IBM Power小型機(jī)服務(wù)器打造云平臺

IBM系統(tǒng)與科技事業(yè)部Power產(chǎn)品總監(jiān)李紅在現(xiàn)場指出:經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一些變化對IT提出的新要求。首先，用戶IT系統(tǒng)面臨的越來越大的壓力，大概來自于以下幾個方面，一是來源于能源的壓力，所以國家提出綠色節(jié)能的口號和目標(biāo)。二是來源于空間的壓力，包括機(jī)房的空間越來越不夠，物理設(shè)備的增長都帶來很多機(jī)房空間的壓力。三是來源于物理設(shè)備、虛擬設(shè)備增長的要求，數(shù)量的增長也呈爆炸式的增長，帶來巨大的管理壓力。四是來源于安全的壓力，當(dāng)關(guān)鍵的應(yīng)用和業(yè)務(wù)越來越依賴于整個IT的支撐架構(gòu)的時(shí)候，安全的問題也日益成為重要的方面。這四個方面是我們在面臨IT管理方面隨著經(jīng)濟(jì)和形勢的變化提出的新的挑戰(zhàn)。

基于現(xiàn)有的形勢，我們提出新的未來的需求，一是云計(jì)算，二是大數(shù)據(jù)分析。如何在這種行業(yè)的趨勢之下提出一個適應(yīng)趨勢發(fā)展的解決方案，去滿足未來的需求。首先，構(gòu)建綠色云解決方案、綠色云數(shù)據(jù)中心。首先，要以綠色數(shù)據(jù)中心為自己的要求，引領(lǐng)綠色節(jié)能的優(yōu)勢，通過科技以及先進(jìn)技術(shù)，來實(shí)現(xiàn)整個虛擬化的整合功能，來幫助大家實(shí)現(xiàn)云的數(shù)據(jù)中心。

云計(jì)算是實(shí)現(xiàn)整個業(yè)務(wù)和IT愿景最有效的手段，云的本質(zhì)是什么。一是資源共享，二是要立足于現(xiàn)有應(yīng)用，承上啟下和大家一起走入新的科技。IBM Power云平臺的構(gòu)建跟大家談到的是以虛擬化以及資源池的共享為基礎(chǔ)。將會基于Power虛擬化，從基礎(chǔ)的虛擬化帶到高級虛擬化，從單一資源的共享到多機(jī)共享，建立整個虛擬化的過程，從把所有服務(wù)器物理資源全部池化，包括處理I/O、存儲各個方面都進(jìn)行虛擬化的過程。

第二步，通過IBM VMControl技術(shù)去實(shí)現(xiàn)共享池，達(dá)到這個池所有資源的有效共享，。再往上是達(dá)到云管理的平臺。云管理平臺是非常重要的一個特點(diǎn)，擁有開放的結(jié)構(gòu)，可以做二次開發(fā)。SCE就是Smart Cloud Entry，Entry提供了一個界面和平臺，讓我們廣大的ISV代理以及企業(yè)用戶都可以利用這個平臺去開發(fā)出適合自己企業(yè)云的管理流程和真正的界面，以達(dá)到實(shí)現(xiàn)從原有的平臺轉(zhuǎn)向云平臺管理的過程。

所以，從基礎(chǔ)的云架構(gòu)到資源池的共享虛擬化，到資源池的共享，以及到云服務(wù)管理平臺界面，IBM基于Power平臺提供界面，并在其上制造一個生態(tài)環(huán)境，去開發(fā)適合每個企業(yè)應(yīng)用的界面，去構(gòu)建整個基礎(chǔ)架構(gòu)云，構(gòu)建了資源共享的目的。這是整個平臺的情況。

李紅尤其強(qiáng)調(diào)了基于Power云平臺的海量數(shù)據(jù)處理，IBM將Power在數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用分成三類，在海量處理分析又分成兩個階段，第一個階段是比較簡單的，應(yīng)用Hadoop做數(shù)據(jù)的分析和處理，這里面我們依賴于行業(yè)很多ISV，在基于Hadoop結(jié)構(gòu)開發(fā)了很多應(yīng)用，建立在這種結(jié)構(gòu)上，這種結(jié)構(gòu)可以對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。這是稍微低一點(diǎn)層次的海量數(shù)據(jù)的處理。

針對更高層次的數(shù)據(jù)分析需求，IBM提供了BigInsights數(shù)據(jù)分析解決方案，對數(shù)據(jù)處理開發(fā)了一套中間件的軟件，這個對數(shù)據(jù)處理的能力和復(fù)雜程度都會大幅度提高，在這個基礎(chǔ)之上可以繼續(xù)二次開發(fā)的應(yīng)用，做專門的數(shù)據(jù)處理。BigInsights是IBM海量處理數(shù)據(jù)應(yīng)用結(jié)構(gòu)的解決方案，是一種很典型的水平擴(kuò)展結(jié)構(gòu)，通過管理節(jié)點(diǎn)管理整個節(jié)點(diǎn)，后面有很多Hadoop Data節(jié)點(diǎn)去處理很多數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)都是在每個機(jī)器內(nèi)部進(jìn)行水平式的處理。

最后一個層次的海量數(shù)據(jù)處理需求是流處理，但是目前在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中還較為少見。在這種流的處理過程中，會變?yōu)閿?shù)據(jù)在前，先產(chǎn)生數(shù)據(jù)，對流動的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把數(shù)據(jù)放到查詢里，是數(shù)據(jù)進(jìn)到查詢，不是查詢?nèi)フ覕?shù)據(jù)。這是跟傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)有很大的區(qū)別，這是未來趨勢的一種應(yīng)用。

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