数据加速器哪个好

白皮书数据中心高级分析充分利用您的数据,获得更深入的商业洞察,为人工智能铺平道路.
驾驭数据洪流目录执行概要1准备数据.
2使用适当的介质存储适当的数据.
2优化数据保护和冗余3充分利用加速器来优化数据获取能力.
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4开发和部署数据监管和安全策略.
4高级分析的坚实基础.
5附录.
5执行概要全世界的数据每两年就会翻一番,从2010年到2020年,数据量预计将增长50倍1.
随着数据量的增长,数据类型的多样性和数据源的数量也在快速增加,从而形成了更多的数据孤岛,提高了IT基础设施的复杂性.
要消除这种复杂性,第一步就是将多个数据孤岛统一整合为集中化的数据湖.
但是,若缺少正确的检查和平衡,数据湖可能很快变成数据沼泽,无法理解且缺乏透明度.
要驾驭企业面临的数据洪流,首先必须制定稳健、全面、明确的数据策略,用于采集、管理、共享和理解日益复杂的宝贵数据资产.
与此同时,还必须制定严格的数据政策,以监管整个数据生命周期.
对很多企业而言,这件事情说起来容易做起来难.
事实上,因为数据不容易访问,导致现在只有不足1%的可用数据真正得到了使用和分析2.
对于那些希望采用高级分析和人工智能(AI)来增强业务运营和策略的企业而言,这个问题带来了严峻的挑战.
这些技术要依赖于大量高质量的清洁数据来构建稳定精确的模型,以便获得及时洞察,因此解决这个问题的需求变得空前紧迫.
本白皮书概述了将数据转化为业务优势的方式,这将为企业带来可观的价值和机遇.

要驾驭数据洪流,企业需要与现代化数据基础设施密切结合的智能数据策略.

为此,企业需要关注以下重要方面:1.
准备数据2.
通过有效的数据分层,确保您使用适当的介质来存储适当的数据3.
优化数据保护和冗余4.
充分利用加速器来优化数据获取能力5.
开发和部署数据监管和安全策略白皮书|驾驭数据洪流21.
准备数据驾驭数据洪流的第一步涉及实现数据环境现代化并摆脱数据孤岛.
摆脱以往导致数据无法得到充分利用的零散系统和旧有数据存储模式,可为您提供驱动力和灵活性,帮助部署所需的基础设施,从而促进创新.
全方位了解您拥有哪些数据,以及这些数据存储在何处,这是一项成本极其高昂的工作,甚至是不可能完成的任务,因为存储数据、及时访问数据、准备使用数据都会产生相关的成本.
作为这种方法的替代方案,很多企业正在部署现代化的数据湖模型,让您能够实时或近乎实时地整合、存储、分析任何类型和任何数量的多样化数据.
然后,您可在这个基础上构建端到端的数据分析基础设施,以便能够访问一定深度和范围的数据,并将适当的分析引擎和人工智能方法与适当的工作负载对应起来.
在构建数据湖时,必须制定明确的数据策略(从数据获取、存储、数据转换一直到数据建模和可视化),这一点至关重要.
与此同时,还应该制定严格的数据监管、沿袭和安全政策.
当然,所有这些都基于现代化的敏捷技术堆栈,包括硬件、软件、存储和网络.
2.
使用适当的介质存储适当的数据在任何数据现代化项目中,数据存储和分层都是技术堆栈的重要部分,也应该是关键的策略组成部分.
并非所有数据都应得到同等对待,因此了解哪些数据类型和来源对企业最有价值至关重要.
然后,您可以定义数据分层策略,确定不同数据级别及其用途(例如,随时使用的数据和关键业务数据被分级为"热"数据,然后依次是"温"数据、"冷"数据和"冰冻"数据,最后一种数据可能从不需要访问,但出于合规性和业务政策原因而被保留下来).
接下来应评估现有的存储架构,确保您的分层存储模式与数据层相匹配,目的是降低总体存储成本,同时优化性能,这个步骤非常重要.
