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近年,随着云计算(Cloud Computing)的崛起,智能终端的普及以及与嵌入式系统所带来的大数据(BigData)浪潮,有许多业内人士认为,与这些应用发展有关的是储存、网络等硬件厂商,或是数据分析的软件厂商,但实际上,每台电脑、手机、服务器或储存装置同时间所能处理的数据量,也和本身的执行性能是否够强大有关。
而作为处理器制造商的Intel,今年8月在泰国曼谷举办的Cloud Summit2012,也针对上述两个趋势,发表了看法,并通过过去各项统计数据,分析数据中心未来将面临的瓶颈。
数据大量的成长,未来面临PB等级的数据运算
Intel亚太区暨中国数据中心与网络系统事业群总经理Jason Fedder表示,目前全世界包括计算机、手机与平板计算机等,共有超过10亿个装置,随着这些装置的增加,也带来数据应用的爆炸性成长,例如网络传输的数据量剧增,储存的需求也大幅度成长。
根据该公司的统计与预测,到了2016年,不论是网络、储存设备、工作站,或是高效能运算等环境的处理器,都会比2011年的需求量高出一倍,并且对稳定性与效能的要求都更高。
以汽车制造商BMW为例,他们在2010年所要管理的,是9万5千名员工的计算机,到了2012年,却要面临着1百万、甚至1千万辆车用计算机的联机,而且这些计算机都内建多种传感器,搜集行车过程的各种资料,因此后端数据中心的分析、运算能力,以及能源的需求,都面临着巨大的挑战。
Intel2015年的云端愿景
在IntelCloud Summit2012的活动中,Intel提出了2015年的云端愿景,其中包括自动化(Automated)、客户端感知(Client Aware)、联合作业(Federated)等3大要素。
另外,Jason Fedder在活动中提出了Intel在2015年的云计算应用愿景,包括可减少IT人员管理工作的自动化(Automated)、自动判别客户端装置的感知能力(Client Aware),以及可跨越公有云与私有云的联合作业(Federated)。
其中,客户端感应可以自动判别使用户所使用的装置与数据类型,包括手机、平板、笔电,以及行车计算机等;联合作业则是将数据先在私有云内汇整,最后才在公有云发布供使用存取,而自动化则让IT人员可以更专注在创新的服务上,而不会浪费在系统的管理上。
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