大數據的時代已經來臨，這一點無可否認。可以說社會化媒體和移動設備的結合改變了用戶的認知習慣，也可以說人們需求的變化促使了社交網絡和移動網絡的蓬勃發展。但無論采用哪種說法，有一點我們無法回避，那就是數據總量更加龐大，產生的速度也更快，因此信息正在真正意義上的爆炸。
由于產生信息的方式和信息總量都在飛速增加，因此，從某種意義上講，對企業來說有價值的信息所占的比重正在下降，如何從海量的信息中找到有用的信息正在變得越來越困難。而很多企業解決這一問題的方法就是建立更多的數據中心，購買更多的服務器以便能夠分析更多的數據，得到更多的有價值信息。這一點從全球一波又一波的數據中心建設浪潮中就能略窺一二，但這種方法是最好的么？有沒有一條更加科學、更快、更低成本的路可供選擇呢？
大數據處理需要新工具
在過去，我們只需要一張表格和一支筆就能將最重要的數據統統記錄在紙上。通過這種方式，人類走過了數千年的歷史，并誕生了無數偉大的科學、藝術和經濟成就。
但隨著時間的推移和技術的發展，紙和筆的記錄方式越來越跟不上時代的發展，于是人們在60多年前開始用計算機來統計和存儲信息。因此，數據存儲的效率和規模都得到了極大的提升，企業用戶所能夠存儲的數據量也得到了極大的提高。
隨著數據越來越多，越來越復雜，企業想通過這些數據得到有價值的信息也變得越來越困難。因此，各種數據庫和分析軟件成為了新興的產業。我們今天所熟悉的眾多IT巨頭也大多是從那個時代一步步發展成今天的規模的。通過利用各種數據庫軟件和分析工具，企業可以得到更多、更有價值的信息，這也為企業帶來更多利潤，大幅降低了經營的風險。因此，在過去的幾十年中，我們見到了比以往更多的巨型公司和跨國企業。
而到了今天，社交媒體的發展已經進入高速公路，企業能夠接觸到的數據也進入了一個新的數量級。更多的數據意味著更多的機會，而借助這些機會，企業可以進入到一個更廣闊的領域，獲得更廣闊的利潤，將經營風險降的更低。這便是大數據的核心價值所在。
但針對這些現實的需求，我們應當如何滿足？
大數據下的IT基礎架構隱憂
隨著數據量的不斷走高，越來越多的新方法被用來處理大數據，包括內存計算、網格計算、云計算等等，從目前的情況來看，這些方法大多可以幫助企業有效的處理海量數據，獲得更多有用的信息。
但在談論大數據分析方法所能帶來的好處之外，我們確實應該關注一下這些方法帶來的成本，因為成本同樣是制約企業發展的一個重要因素。
目前流行的大數據處理方案通常是以普通x86服務器為基礎的，通過提升節點數量來彌補單節點計算能力的不足。按照目前普遍的說法，這樣做可以在某種程度增強整個基礎架構的靈活性。但如果我們仔細分析的話，這種說法其實是個“偽命題”。
何為“大數據”？最簡單的解釋就是“大量數據”。既然有大量的數據需要迅速的處理和分析，那么其對應的基礎架構就必然應該是大型和強力的。所以，包括x86和小型機在內的小型系統所帶來的靈活性，在很多大數據環境下其實并不成立。在這時，集群的劣勢就凸現出來，那就是效率低下。而效率低下則導致系統過于龐雜和成本高企。
在一次針對證券行業的專訪中，某大型證券企業CIO曾表示：證券企業通常擁有多個數據中心，而每個數據中心都擁有大量的服務器，這些服務器主要是小型機，當然也包括一些x86服務器。但從管理和能效的角度來看，這些設備非常令人頭疼。首先，由于這些小型系統數量眾多，且來自不同的供應商，管理很成問題。同樣由于型號眾多，因此發熱量和能耗也不盡相同，想要對數據中心進行統一的能效和散熱管理十分困難。從實際的情況來看，除非整批更換，否則很難達到理想的能效標準。而這也正是很多時間稍長的數據中心在改造過程中PUE值很難提高的原因所在。而就算PUE值達到一個理想的數值，與其消耗的電能相比，目前小型系統所負擔的應用也不夠多，真正的綠色也無從談起。
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