分层是按照性能和成本确定的,数据则按照访问频率来排列.
这种方法可将最关键的数据(即"热"数据)存储在距离需要该数据的系统最近的位置,从而减少访问该信息的延迟.
热数据通常驻留在相对更加强大、具有可扩展性的高性能系统上.
不太重要的"冷"数据可能存储在成本较低、性能不太强大的系统上.
过去,快速内存和较慢存储技术之间存在的差距迫使企业必须在两种方案之间进行权衡:将数据存储在经济高效但速度较慢的硬盘上;还是存储在速度更快但成本高昂的动态随机访问存储器(DRAM)上.
随着越来越多的实时数据处理和分析应用案例的出现,关键业务工作负载需要的数据必须位于靠近处理器的位置,以减少延迟,这一点至关重要.
蒙特菲尔医疗中心作为纽约的领先医疗机构,蒙特菲尔医疗中心使用的系统很零散,其中存在数据孤岛,这影响了他们推动医疗实践创新的能力.
为此,该机构部署了基于英特尔至强处理器的现代化数据中心.
现在,他们能够识别需要时间敏感型关键医疗干预的高风险患者.
通过准确预测延长通气,可以在发生致命事件之前,提前48小时发现发病概率超过70%的患者3.
CaesarsEntertainment这家国际性博彩娱乐公司使用在英特尔至强处理器上运行的Cloudera*Enterprise(Hadoop*集群),部署了新的数据环境.
这使得该公司能够扩展数据分析范围,包括非结构化和半结构化数据,从而加快分析和营销活动的处理速度.
现在,他们能够在45分钟内处理关键作业,而过去需要长达6小时.
这意味着该公司每小时能够处理超过300万条记录,并执行细致的客户细分,以改进其营销效果4.
旱嶰梎旱梎⑥旱梎旱凰梎图1.
四个数据层白皮书|驾驭数据洪流33DNAND技术将内存垂直堆叠在芯片上,从而在相同的表面积上提供更多层的内存单元.
这样可以增加存储密度,带来更高的性能,同时保持低成本.
在英特尔,我们进一步拓展了这种理念,开发出革命性的非易失性存储器(NVM)技术,它可提供高吞吐量、低延迟、高服务质量和高耐用性.
基于这种技术的英特尔傲腾固态盘经过优化,能够高速处理数据分析和人工智能工作负载,颠覆了传统的数据分层模式,从而突破了存储瓶颈.
这些固态盘可应用于数据中心,为应用实现快速缓存和存储,同时为延迟不敏感的工作负载降低事务处理成本,并且增加每台服务器的规模.
这意味着企业能够以相同的成本获得更多DRAM内存,或者以低得多的成本获得相同的内存.
英特尔傲腾技术也是持久性存储,因而无需像非持久性的DRAM那样等待数据加载.
基于最新英特尔至强处理器的数据中心现在能够部署更大、更经济的数据集,通过更大的内存池获取新的洞察.
使用英特尔傲腾技术和3DNANDSSD,可帮助您以更快的速度迁移这些更大、更复杂的数据集,同时提升大型数据和分析系统的性能.
为您的存储产品组合增加这种选择意味着您能够创建更丰富、更灵活的数据分层策略,以优化成本、性能和吞吐量,为大规模高级分析工作负载提供支持.
3.
优化数据保护和冗余为了实现数据分析和人工智能工作负载所需的增长和性能,必须优化您保护数据和管理冗余的方式,这一点至关重要.
如果不采取这一步,您可能无法充分发挥系统的性能,同时还会导致更高的成本.
有些技术可在这方面为您提供帮助,因此研究哪些技术最适合您的数据环境是非常值得的.
数据保存和编码方法通常需要使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)RAID在出现磁盘故障的情况下提供容错.
这通常要使用昂贵的三重复制技术来完成.
事实证明,数据冗余所需的辅助存储成本很高.
考虑到存储空间、网络带宽和其他资源,HDFS进程可能需要200%的成本开销.
