作者 | 大數(shù)據(jù)

來(lái)源 | hzdashuju

微軟在聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）云基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)每節(jié)點(diǎn)虛擬機(jī)數(shù)量提升36%，硬件成本下降30%；SAP HANA讓系統(tǒng)重啟從20分鐘縮短至90秒，性能提升13倍之多，實(shí)現(xiàn)每TB數(shù)據(jù)庫(kù)容量成本節(jié)約39%；百度在為Feed流服務(wù)提供高性能數(shù)據(jù)存取支撐時(shí)實(shí)現(xiàn)TCO的有效降低；亞信在其電信業(yè)務(wù)支持系統(tǒng)中在成本相當(dāng)?shù)那闆r下，實(shí)現(xiàn)查詢響應(yīng)下降35%……

為什么在數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)的今天，微軟、SAP、百度、亞信們能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)分析性能的提升以及總體擁有成本的大幅下降？

這一切還得先從數(shù)據(jù)分析的難題說(shuō)起。

01 數(shù)據(jù)分析的難題在哪里

如今，我們身處一個(gè)數(shù)據(jù)洪流的時(shí)代，并且數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的腳步正在加快。過(guò)去，因?yàn)橐苿?dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，使得基于人的大量數(shù)據(jù)因此而產(chǎn)生；現(xiàn)在，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)的崛起，越來(lái)越多的設(shè)備開(kāi)始接入到網(wǎng)絡(luò)之中，并且開(kāi)始源源不斷的產(chǎn)生數(shù)據(jù)。

根據(jù)Strategy Analytics的《全球聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備預(yù)測(cè)更新》報(bào)告顯示，2018年全球聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量達(dá)到220億，到2025年將會(huì)有386億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

身處數(shù)字時(shí)代，面對(duì)海量數(shù)據(jù)如何挖掘其中的價(jià)值、洞悉趨勢(shì)變化，就成為幾乎所有企業(yè)/組織所期待的。但一個(gè)殘酷的事實(shí)卻是，大部分的企業(yè)/組織還只能分析極為一小部分的數(shù)據(jù)。就如IDC Global DataSPhere報(bào)告指出，全球只有不到2%的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了分析。數(shù)據(jù)分析技術(shù)還遠(yuǎn)未到普及的程度，數(shù)據(jù)處理與分析的效率則遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

那么，當(dāng)前數(shù)據(jù)分析主要有哪些挑戰(zhàn)？

首先是數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)量正在越來(lái)越龐大，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生將走向日?；?。以自動(dòng)駕駛為例，一輛自動(dòng)駕駛汽車一天收集的樣本就高達(dá)上百萬(wàn)張高清圖譜，其數(shù)據(jù)量高達(dá)3TB，并且需要不斷對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與學(xué)習(xí)，進(jìn)而會(huì)產(chǎn)生出更多的數(shù)據(jù)。

未來(lái)，隨著醫(yī)療、制造、航天、能源、交通等行業(yè)數(shù)字化程度越來(lái)越高，數(shù)據(jù)分析所面臨的壓力也會(huì)持續(xù)增大。

其次，數(shù)據(jù)分析對(duì)于實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高。雖然數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)迅速，但是用戶對(duì)于數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)性的要求一點(diǎn)都沒(méi)有下降，甚至希望數(shù)據(jù)分析能夠越快越好。比如運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)，種類多、體量大，一種話單每天的數(shù)據(jù)量就達(dá)到上百億條，如此大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，也讓業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)分析處理的實(shí)時(shí)性提出了極高要求。

最后則是數(shù)據(jù)分析對(duì)于成本的挑戰(zhàn)，由于數(shù)據(jù)分析需要處理的數(shù)據(jù)越來(lái)越多。實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越快，使得數(shù)據(jù)分析所需要的硬件資源、人員投入也更多，隨之而來(lái)的就是整體擁有成本（TCO）的上升。

