企業(yè)正被數(shù)據(jù)洪流所淹沒。而供應(yīng)商和評論家也在不斷提醒企業(yè)這一事實。談?wù)摂?shù)據(jù)的海量規(guī)模、多樣性和急劇增長已是司空見慣，專家每次都會反復(fù)地對企業(yè)所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)做出聳人聽聞的預(yù)測。而他們給出的建議是，如果不采取根本性的措施，那么用于存儲和保護(hù)所有這些數(shù)據(jù)的系統(tǒng)會瀕臨崩潰邊緣。

本文卻有不同看法。在這篇文章中，我們不僅將數(shù)據(jù)洪流視為一個存儲問題，還將它視為一次數(shù)據(jù)優(yōu)化的機遇。之后，我們將重點談?wù)?a href="http://www.www27dydycom.cn/tags/英特爾/" target="_blank">英特爾? 傲騰?技術(shù)，這項技術(shù)在充分利用數(shù)據(jù)優(yōu)化機遇方面將發(fā)揮重大作用。

英特爾? 傲騰?技術(shù)是 20 世紀(jì) 70 年代以來首個真正意義上的新內(nèi)存技術(shù)（DRAM 起源于 1966 年，是 20 世紀(jì) 70 年代早期的固態(tài)盤的前身）。這項技術(shù)可作為現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)策略的一部分，從根本上改變企業(yè)數(shù)據(jù)性能及與此相關(guān)的開銷。

對企業(yè)數(shù)據(jù)策略的迫切需求

企業(yè)數(shù)據(jù)存儲確實面臨諸多挑戰(zhàn)。其中不僅包括數(shù)量（volume）、多樣性（variety）和速度（velocity）方面的挑戰(zhàn)。還包含其他同等重要的難題，這些問題綜合起來，導(dǎo)致企業(yè)迫切需要構(gòu)建全面的企業(yè)數(shù)據(jù)策略。

除了“三個 V”之外，IT 組織還面臨著巨大壓力，必須以不同于以往的方式使數(shù)據(jù)變得更有用。隨著數(shù)據(jù)分析和人工智能（AI）應(yīng)用對業(yè)務(wù)的重要性與日俱增，這意味著數(shù)據(jù)必須是可訪問和可查詢的，且通常要近乎實時的，但當(dāng)今的存儲架構(gòu)在設(shè)計時情況并非如此。高性能計算（HPC）應(yīng)用需要將龐大的數(shù)據(jù)集存儲在內(nèi)存中，或者存儲在性能盡可能接近內(nèi)存的存儲設(shè)備中。實時的流傳輸應(yīng)用（例如，金融服務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用）需要采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)存儲在非?？拷嬎愎?jié)點的超快速存儲設(shè)備中。上述這些需求會直接影響某些數(shù)據(jù)層的識別和存儲方式。

隨著企業(yè)需要使用更多數(shù)據(jù)來做更多更重要的事情，存儲的數(shù)據(jù)也開始分布在不同位置上。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用，無論是自動駕駛汽車、智能城市還是智能零售，都需要在接近數(shù)據(jù)生成地點的位置存儲和處理數(shù)據(jù)。從某種程度上講，數(shù)據(jù)中心正在分解，并且一些類似數(shù)據(jù)中心的技術(shù)出現(xiàn)在了網(wǎng)絡(luò)邊緣，所有這些都需要采集、存儲和分析數(shù)據(jù)。

最后，我們要面對成本挑戰(zhàn)。存儲的總體擁有成本（TCO）一如既往地重要，但是成本計算難度卻在不斷增加。這個成本不僅僅是指在類似保險庫的冷存儲中存儲和保護(hù)數(shù)據(jù)的成本，還涉及在需要時訪問和分析數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的操作成本?；鶞?zhǔn)測試需要體現(xiàn)不斷變化的實際工作負(fù)載，而不是簡化的理想狀態(tài)。因此，綜合起來，這些因素決定了企業(yè)需要一種全面的方法實現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)策略。

構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)策略

IT 必須創(chuàng)建一個智能數(shù)據(jù)策略，這個策略不僅要有效地安全地存儲數(shù)據(jù)，而且還要預(yù)先定位數(shù)據(jù)以供應(yīng)用實時使用或日后使用。了解應(yīng)用和位置要求（訪問速度和連續(xù)性，靠近計算節(jié)點的位置等）實際上意味著，要了解數(shù)據(jù)策略所須支持的業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用。除了數(shù)據(jù)洪流外，其他老生常談的 IT 言論為“IT 必須更接近業(yè)務(wù)”。這一言論在數(shù)據(jù)策略方面尤為貼切。在了解了圍繞數(shù)據(jù)分析或人工智能構(gòu)建且有利于實現(xiàn)競爭優(yōu)勢的應(yīng)用，并對這些應(yīng)用可能移向網(wǎng)絡(luò)邊緣的方式有所了解后，IT 能構(gòu)建一個直接決定企業(yè)成敗的數(shù)據(jù)策略。

