業(yè)內(nèi)共知，混合云計(jì)算模型中所涉及的高級分析以及效率正在從根本上改變企業(yè)業(yè)務(wù)的運(yùn)營模式與競爭“套路”。

具體來說，混合云模型選擇將較為輕量的工作負(fù)載放入公有云中，憑借虛擬化的技術(shù)手段將本地工作負(fù)載納入快速部署的“行列”，隨之允許將IT組織內(nèi)部運(yùn)營的重點(diǎn)集中在高價(jià)值計(jì)算服務(wù)上，也就是高級分析中，進(jìn)而提高效率。

作為一個(gè)閉環(huán)，當(dāng)IT組織交付高級分析功能的同時(shí)，完整的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可進(jìn)行瞬時(shí)處理，企業(yè)可以近乎即時(shí)地全面查看業(yè)務(wù)，完成通過經(jīng)濟(jì)高效的靈活解決方案將企業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值的全部過程，如圖：

在以上的過程中，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（例如SAP HANA）將操作數(shù)據(jù)庫和分析數(shù)據(jù)庫組合成包含最新可操作數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)池，其中高級分析正越來越多地通過內(nèi)存數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)，它使企業(yè)能夠提高決策準(zhǔn)確度和速度，這一點(diǎn)值得層層探究！

當(dāng)今的內(nèi)存技術(shù)如何？

展望技術(shù)發(fā)展，現(xiàn)今的內(nèi)存分析技術(shù)從構(gòu)建模塊的角度可以分為兩個(gè)類別，分別是能夠?qū)崟r(shí)分析TB級數(shù)據(jù)的事務(wù)應(yīng)用程序（例如SAP HANA），以及運(yùn)行事務(wù)應(yīng)用程序的服務(wù)器。

為了便于深入討論，可以暫且將第二個(gè)類別劃分為三個(gè)主要子系統(tǒng)：

1.微處理器（時(shí)延小于1納秒）

目前，英特爾?至強(qiáng)?處理器的功能已經(jīng)可以做到超過全世界90%的數(shù)據(jù)中心。在這些種類多樣的處理器中，最復(fù)雜的當(dāng)屬多達(dá)28個(gè)內(nèi)核。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序?qū)⑷蝿?wù)分解并散布到各個(gè)內(nèi)核上，進(jìn)而并行處理任務(wù)來充分利用這些內(nèi)核，看似簡單的處理器“并行性”示例印證了性能飛躍，而微處理器的唯一限制是從系統(tǒng)內(nèi)存向微處理器的數(shù)據(jù)交付速率不夠樂觀。

2.內(nèi)存（時(shí)延小于100納秒）

當(dāng)今的主流內(nèi)存解決方案還是基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取的存儲(chǔ)器，并以2666MHz速率和不斷增長的容量（用TB度量）來交付數(shù)據(jù)。

但是，它們與生俱來的易失性，表示在關(guān)閉并打開電源之后數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)丟失，這就需要將數(shù)據(jù)重新加載到內(nèi)存中，但又會(huì)導(dǎo)致時(shí)延增加。

3.存儲(chǔ)（時(shí)延大于1,000,000納秒，通常用毫秒度量）

目前的存儲(chǔ)器由旋轉(zhuǎn)式磁盤、3D NAND以及名為3D XPoint?技術(shù)的新型媒體組合而成，該技術(shù)是英特爾?傲騰?固態(tài)盤的基礎(chǔ)所在，不但顯著縮短了時(shí)延，其存儲(chǔ)容量還可以擴(kuò)展到PB級。其展現(xiàn)出的持久性意味著在關(guān)閉并打開電源之后數(shù)據(jù)將被保留。

通過上述時(shí)延數(shù)值，我們得知，數(shù)據(jù)保留在內(nèi)存中并接近CPU，將使時(shí)延保持在納秒級；但在對存儲(chǔ)發(fā)出請求后，時(shí)延就會(huì)從納秒級變?yōu)楹撩爰墶?/p>

到底要如何創(chuàng)建可交付、具有內(nèi)存級時(shí)延、高容量和低存儲(chǔ)成本的技術(shù)呢？這就是英特爾工程師的工作重點(diǎn)。

內(nèi)存技術(shù)正以思維速度采取行動(dòng)

通過以上的技術(shù)梳理，進(jìn)一步來說，為了讓高級分析可操作，所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)集必須全面，并能夠做到按照人類思維的節(jié)奏加以呈現(xiàn)，這可以被稱為內(nèi)存分析的“承諾”。

