如何構(gòu)建適用于高級工作負載的可組合分解基礎(chǔ)設(shè)施

企業(yè)如今正在生成比以往更多的數(shù)據(jù)，但他們還需要可以理解所有這些信息的應用程序。許多人正在采用人工智能、大數(shù)據(jù)分析和其他先進技術(shù)，這些技術(shù)可以從數(shù)據(jù)中獲得有意義的見解。但是，這些應用程序需要足夠的IT基礎(chǔ)設(shè)施提供支持，這些基礎(chǔ)設(shè)施有時甚至包括高性能計算環(huán)境。

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只靠基礎(chǔ)設(shè)施提供支持是不夠的。用戶需求在不同的應用程序之間可能有很大的差異，甚至在同一個應用程序中也會有波動。這些不斷變化的應用程序需求使得傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施很難滿足高級工作負載的需求。因此，許多組織現(xiàn)在都在尋求采用可組合分解的基礎(chǔ)設(shè)施。

大數(shù)據(jù)分析和其他高級應用程序

在當今的企業(yè)中，數(shù)據(jù)可以來自事務(wù)系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社交媒體網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)日志、用戶設(shè)備、受監(jiān)控的IT系統(tǒng)和各種其他來源。通過從這些數(shù)據(jù)中獲得見解，組織可以獲得多種好處。例如，他們可能會使用這些信息來優(yōu)化IT運營或提高員工的生產(chǎn)率。另外，他們可能會使用它來改善客戶服務(wù)或獲得競爭優(yōu)勢。

全面的數(shù)據(jù)分析需要結(jié)合先進的技術(shù)，如機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或預測分析。這些應用程序需要足夠靈活和可擴展的基礎(chǔ)設(shè)施，以適應它們之間的差異。例如，采用機器學習進行統(tǒng)計可能使用更小的數(shù)據(jù)集和更少的計算資源，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能需要更高的性能和更多的數(shù)據(jù)。

IT團隊必須能夠經(jīng)濟高效地運行兩種類型的應用程序，同時仍要提供必要的性能。這本身可能很困難，但是單個應用程序也可能帶來挑戰(zhàn)。高級應用程序在經(jīng)歷多個階段時可能會有不同的要求，因此在不同的時間需要不同的計算和存儲資源。例如，攝取數(shù)據(jù)可能是I/O密集型操作，而訓練和驗證模型可能需要大量的CPU和內(nèi)存資源。

滿足所有爭奪相同資源的多個應用程序的不斷變化的需求可能是一個艱巨的過程，并且是難以實現(xiàn)的目標，尤其是在試圖大限度地利用資源時。如果應用程序需求不可預測且不斷變化，那么即使是傳統(tǒng)的高性能計算(HPC)平臺也會出現(xiàn)問題。高級應用程序在需要資源時需要正確的資源組合，否則會面臨嚴重延遲的風險。

可組合分解基礎(chǔ)設(shè)施的好處

傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施很難滿足當今高級工作負載的要求。這些系統(tǒng)遵循通常復雜且不靈活的架構(gòu)，因此很難在不過度配置或未充分利用資源的情況下適應不斷變化的工作負載需求。這并不是說這些系統(tǒng)無法更新或重新調(diào)整用途，但這樣的過程既耗時又昂貴，同時導致基礎(chǔ)設(shè)施也同樣面臨僵化的情況。

使事情復雜化的是，供應商針對特定的工作負載優(yōu)化了許多系統(tǒng)，并且將硬件和軟件緊密捆綁在一起，這使得快速響應不斷變化的應用程序需求變得更加困難。例如，近年來超融合基礎(chǔ)設(shè)施(HCI)已被證明非常受歡迎，因為它簡化了部署，但同時也受到資源比例固定和靈活性有限的影響。分解后的超融合基礎(chǔ)設(shè)施(HCI)改變了這一情況，但它仍然針對特定的工作負載，不支持在裸機上運行的應用程序。