企业如果使用HDFS来保存极并非所有数据都应得到同等对待.
应将那些对业务最有价值的数据作为高优先级数据,并以此指引您的数据分层战略.
图2.
数据存储介质的成本/延迟比较勮n(2%2(勮n养(6%1櫕応勮n养櫕〤僺応勮勮n(2%2(櫕从数据孤岛、零散系统、旧有数据存储模式转变为现代化数据管理基础设施至关重要.
少访问的数据集,基础设施需求可能会浪费资本支出,若企业将这些资金用于其他方面,可能会创造更高的价值.
现在企业有了一种替代方案,就是使用纠删码(EC)进程.
EC可将较大的数据块分成较小的数据片段,然后通过非常节省空间的方式来保存它们,使用纠删码组,它将数据和校验单元组合在一起.
如果某个单元丢失,组中的其他单元包含这些信息,可以恢复丢失的数据位.
与HDFS相比,这种方法通常可将存储成本降低大约50%.
由于EC用于数据编解码的算法要求严苛,因而速度较慢的处理器可能产生瓶颈,从而导致数据延迟.
为了解决这个难题,英特尔智能存储加速库(英特尔ISA-L)与处理器并行工作,以加快EC数据I/O、提高安全性和恢复能力.
由于开源英特尔ISA-L对哈希函数进行了优化,因此该函数库可在运行过程中评估要存储的数据.
如果已经存储了特定数据集,英特尔ISA-L能够加以识别,防止不必要的重复,避免降低性能和占用存储空间.
英特尔ISA-L提供的这种加速能够将重复数据删除速度提高200%,帮助提高存储效率,允许用于分析的数据点更加分散.
更快的数据访问还有助于缩短获得结果的时间,或者在给定的响应时间内进行更细致的分析.
4.
充分利用加速器来优化数据获取能力英特尔FPGA是流式并行加速器,能够直接连接铜缆和光纤.
它能在数纳秒内将任何格式的数据从线缆传输到内存,无需使用网卡(NIC).
FPGA让企业能够轻松地优化数据获取能力,以相对较低的拥有成本来处理数据量高峰,这使得它成为现代数据中心基础设施的关键组成部分.
由于FPGA可重新编程,以适应不断变化的需求,因此,它对于您的基础设施投资在未来发挥作用、确保能够使用现有的硬件来采用新应用案例非常重要.
例如,英特尔Stratix10FPGA是业界首款带有集成高带宽内存DRAM(HBM2)的FPGA,它提供的内存带宽最高是独立DDR内存解决方案的10倍.
在高性能数据分析(HPDA)环境中,流式数据流水线框架(如ApacheKafka*和ApacheSpark*Streaming)需要实时的硬件加速.
英特尔Stratix10FPGA能够实时地同时读取/写入数据和加密/解密数据,而不会对主机CPU资源造成负担.
5.
开发和部署数据监管和安全策略在当今快速发展的市场中,对企业而言,数据就类似于一种新的货币形式.
因此,我们应该通过某种方式来保留、保护和共享数据,这种方式应与数据为企业带来的价值相对应.
过去,企业将数据管理视为IT团队的责任.
但现在,围绕数据收集和使用的监管影响着企业的所有层级.
成功采用数据驱动文化的公司已经确定了他们在企业中存储、组织、管理、分析和共享有价值数据的方式,并且就此达成一致.
通过打破那些隔离企业各部门数据的数据孤岛,探索更广泛的数据趋势和洞察,可为决策者在制定关键业务决策时提供更好的依据.
例如,如果财务部优化数据,确保实现强大的性能、可扩展增长和降低成本.
亝∝,(*7旱50%櫕徻亝∝勮n怜实櫕懊〤僺200%櫕徻MichaelJ.
Fox基金会这家领先的研究机构正在试验使用来自可穿戴监护仪、应用及其他来源的数据,加快对帕金森症的治疗.
该机构部署了基于Hadoop*的Cloudera*发行版和英特尔至强处理器的现代化数据基础设施,并应用了英特尔算法,分析来自多个数据源的工作负载.