英特爾認(rèn)為，一個成功的現(xiàn)代數(shù)據(jù)策略應(yīng)該是軟件定義的策略，以應(yīng)用要求為基礎(chǔ)，并能實現(xiàn)智能分層。本文將重點關(guān)注數(shù)據(jù)分層，以及英特爾? 傲騰?技術(shù)在這當(dāng)中發(fā)揮的作用。適用于數(shù)據(jù)分層的戰(zhàn)略性方法如下：

?了解當(dāng)前的應(yīng)用數(shù)據(jù)要求：數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)的應(yīng)用之間有怎樣的關(guān)系？如何使用數(shù)據(jù)？對于延遲和可用性有哪些要求？誰需要訪問數(shù)據(jù)，以哪種方式訪問？哪些應(yīng)用是業(yè)務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用？

?規(guī)劃未來數(shù)據(jù)要求：哪些未來應(yīng)用會產(chǎn)生具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)要求（性能、位置或成本）？長期業(yè)務(wù)計劃對數(shù)據(jù)要求的影響有哪些？

?創(chuàng)建數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)無處不在，既存在于企業(yè)內(nèi)部，也存在于企業(yè)外部。大多數(shù)應(yīng)用策略需要各類數(shù)據(jù)。務(wù)必了解各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)建?？蔀檎麄€企業(yè)提供層次結(jié)構(gòu)，并且通常是數(shù)據(jù)分析策略執(zhí)行過程中確保成功的一個重要因素。

?考慮企業(yè)層面的影響因素：由業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動的數(shù)據(jù)策略需要應(yīng)對影響存儲環(huán)境和數(shù)據(jù)分析策略的各種因素。其中包括數(shù)據(jù)可用性、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)保留、合規(guī)性（企業(yè)需要遵守的數(shù)據(jù)相關(guān)法規(guī)）、數(shù)據(jù)搜尋和數(shù)據(jù)清潔度。

在這個流程的結(jié)尾，企業(yè)應(yīng)該創(chuàng)建一張關(guān)于當(dāng)前和未來數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)的 3D 圖，并且能夠開始對層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行分層。大多數(shù) IT 部門會用溫度這個概念來理解數(shù)據(jù)?！袄洹睌?shù)據(jù)幾乎不會被訪問，但需要安全地存儲起來。而與之相對的“熱”數(shù)據(jù)則會被頻繁、快速且安全地訪問。當(dāng)然，要能夠根據(jù)應(yīng)用和安全需求在各個層級之間移動數(shù)據(jù)。

許多企業(yè)將“冷”數(shù)據(jù)存儲在磁帶存儲器或云中?！芭睌?shù)據(jù)可以放心地存儲在磁盤上。而問題就在于極暖的數(shù)據(jù)和“熱”數(shù)據(jù)的存儲。現(xiàn)代應(yīng)用需要以更快的速度獲取越來越多的數(shù)據(jù)。因此，回到本文開頭的地方，數(shù)據(jù)洪流應(yīng)該有四個矢量：數(shù)量、速度、多樣性和熱度。越來越多的數(shù)據(jù)會是（或者在理想狀態(tài)下將是）熱數(shù)據(jù)。這就會給 IT 帶來實際的成本問題和技術(shù)難題，而這正是英特爾? 傲騰?技術(shù)的用武之地。

英特爾? 傲騰?技術(shù)：打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分層模型

傳統(tǒng)意義上，我們一直根據(jù)訪問需求在介質(zhì)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分層和存儲，而這些介質(zhì)的成本和性能正在不斷提高：

?磁帶價格便宜，但速度慢

?硬盤價格適中，速度適中

?固態(tài)盤（SSD）價格較高，速度更快

? DRAM 價格極昂貴，速度也極快

?處理器緩存的價格最昂貴，速度也最快（但是在大小方面有嚴(yán)格的限制）。

一些企業(yè)使用云存儲來存儲冷數(shù)據(jù)，因而這個模型在某種程度上已在低端中斷，但是在暖/熱數(shù)據(jù)方面，要實現(xiàn)成本和性能之間的平衡仍是一個棘手的問題。

英特爾? 傲騰?技術(shù)是一項全新技術(shù)，盡管它的速度沒有 DRAM那樣快，但也足以用作擴展的內(nèi)存池，并且它的響應(yīng)速度甚至比高性能 NAND 固態(tài)盤還要快。這意味著，對于許多應(yīng)用而言，英特爾? 傲騰?技術(shù)可以提高媲美內(nèi)存的性能，從而為暖數(shù)據(jù)或熱數(shù)據(jù)提供一個更高性能的解決方案，這個解決方案在性能方面優(yōu)于磁盤，在價格方面低于 DRAM。