由于其他基礎(chǔ)設(shè)施的局限性，許多組織正在采用可組合的分解基礎(chǔ)設(shè)施，它將硬件分解為邏輯資源池。在這些資源池中，用戶可以按需提供資源，以適應不斷變化的應用程序需求。這不僅可以幫助滿足當今高級應用程序的基礎(chǔ)設(shè)施和資源調(diào)配需求，而且還可以提高資源利用率。此外，可組合的基礎(chǔ)設(shè)施為自動化和基礎(chǔ)設(shè)施即代碼打開了大門，帶來了更大的靈活性和更快的上市時間。

隨著可組合的業(yè)務(wù)需求的不斷變化，分解的企業(yè)可以根據(jù)不斷變化的業(yè)務(wù)需求和可組合的應用程序配置和需求進行重組。資源成為一個彈性的構(gòu)建塊，用于提供優(yōu)化的環(huán)境，該環(huán)境的配置可以支持特定的工作負載，而不必等待冗長的IT分配過程。當應用程序不再需要這些資源時，這些資源將返回到資源池中，供其他應用程序使用。

可組合平臺的核心是管理軟件，該軟件將物理計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)硬件抽象為可根據(jù)需要訪問的服務(wù)，就像云計算服務(wù)一樣。當平臺接收到對應用程序資源的請求時，可組合的軟件動態(tài)地組合組件并確保其可用性，直到不再需要它們?yōu)橹埂?/p>

通過這種方式，可組合的分類基礎(chǔ)設(shè)施可以適應廣泛的工作負載(包括人工智能和高級分析)，無論是在虛擬機中運行，是在容器中運行，還是在裸機上運行。

現(xiàn)實世界中的可組合性

可組合分解的基礎(chǔ)設(shè)施正在成為部署包含機器學習和深度學習等先進技術(shù)的應用程序的一個引人注目的選擇。事實上，市場上已經(jīng)有幾種可組合的產(chǎn)品，例如HPE公司的Synergy平臺、Dell EMC公司的PowerEdge MX模塊化基礎(chǔ)設(shè)施和Liqid公司的可組合基礎(chǔ)設(shè)施軟件平臺。

隨著可組合架構(gòu)的不斷成熟，許多行業(yè)都將從中受益。這包括醫(yī)療保健、金融服務(wù)、托管服務(wù)提供商、大學和政府研究人員，以及幾乎所有計劃運行高級工作負載的組織。

事實上，可組合性已經(jīng)取得了重大進展。例如，德州農(nóng)工大學工程學院的研究人員最近從美國國家科學基金會獲得了390萬美元的資助，以開發(fā)下一代可組合高性能計算平臺。研究人員將利用該平臺探索在數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)現(xiàn)中利用機器學習的新方法，這將有利于依賴人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)實踐的廣泛科學領(lǐng)域，如網(wǎng)絡(luò)安全、基因組學、農(nóng)業(yè)科學、氣候建模、生物醫(yī)學成像等。

大學并不是唯一進入可分解的基礎(chǔ)設(shè)施潮流的機構(gòu)。Liqid公司最近與美國國防部簽署了一份3200萬美元的合同，為美國陸軍工程兵團提供兩個可組合的高性能計算(HPC)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)采用了Liqid公司和英特爾公司的技術(shù)。工程兵團將使用該系統(tǒng)運行人工智能應用程序，從而幫助在全球范圍內(nèi)提供必要的軍事和民用工程服務(wù)。

可組合分解的基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)還相對年輕，和可組合平臺本身一樣充滿活力。但是，組合架構(gòu)在過去幾年取得了長足的進步，而且很可能還會繼續(xù)發(fā)展?？山M合性并不一定對所有的工作負載或環(huán)境都有好處，但它在適應應用程序方面有很大的幫助，特別是那些結(jié)合了人工智能和其他先進技術(shù)的應用程序。

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