虽然眼下的目标是改进帕金森症患者的生活质量,引导临床研究科学家找到可能的治疗方法,但这些试验提供的信息无疑将为患有其他帕金森障碍的患者提供帮助7.
白皮书|驾驭数据洪流4白皮书|驾驭数据洪流5门获得了来自销售计划的实时信息,他们就能更好地预测企业收入.
社交媒体上的评论趋势可能提醒企业在当前产品或服务的开发方面做出改进.
有关客户偏好的实时网站数据可以指出在当前或未来创造价值的新方法.
最后,相对于那些没有实施数据监管的公司,实施这种监管的数据驱动型公司将会获得显著的优势.
您应该研究具体的政策要求(可能因行业、政府要求、法律、企业数据隐私规则而异),并且制定相应的政策,包括检查和审核,以确保遵守这些政策.
高级分析的坚实基础要想加快洞察获取速度,最终在企业中实现人工智能,第一步是整理您的数据仓库.
虽然这似乎是一项非常棘手的工作,但它值得您付出努力.
通过部署流程和工具,帮助您进行数据分层,优化和控制数据,为数据驱动型企业提供更深入的洞察和更强大的功能,从而为企业发展奠定坚实的基础.
了解进一步应用高级分析和人工智能的机会:白皮书:实现数据驱动型企业的五个步骤解决方案简介:解开大数据分析之谜解决方案简介:利用BlueData打破大数据障碍*解决方案简介:面向MicrosoftSQLServer*业务运营的英特尔Select解决方案简介英特尔至强可扩展处理器随着您的数据分析计划逐渐扩展,加入高级分析和人工智能工作负载,包括从机器学习到深度学习负载,最新的英特尔至强可扩展处理器与英特尔FPGA可共同为您提供更好的加速和灵活性,从而满足企业的性能需求.
1https://insidebigdata.
com/2017/02/16/the-exponential-growth-of-data/2https://www.
forbes.
com/sites/bernardmarr/2016/11/01/20-mind-boggling-facts-every-business-leader-must-reflect-on-now/#1088273720dc3https://www.
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pdf4https://www.
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html5https://blog.
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com/blog/2015/09/introduction-to-hdfs-erasure-coding-in-apache-hadoop/6https://hadoop.
apache.
org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSErasureCoding.
html7https://newsroom.
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com/news-releases/the-michael-j-fox-foundation-and-intel-join-forces-to-improve-parkinsons-disease-monitoring-and-treatment-through-advanced-technologies/8与标准DDR2400DIMM相比.
有关更多信息,请参见"英特尔Stratix10MX设备解决内存带宽难题"白皮书,网址为:https://www.
altera.
com/content/dam/altera-www/global/en_US/pdfs/literature/wp/wp-01264-stratix10mx-devices-solve-memory-bandwidth-challenge.
pdf.

英特尔技术特性和优势取决于系统配置,并可能需要支持的硬件、软件或服务得以激活.
产品性能会基于系统配置有所变化.
没有计算机系统是绝对安全的.
更多信息,请见intel.
cn,或从原始设备制造商或零售商处获得更多信息.
性能测试中使用的软件和工作负荷可能仅在英特尔微处理器上进行了性能优化.
诸如SYSmark和MobileMark等测试均系基于特定计算机系统、硬件、软件、操作系统及功能.
上述任何要素的变动都有可能导致测试结果的变化.
请参考其他信息及性能测试(包括结合其他产品使用时的运行性能)以对目标产品进行全面评估.
如需了解更完整的信息,请访问http://www.
intel.
cn/content/www/cn/zh/benchmarks/intel-product-performance.
html.
由于要额外增加测试,以上基准性能测试结果可能需要修改.
结果取决于测试中使用的具体平台配置及工作负载,可能不适用于任何特定用户的组件、计算机系统或工作负载.
结果并不一定能代表其他基准性能测试,其他基准性能测试可能会不同程度地受到消除漏洞措施的影响.

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