面對(duì)數(shù)據(jù)分析這些典型的挑戰(zhàn)，到底使用哪些技術(shù)，才可以讓數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘帶來(lái)更快的速度和更加合理的成本？大部分人認(rèn)為需要更快、核心更多、架構(gòu)更有的CPU，但是CPU速度越來(lái)越快的今天，存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男阅芷鋵?shí)是目前最大的瓶頸所在，亟需通過(guò)新技術(shù)補(bǔ)上。

如何破解數(shù)據(jù)分析這些難題？英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存被認(rèn)為是一劑良方。這也是微軟、SAP、百度、亞信們能夠從容應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的秘訣所在。

02 傲騰補(bǔ)上數(shù)據(jù)分析的短板

傲騰作為一種新的介質(zhì)，為何可以在數(shù)據(jù)處理中發(fā)揮至關(guān)重要的作用？

這還得從計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)說(shuō)起，由于目前計(jì)算依然是馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)，是計(jì)算與存儲(chǔ)分離的架構(gòu)，這就決定了越靠近CPU，數(shù)據(jù)處理速度就越快，但是容量也就越小，這就直接導(dǎo)致了在CPU性能越來(lái)越快的今天，CPU與存儲(chǔ)介質(zhì)之間的性能鴻溝越來(lái)越大。

如果為了數(shù)據(jù)分析的性能，而不斷的增加內(nèi)存容量，則會(huì)大幅提升整體性能成本，出現(xiàn)斷電還會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況；如果依靠固態(tài)盤(pán)，則又無(wú)法彌補(bǔ)性能鴻溝。

因此，英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存孕育而生。英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心持久內(nèi)存與內(nèi)存不同之處在于，它可以以更加經(jīng)濟(jì)的成本來(lái)擴(kuò)展出更高的容量，并且具備數(shù)據(jù)非易失性，還具備以內(nèi)存相近的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)和延時(shí)，可以完美填補(bǔ)CPU與存儲(chǔ)介質(zhì)之間的性能鴻溝。

英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存具備低成本下大容量的特性，單一模塊可提供128GB/256GB/512GB三種選擇，可以與傳統(tǒng)DDR4 內(nèi)存一種安裝在基于第二代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器的平臺(tái)上，可以以更經(jīng)濟(jì)的價(jià)格在八路系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)高達(dá)24TB的容量，從而幫助用戶在更加靠近CPU的位置加載遠(yuǎn)超之前規(guī)模的數(shù)據(jù)集，完美適合包括內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)以及其他對(duì)大容量有需求的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，讓更多數(shù)據(jù)的處理和分析走向?qū)崟r(shí)化。

不僅如此，英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存還在產(chǎn)品模式上充分考慮用戶的需求，提供了三種模式供用戶靈活使用。

英特爾為傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存設(shè)計(jì)了第一種工作模式是內(nèi)存模式。在這種模式下，它就是單純的價(jià)格更便宜、量又足，但斷電后也不會(huì)保存數(shù)據(jù)的內(nèi)存，用作內(nèi)存的容量擴(kuò)展搭檔。處理器的內(nèi)存控制器會(huì)將DRAM內(nèi)存視為緩存，而將英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存作為可尋址的主內(nèi)存。

云計(jì)算最關(guān)鍵的技術(shù)--虛擬化及容器技術(shù)可以最快的速度直接從這種模式中受益，因?yàn)樗梢越璐艘愿偷某杀驹趩蝹€(gè)物理服務(wù)器上提升虛擬機(jī)或容器的密度，或?yàn)?a href='/map/xuniji/' style='color:#000;font-size:inherit;'>虛擬機(jī)及容器提供更大的內(nèi)存容量，且無(wú)需重新編寫(xiě)軟件。對(duì)于數(shù)據(jù)持久性沒(méi)有要求的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，也通用能用這一模式快速實(shí)現(xiàn)在內(nèi)存上的數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)展。

比如，在百度Feed流服務(wù)中，其核心模塊Feed-Cube全部部署在英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存的內(nèi)存模式上，在大并發(fā)訪問(wèn)壓力下的性能表現(xiàn)和資源消耗均符合預(yù)期，完美實(shí)現(xiàn)了Feed留服務(wù)高性能 數(shù)據(jù)存取的支撐，大幅降了總體擁有成本。

