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四大Power解决方案进击大数据
大数据的分布式结构让更多的观点认为“x86+Hadoop”是承载大数据的最佳平台,但IBM有着不同的观点,IBM所展示的四类大数据解决方案均基于Power Systems平台,IBM认为,Power平台更加适合大数据分析:
“Power系统采用Power7+处理器,每处理器核心具有四个线程,可以同时进行计算,对并发计算有天然的支持;高吞吐,大数据要求I/O和内存带宽,Power7+具有非常大的内存和I/O带宽,这也是沃森超级计算机成功的关键;对应用的优化,Power7+提供了高度优化的JVM,更适合大数据应用需求”,李红女士介绍了Power硬件平台适合大数据应用的三大优势。
IBM Power静态大数据解决方案基于IBM天合应用服务器(PowerLinux)和GPFS-FPO或HDFS并行文件系统,再上面是Platform Symphony管理软件、InfoSphere BigInsight分析工具或开源Hadoop,形成软硬一体化的解决方案。“Symphony是同类中最佳的MapReduce执行方案,对计算密集型大数据应用优势明显;BigInsight在Hadoop框架上增加了IBM独特的技术优势,如安全管理和工作流等,并融入了IBM独特的数据分析、机器学习和文本数据分析挖掘等技术。”
IBM系统与科技部大中华区Power Systems产品总监李红女士介绍大数据方案
李红女士特别提到了GPFS-FPO并行文件系统,它支持1000个节点,支持远程复制、支持大规模的水平扩展,支持Symphony和BigInsight,并且经过多家数据库厂商认证。对于需要先行排序的Sort操作,提供2~3倍Hadoop性能,对于文件检索等查找工作,提供17倍开源Hadoop的效率,是一个更加适合大规模应用的并行文件系统。
大数据应用并不仅仅是静态的,还包括GPS、医疗检测分析、天气预报、金融交易等实时数据分析,为此,IBM提供了Power流数据解决方案,同样基于天合应用服务器和GPFS-FPO并行文件系统。“实时大数据处理对内存要求高, Power对大内存的支持非常符合;实时性大数据应用中有大量数据在流动,对网络带宽要求高,这方面Power也有天然优势”,李红女士表示。
数据仓库是最传统的数据应用类型,是文本型关系型数据库分析,比如经营分析系统。在数据仓库方面IBM也有着完善的解决方案。李红女士介绍说,IBM Power系统采用集中式架构,具有强大的向上扩展能力,为OLTP和OLAP应用提供了性能保障;Power平台的RAS特性更加适合数据库所要求的苛刻可靠性;DB2 PureScale能够实现对Power集中式架构的进一步增强,性能及可靠性大幅提高。
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