英特爾? 傲騰? 技術(shù)為存儲基礎(chǔ)設(shè)施引入全新的存儲層

實際上，英特爾? 傲騰?技術(shù)將內(nèi)存和存儲的特性與低延遲、高耐久性、高服務(wù)質(zhì)量和高吞吐量結(jié)合在一起。它創(chuàng)建了一個新的數(shù)據(jù)層，并且對于在當(dāng)今企業(yè)環(huán)境下能夠提升競爭優(yōu)勢的以下應(yīng)用尤為有用：高級分析、人工智能和高性能計算。

在現(xiàn)今的架構(gòu)中，存儲和內(nèi)存之間的界限變得很模糊，這意味著會加快實現(xiàn)快速存儲并擴展緩存。英特爾? 傲騰?技術(shù)增加了每臺服務(wù)器的規(guī)模，并降低了事務(wù)處理成本。通過與最新的英特爾? 至強? 可擴展處理器結(jié)合使用，英特爾? 傲騰?固態(tài)盤支持部署更大且更經(jīng)濟實惠的數(shù)據(jù)集，以便通過更大的內(nèi)存池獲得新洞察。

將英特爾? 傲騰?固態(tài)盤用作快速存儲或緩存設(shè)備后，許多應(yīng)用將從中受益。這些固態(tài)盤提供了實現(xiàn)新的更高性能緩存或?qū)蛹壦璧男阅?，并且用作直連存儲時，能夠為最嚴(yán)苛的應(yīng)用或服務(wù)提供極低的延遲。在這些應(yīng)用中，英特爾? 傲騰?固態(tài)盤將大幅提高性能、打破存儲瓶頸、增強工作負(fù)載擴展能力，并降低總部署成本。與 DRAM 相比，能夠使用更大容量和更低成本的設(shè)備讓企業(yè)有可能通過替換部分 DRAM 組來節(jié)省成本；或者通過增加 DRAM 來發(fā)展成為更大的內(nèi)存池，從規(guī)模和復(fù)雜性日益增長的數(shù)據(jù)集中獲取新的洞察。

英特爾? 傲騰? 技術(shù)支持實現(xiàn)更快的存儲和緩存，并幫助擴展內(nèi)存

英特爾? 3D XPoint?技術(shù) - 英特爾? 傲騰?技術(shù)的核心

英特爾? 傲騰?技術(shù)的核心是英特爾? 3D XPoint?技術(shù)（發(fā)音為 cross point），該技術(shù)以材料科學(xué)的巨大進(jìn)步為基礎(chǔ)，采用了全新的內(nèi)存方法。

英特爾? 3D XPoint?技術(shù)將材料的亞微觀層切分為多個列，每列包含一個內(nèi)存單元和一個選擇器。它使用垂直線纜連接各個列，并采用了創(chuàng)新的交叉點結(jié)構(gòu)，可以通過在頂部和底部各選擇一根線纜來單獨尋址內(nèi)存單元。可以從三個維度堆疊這些內(nèi)存網(wǎng)格，以提高存儲密度。DRAM 需要為每個內(nèi)存單元使用一個晶體管，因而在大小和成本方面產(chǎn)生了不良影響；而與之不同的是，每個英特爾? 3D XPoint?內(nèi)存單元可以通過改變線纜中的電壓來實現(xiàn)輕松寫入或讀取，完全不需要晶體管。

內(nèi)存單元會保持持久狀態(tài)，這意味著它們即便被斷電，也會保留它們自己的值。這些功能共同提供了快速、密集和非易失特性，使英特爾? 傲騰?技術(shù)成為模糊存儲和內(nèi)存之間界限的完美選擇。

對于某些工作負(fù)載而言，英特爾? 傲騰?固態(tài)盤將內(nèi)存池的大小提高了多達(dá) 8 倍1，并將 DRAM 替換為至多 10:12。隨著時間的推移，英特爾? 傲騰?技術(shù)將在其他產(chǎn)品中提供，這將釋放生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)造力，以便根據(jù)不斷發(fā)展的應(yīng)用和位置需求重塑更高要求的性能計算。

英特爾的存儲產(chǎn)品組合

英特爾? 存儲解決方案以基于標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建而成，它可以降低風(fēng)險，并能在多個供應(yīng)商或開源解決方案間靈活實施您選擇的存儲架構(gòu)。

通過與英特爾? 傲騰?技術(shù)結(jié)合使用，英特爾? 3D NAND 固態(tài)盤改變了存儲基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟性，同時在可擴展性、性能和選擇靈活性之間實現(xiàn)了全新的平衡，可加快數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的交付，降低延遲敏感型工作負(fù)載的事務(wù)處理成本，并降低整個數(shù)據(jù)中心的 TCO。