微軟的虛擬機(jī)服務(wù)也在這種模式下受益匪淺。微軟Windows Server 2019/Hyper-V 多租戶虛擬機(jī)的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）云基準(zhǔn)測(cè)試中，使用內(nèi)存和英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存組合，比僅使用內(nèi)存平臺(tái)相比，內(nèi)存容量大幅提升33%，每節(jié)點(diǎn)虛擬機(jī)數(shù)量提升多達(dá)36%，成本則下降30%。

如果用戶對(duì)于數(shù)據(jù)持久性有要求，則英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心持久內(nèi)存可以提供第二種工作模式：App Direct模式。這種模式下，操作系統(tǒng)會(huì)將內(nèi)存和英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存視為兩個(gè)獨(dú)立的內(nèi)存池，使得英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存可以像內(nèi)存一樣尋址，并像存儲(chǔ)設(shè)備一樣具備數(shù)據(jù)持久性。

這種持久性讓其在系統(tǒng)重啟期間也能保留此前加載的數(shù)據(jù)，從而能增加系統(tǒng)的業(yè)務(wù)彈性，縮短重啟時(shí)間，提升業(yè)務(wù)恢復(fù)的速度。只不過(guò)這種模式需要事先對(duì)運(yùn)行在其上的軟件進(jìn)行修改和調(diào)優(yōu)。

SAP在這種模式下實(shí)現(xiàn)了性能的大幅提升。SAP測(cè)試了其HANA在3TB DRAM內(nèi)存平臺(tái)，以及在3TB DRAM內(nèi)存+6TB英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存平臺(tái)上的性能表現(xiàn)。結(jié)果表明，后者可以讓系統(tǒng)重啟速度從20分鐘縮短到90秒，實(shí)現(xiàn)13倍的提升，從而盡可能減少停機(jī)時(shí)間，并使每TB數(shù)據(jù)庫(kù)容量的成本節(jié)約39%。

如果用戶既對(duì)內(nèi)存模式有需求，又有工作負(fù)載需要運(yùn)行在App Direnct模式下，那么英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存就可激活其第三種工作模式--雙重模式，這種模式可通過(guò)預(yù)配置的方式，部分處于內(nèi)存模式，其余部分則處于App Direct模式，借以兼顧用戶的雙重需求。

03 英特爾精選方案讓數(shù)據(jù)分析如虎添翼

2019年4月，英特爾推出第二代至強(qiáng)可擴(kuò)展平臺(tái)，包括了第二代至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器、傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存等一系列“以數(shù)據(jù)為中心”的產(chǎn)品技術(shù)組合。在這些產(chǎn)品技術(shù)的基礎(chǔ)上，英特爾還推出了英特爾精選方案，可以為包括數(shù)據(jù)分析在內(nèi)的各種工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提升應(yīng)用的性能表現(xiàn)。

為了更好地讓用戶能夠在熟悉的軟件上釋放第二代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器及英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存的潛力，英特爾在精選方面層面攜手合作伙伴，針對(duì)各種以數(shù)據(jù)為中心的工作負(fù)載，加速開(kāi)發(fā)經(jīng)過(guò)全方位優(yōu)化和驗(yàn)證，使之更易于部署和使用，從而推進(jìn)用戶數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)的創(chuàng)新升級(jí)，進(jìn)而幫助用戶駕馭數(shù)據(jù)洪流，打造實(shí)時(shí)洞察，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

總體而言，英特爾針對(duì)數(shù)據(jù)分析當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，可以從技術(shù)、產(chǎn)品、解決方案等層面為用戶提供全方位的辦法，這也是像微軟、百度、SAP、亞信們青睞英特爾的原因。未來(lái)，隨著更多行業(yè)數(shù)字化程度替身個(gè)，數(shù)據(jù)分析將逐步走向普及，將會(huì)有越來(lái)越多的用戶會(huì)選擇英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級(jí)持久內(nèi)存以及英特爾精選解決方案。