大数据与物联网的高密度计算需求

大数据与物联网的高密度计算需求

大数据和物联网―直被誉为IT界的下一?龈锩?。除了网络连接设备以及客户行为分析之外，物联网和大数据正在用于解决越来越复杂的业务问题。企业采用物联网技术来管理构成其组织的网络连接、设备和应用程序。而自动化的工作流程，长期以来一直是制造行业的战略口号，如今正在被许多不同的企业所接受。

物联网和大数据显然是密切相关的，数十亿台与互联网相关的设备将会产生大量的数据。物联网设备生成大量数据，人们需要采用大数据技术获取数据并将其转化为有用的、可操作的信息。另一方面，物联网提供了丰富的数据，通过计算处理和智能化，可以为企业提供有价值的参考。

但对于这些创新技术来说，未来的应用成本似乎很昂贵。但对于许多人来说，这将会受到复杂性和容量问题的限制。随着数据量的增长，如果不能得到及时有效地处理，那么物联网和大数据的优势将会无法体现。

一、大容量的挑战

物联网和大数据给企业的服务器和网络带来了巨大的

压力，整个技术供应链都感受到了这些需求的影响。IT部门需要部署更具前瞻性的容量管理功能，以便更好地满足与物

联网连接相关的业务优先级。而大数据需要大量的存储与计算资源。所有这些意味着，数据中心将牢牢占据业务的核心。除了能够存储物联网生成的数据之外，能够快速地访问和解释这些数据，并转化有价值的信息是非常重要的，并且将给那些表现出色的组织带来巨大的竞争优势。

正确实施数据中心战略意味着企业拥有一个智能且可

扩展的资产。但是如果没有正确实施，这将束缚企业的创新。因此，企业必须确保他们的数据中心能够应对下一代计算和性能需求，以保持竞争力和成本效益，同时也为指数级增长做好准备。

二、高密度计算

当然，IT行业致力于设计创新的工具和技术，以跟上物联网和大数据等技术趋势的快速发展，技术供应商已经为容量和复杂性问题提供了多种解决方案。

高密度计算（HDC）一度被视为教育和制药等企业的解决方案，现在正被视为解决物联网和大数据带来的挑战的一种有效方式。高密度计算（HDC）近年来面临着巨大的挑战，例如需要处理多品种、大批量数据的计算陛能，以及大规模数据集的深度学习。数据中心管理人员正在考虑采用高密度的创新战略，以最大限度地提高生产力，并提高数据中心的计算能力。

事实上，高密度计算（HDC）也解决了一个重要的成本

因素，因为复杂的技术发展意味着数据存储和电力需求的螺旋式增长，这是一个至关重要的问题。高密度计算（HDC）

为客户提供整合IT基础设施的能力，从而减少数据中心的占地面积，降低总体成本。部署的密度越高，客户的效率也就越高。

三、寻找合适的供应商

众所周知，为了满足物联网和大数据的计算需求，企业正在提高对高密度计算（HDC）的部署。但是许多企业可能

会发现公共云并不能完全满足需要，自己设计和建造一个内部数据中心也不切实际。因此，企业应该寻求那些了解高密度计算（HDC）的供应商，来满足自己日益增长的计算需求。

数据中心可以支持高密度计算，这已成为托管服务提供商的新战场。高密度计算能力成为企业决定使用第三方数据中心的关键因素。如果高密度计算从开始建设数据中心时，就进行相关设计，那么就有能力支持下一代企业IT基础设施，以实现高性能计算，优化所需的数据中心空间和整体相关成本。

而那些正在努力升级传统数据中心以实现超高密度的

供应商面临着更加艰巨的任务。虽然高密度的概念很简单，但它涉及的不仅仅是为建筑物增加更多的电力。在数据中心能够支持这个要求之前，必须要有一个强大且适合用途的基础设施。高密度不仅要求每个机柜的功率增加，而且还需要

提供更好的冷却能力。先进的冷却技术是必不可少的，因为更大的能耗相当于产生更多的热量。因此，做出正确的选择不仅涉及数据中心，还涉及适合的高密度计算平台的选择。

四、展望未来

总的来说，企业将面临一个严峻的战略选择层。许多行业因数字技术的应用而发生了根本性的变化，他们需要抓住物联网和大数据提供的机会。

尽管许多行业正在把握采用物联网和大数据技术的这

一重要机遇，但那些没有正确认识的企业将最终难以保持竞争力。企业必须寻找合适的数据中心合作伙伴以帮助他们的业务取得成功，并采用高密度计算（HDC）这样的新技术来帮助满足计算需求。