制器与交换机、中间背板与背板、硬盘及服务处理器。卸下服务器进行维修仅意味着将刀片服务器拖出机箱,这就像拆卸热插拔硬盘一样简单。高级刀片服务器系统提供了实现高度敏感维修的智能方式。高级诊断功能可指导维修人员直接找到故障部件,从而实现快速有效的恢复,有些刀片服务器甚至不会出现单点故障。机架式服务器维护相比刀片则复杂一些。

    结论

    综上所述,刀片服务器可以最大限度地利用数据中心的空间、缩短部署时间、减轻管理员管理负担、减少能源消耗。但其在灵活性和性欲比方面,还是比机架式服务器略逊一筹。所以,当你受到市场宣传影响准备一股脑投入刀片部署之前,先仔细考虑下企业的现状并权衡好利弊才是重中之重。

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  • 巨头联手打开市场新空间 边缘计算浮出水面
    巨头联手打开市场新空间 边缘计算浮出水面

    据报道:五年之后的无人驾驶汽车,你并不会希望云端的数据来踩刹车。

    未来科技

    当众多行业向数字化迈进,我们的存储、计算都越来越依赖于云端,云端成为构筑信息社会的枢纽。不过,一股来自产业界和学术界的合力,也正在尝试在云计算产业之外,打造一种名为边缘计算的新架构。
      这种新架构更多将在靠近物或数据源头的网络边缘侧融合网络、计算、存储、应用,就近提供边缘智能服务。
      不要小看这种改变的潜力。业界其实都还不清楚,在迈向万物互联的演进之中,未来究竟有多少应用场景会利用到云计算,而多少场景会将计算分布到边缘。凭借对云计算的潜在补充性、竞争性,未来新技术架构下、新玩法下谁主沉浮?一切皆有可能。
      不是所有计算都需要云
      数字化浪潮正席卷几乎所有传统行业,改变了我们的交流方式、出行方式,改变了教育、医疗、各种传统服务……数字化背后的基础技术是云计算,几乎所有数据都需要连接到云,再通过云端存储、计算,通过网络互相连接。然而,云计算可能并不是未来各行业迈向数字化的唯一路径。
      事实上,随着PC互联网、移动互联网向万物互联演进,如何传输和处理海量数据,已经对当前的云计算技术架构提出较大挑战。
      2020年,预计有500亿个设备将连接到网络,根据ITU最新报告,2020年每人每秒钟创建的数据量达到1.7M。“面对这么超量的数据,我们需要考虑究竟采用传统的云计算方式还是考虑另外的方式?”中国信息通信研究院技术标准研究所总工程师续合元说。
      “我们原来的想法,一直想把它(物联网)送到云端,但是相对于现在互联网的数据节点,物联网将是它的三个数量级以上的增长。完全靠这种(送到云端)垂直连接实际上很难实现,所以我们需要考虑在边缘级做处理。”从事工业自动化研究的中国科学院沈阳自动化研究所所长于海斌说。
      云计算统一了互联网,而在工业领域、OT(运营技术)领域,可能迫切需要另一种计算体系。
      “传统的云端计算可以点一个按钮,后台运算完响应给你。而在边缘计算中,很多应用需要在毫秒之间实时响应。而如果要实现实时,我们就不能把所有的东西都送到云端,因为云可能在几千公里之外,延时抖动和距离并不可控。”华为网络研发部总裁刘少伟说。
      然而,边缘计算也并不是完全和云计算对立的一种计算架构,部分专家认为,在一些应用场景中,可以在边缘端做分析,同时也在云端做深入分析,使两者各展所长。毕竟,云的计算能力边缘端还无法比拟。
      “我最近到波士顿去,和朋友到曾经发生爆炸的现场。在那里,他们通过前端做智能分析,然后把对犯罪嫌疑人做了简单分析后的有效数据传送到后端。这是很好的例子,说明怎样用云和端合作互补。”软通动力执行副总裁方发和说。
      巨头联手打开市场新空间
      “未来的边缘侧会是什么样?有的时候也挺难想象的。但至少根据我们的判断,制造业的需求已经到了这样一个阶段:产品生命周期越来越短,个性化需求越来越高,全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显。”于海斌说。
      正是行业数字化现实需求的拉动,驱使基础技术加速改变。“我们总说,领先一步是先进,领先三步就成了先烈。”刘少伟说。
      部分大公司已经在物联网领域各自开展边缘计算方面的尝试。比如华为切入了电力、电梯等行业,英特尔早前也通过嵌入式计算进入到工业和物联网领域。
      “全球有1500多万部电梯,但是每天有一部分不能正常工作,利用物联网,它们的效率能够提升50%以上,同时大大降低故障率,带来实际的经济效益和社会效益。”刘少伟说。他还以尼日利亚电力行业为例,通过数字化改造,其称帮助这个非洲大国提升了30%的电力生产效率。
      英特尔、ARM等芯片公司也希望边缘计算在物联网领域拓展业务。“下一步是不是IT和OT的整合,这是很激动人心的机会。”英特尔公司物联网事业部中国区总经理陈伟认为。
      未来,整个边缘计算产业可能是一个高达万亿的市场,但谁也无法准确估计其市场容量,因为市场太大,而涉及的行业、需要数字化的企业也太多。
      “电力物联网市场之前好像不是很大,特别是通信这块。但我们专门做了调研发现,通信网络在电力物联网领域大概有将近50亿美元的空间。这仅仅是用电环节的网络市场,而如果外延一下,仅仅在电力行业,就有发电、输电、配电、用电四个环节。”刘少伟在接受记者采访时说。
      “我们希望的不仅是有新的点,还希望把点变成线,把线变成面,面变成体”,于海斌在接受记者采访时说,对现有芯片、交换机、计算产值能有多大规模拓展,他不好推算,不过,“对于变革技术而言,进行线性推算可能不算数,我们经常提到‘指数增长’,但‘指数增长’过了储备期以后,增长就很难准确预测了,只能说高速增长。”
      刘少伟表示,未来潜在的巨大市场不是一家公司或者几家公司能够垄断,因为众多行业的数字化,需要众多传统领域的深度参与,“不会像过去一样一个公司就可以把所有事情都做了,尤其是产业数字化情况下。涉及到不同领域,同时又涉及到信息技术、通信技术的支持。实际上,大家都是需要相互协同、相互合作才能创新解决。”
      同时,大的科技公司也希望通过联盟形式加速推动市场的成熟,以及为自己寻找到更合适的位置。最近,华为、英特尔、ARM等公司就成立了这样一个联盟。在一些技术专家看来,众多公司之前各自为战的技术尝试,将通过联盟而进一步标准化,从而加速产业的成熟。
      对于未来,一个共识是边缘计算名为边缘,其实技术的影响力以及潜在市场规模,可能一点也不边缘。

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