配備傳感器和智能設備采集和傳輸數據的物聯網，正迫使企業從大數據、大洞察規劃自己的行動，從而獲得競爭優勢。這個過程包括支持TB級的從各種設備產生的流媒體數據集，和在一定的背景下實時分析這些海量數據。
隨著組織認識到大數據洞察的戰略重要性，收集、連接、思考和適應的大數據活動，將是未來十年驅動商業價值的關鍵。
隨著大數據趨勢的加速，在大中型企業中，復雜的分析工作負載將變得越來越常見。Gabriel咨詢集團做了一項調查，詢問大數據使用者正在使用什么類型的工作負載。毫不奇怪，MapReduce工作負載排名墊底，而企業分析，復雜事件處理，可視化和數據挖掘等排名較高。
許多組織一直在試圖以靜態數據分析模型和多服務器體系結構(低吞吐量和高延遲)解決新出現的大數據工作負載。考慮到這些工作負載的新性質，以及數據規模，組織真正需要的，是一個新的軟件和硬件環境，能夠支持高計算強度，數據并行，數據流水線，以及變化數據的實時分析處理。
企業分析/大數據工作負載變得越來越密集運算，與科學和技術計算應用程序具有共同點。數據的數量和處理要求這些工作負載使用小系統集群運行高度并行的代碼，以便能夠以合理的成本和時限處理工作負載。
有些人認為，分布式服務器環境中高度的軟件定制是答案的問題。但事實正好相反，這往往會導致浪費和資源閑置，天然的低效率，能源和占地空間的問題，安全問題，高昂的軟件許可成本和維護惡夢。
適合現代大數據分析工作負載的企業級服務器需要有以下能力：
·更高的計算密度
·增加并行處理能力
·每個內核的虛擬機增加
·先進的虛擬化能力
·模塊化系統設計
·彈性縮放能力
·安全性和硬件輔助加密的增強
·增加內存和處理器或利用率
高級的企業級服務器還提供了一個內置的彈性是來自跨硬件，固件，hypervisor，操作系統，數據庫和中間件的完整堆棧的整合和優化。這些系統通常一起設計，編譯，調試，和支持，并且易于擴展和管理。
例如，許多大型金融機構已經積極投資于預測分析技術，以提高他們的收入。這帶來比現有的計算資源更大的需求。使用企業級的服務器，有助于這些機構以并行的方式運行成千上萬個任務，提供更快的分析服務，并創建虛擬化環境，提高服務器利用率和跨業務部門共享服務器資源。服務器整合和虛擬化有助于減少物理服務器的數量，這節省了數據中心的空間，并降低功耗和冷卻、硬件維護、軟件授權和管理的成本，從而節約組織的開支。
總體而言，大數據工作負載有三個重要的計算需求：
·先進的大數據分析需要一個高度可擴展的系統，具有極致并行處理能力和高密度，模塊化封裝。一個具有更多內存、帶寬和吞吐量的計算系統，可以同時運行多個任務，秒級回應百萬次事件，在幾秒鐘內并行處理高級的分析算法。
·大數據需要可靠的和靈活的計算系統，并能吸收臨時增加的需求而不失效或改變架構。這限制了安全漏洞并提高工作負載的性能，很少或沒有停機時間。
·為了支持新的大數據工作負載，計算系統必須使用開放源碼技術來構建，并支持開放式創新。開源架構允許更多的互操作性和靈活性，并通過先進的虛擬化和云計算解決方案簡化了新的工作負載管理。
大數據是一個新的、非凡的資源，可以幫助企業獲得競爭優勢。對大數據采用實時分析，使公司能夠更好地服務客戶，發現新的創收潛力，和根據市場洞察閃電般地決策。但企業想要利用大數據真正獲得商業利益，他們必須先放棄所鐘愛的舊技術，熱情擁抱新的、優化的替代品。
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本文標題：適合大數據工作負載基礎架構的最簡說明
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