英特爾? 傲騰?技術(shù)的基準(zhǔn)測試：真實的基準(zhǔn)測試揭示了超凡的企業(yè)數(shù)據(jù)中心性能

人們通常在高隊列深度下評估存儲性能，這個隊列深度實際是指任何時候的存儲數(shù)據(jù)并發(fā)請求數(shù)。大多數(shù) NAND 固態(tài)盤的測量值都是峰值性能，此時的隊列深度通常為 128 或更高。此外，測量 NAND 固態(tài)盤的性能時通常采用 100% 讀取或 100% 寫入工作負(fù)載。但這些都不是常見的工作負(fù)載。企業(yè)應(yīng)用中的大多數(shù)典型工作負(fù)載混合了讀取和寫入，隊列深度在 8 到 12 之間。

許多企業(yè)應(yīng)用，尤其是操作型數(shù)據(jù)庫、存儲緩存、日志文件和類似的性能或任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用，均要求系統(tǒng)有良好的響應(yīng)能力。這意味著通常會限制指定給任何一臺存儲設(shè)備的工作規(guī)模。事實上，這些類型的工作負(fù)載所達(dá)到的隊列深度高于 4 到 12 之間的情況并不常見。

英特爾使用了極常見的混合工作負(fù)載（70% 的讀取和 30% 的寫入）對英特爾? 傲騰?技術(shù)進(jìn)行了測試，這種混合工作負(fù)載常見于數(shù)據(jù)庫的事務(wù)處理中。我們還在存儲設(shè)備上展示了 1 到 16 范圍內(nèi)隊列深度的情況 - 出色的 I/O 性能。在這種情況下，NAND 固態(tài)盤達(dá)到的性能越高越好。英特爾? 傲騰?技術(shù)可將關(guān)鍵方面的性能提高 5-15 倍2。

? 對于 70/30 混合工作負(fù)載，英特爾? 傲騰? 技術(shù)在 QD1 下實現(xiàn)的性能是高耐久性NAND 固態(tài)盤（P3700）所實現(xiàn)性能的 15 倍

? 英特爾? 傲騰? 技術(shù)可在 QD12 下達(dá)到最大吞吐量，而大多數(shù)基于 NAND 的固態(tài)盤需要在隊列深度達(dá)到 100 或更高的情況下才能實現(xiàn)最高性能

? 英特爾? 傲騰? 技術(shù)將延遲降為以前的十分之一（延遲< 10 微秒）

? 英特爾? 傲騰? 技術(shù)將 QoS 提高了 100 倍（讀取/寫入 < 200 微秒 99.999th）

? 英特爾? 傲騰? 技術(shù)提高了讀取速度（7 微秒對比 70 微秒），這得益于介質(zhì)的物理特性（每個 IO 的速度提高了 10 倍，因此您能夠以更快的速度實現(xiàn)峰值吞吐量）

英特爾? 精選解決方案（Intel? Select Solution）提供針對工作負(fù)載經(jīng)過優(yōu)化的配置，所包含的現(xiàn)代英特爾? 固態(tài)盤已經(jīng)過驗證，可適用于基于英特爾? 至強? 可擴展處理器的平臺，并且旨在幫助加速存儲現(xiàn)代化舉措。當(dāng)企業(yè)選擇英特爾? 精選解決方案時，他們可獲得超融合基礎(chǔ)設(shè)施所需的最佳性能，且無需耗費時間和精力去調(diào)優(yōu)堆棧。

英特爾目前正在促進(jìn)行業(yè)范圍內(nèi)的協(xié)作和創(chuàng)新，以便為客戶提供多個解決方案，利用存儲經(jīng)過優(yōu)化的平臺、組件和軟件提供現(xiàn)今企業(yè)所需的性能和效率。

英特爾? Storage Builders 提供了一個開放的協(xié)作環(huán)境，以實現(xiàn)真正的存儲創(chuàng)新和進(jìn)步。該計劃匯集了眾多具有前瞻性的公司、廣泛的英特爾生態(tài)系統(tǒng)、關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)和戰(zhàn)略資源，使我們的成員能夠推動存儲向前發(fā)展。

實現(xiàn)數(shù)據(jù)策略現(xiàn)代化

企業(yè)需要清楚認(rèn)知自身的應(yīng)用和架構(gòu)需求，了解如何讓數(shù)據(jù)融入其中，以便應(yīng)對未來的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。之后，這些企業(yè)需要繪制一張清晰的路線圖，以實現(xiàn)存儲現(xiàn)代化，從而為他們的數(shù)據(jù)策略提供支持。另一種選擇是抑制數(shù)據(jù)增長，但這會導(dǎo)致成本上升并錯失商機?，F(xiàn)代化策略的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)分層，而英特爾? 傲騰?技術(shù)通過模糊內(nèi)存和存儲之間的界限，采用全新的分層方法為實時和數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用提供支持。