對此，Alexander Zeier教授博士在《內(nèi)存數(shù)據(jù)管理；技術(shù)和應(yīng)用》一書中曾予以概述：“內(nèi)存分析允許針對運(yùn)營數(shù)據(jù)運(yùn)行分析，簡化了軟件和硬件環(huán)境，最終降低總體擁有成本（TCO）。”這段概述不但有效定義了技術(shù)和TCO的優(yōu)勢，還進(jìn)一步定義了向決策者“實(shí)時(shí)”交付可操作數(shù)據(jù)的最佳時(shí)機(jī)，令人驚奇的是，這個(gè)最佳時(shí)機(jī)是有具體數(shù)值的，可參見人類“實(shí)時(shí)”的反應(yīng)時(shí)間，這傳達(dá)給我們一個(gè)基本的規(guī)則，如圖：

如果用毫秒衡量思維速度，則提供數(shù)據(jù)的系統(tǒng)組件的時(shí)延必須用納秒度量，才能使組合時(shí)延接近下限（550毫秒）。隨后，用戶可以將思路向外擴(kuò)展到工作負(fù)載，例如機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練以及人工智能（AI）構(gòu)建模塊等。換句話說，對于廣泛的、被視為“人類”未來AI應(yīng)用程序，它們的響應(yīng)時(shí)間將必須大于或等于思維速度才能被視為對人類具備價(jià)值。

英特爾?傲騰?數(shù)據(jù)中心級

持久內(nèi)存及示例用例

我們發(fā)現(xiàn)，英特爾?傲騰?數(shù)據(jù)中心級持久內(nèi)存解決方案將內(nèi)存從有限資源轉(zhuǎn)化為快速、非易失性和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的充足資源。

該創(chuàng)新解決方案在2018年的下半年進(jìn)入市場，將更多的數(shù)據(jù)移進(jìn)處理器，以便高效達(dá)成實(shí)時(shí)訪問、處理和分析數(shù)據(jù)，再也無需經(jīng)過從存儲(chǔ)器檢索數(shù)據(jù)這一環(huán)節(jié)，其洞察時(shí)間有望從數(shù)小時(shí)和數(shù)天縮短到數(shù)秒。

從根本上改變了放置在處理器附近的內(nèi)存量，并以經(jīng)濟(jì)高效方式完成，進(jìn)而調(diào)整實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)量，加快有效決策的過程，印證了Forbes在 2017年的一篇文章中聲明持久內(nèi)存將實(shí)現(xiàn)計(jì)算變革的結(jié)論。

由于具備加快大數(shù)據(jù)集處理速度的潛力，持久內(nèi)存技術(shù)勢必在行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)影響廣泛，包括科研、制造、金融、石油以及天然氣、零售和醫(yī)療等。盡管我們已經(jīng)將重點(diǎn)放在內(nèi)存分析上，但I(xiàn)T經(jīng)理確實(shí)可以做到為內(nèi)存密集型和I/O密集型工作負(fù)載部署英特爾持久內(nèi)存。

“ 持久內(nèi)存是缺失的一環(huán)——企業(yè)將重塑基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)模型，以利用無處不在的網(wǎng)絡(luò)連接和IoT智能。”

增值工作負(fù)載中的多個(gè)用例

部署過程中，IT經(jīng)理應(yīng)該查找內(nèi)存密集型和I/O密集型數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載，其中包括廣泛的分析工作負(fù)載，例如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）、在線事務(wù)處理（OLTP）和人工智能訓(xùn)練和推理等。

潛力發(fā)掘&可做什么？

盡管持久內(nèi)存可能是缺失一環(huán)，但它本身并不是解決方案，既不會(huì)替代傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，也不會(huì)替代存儲(chǔ)器；相反，IT決策者需要從戰(zhàn)略上考慮傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器、持久內(nèi)存和傳統(tǒng)固態(tài)盤的正確組合，才能推進(jìn)實(shí)時(shí)系統(tǒng)。

關(guān)于這一點(diǎn)，埃森哲與英特爾可以幫助企業(yè)做好準(zhǔn)備，過渡至持久內(nèi)存技術(shù)并獲得巨大優(yōu)勢，其中包括對新架構(gòu)進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃和測試，以評估有助于轉(zhuǎn)換業(yè)務(wù)的功能和用例。

企業(yè)應(yīng)當(dāng)考慮幾個(gè)方面：

? 支持業(yè)務(wù)增長的洞察種類

? 放置內(nèi)存的數(shù)據(jù)集大小

? 最符合實(shí)際要求的平臺

進(jìn)而深入談?wù)劗?dāng)前的技術(shù)配置，以及未來降低成本和抓住機(jī)遇的方案等。

對于內(nèi)存分析解決方案，英特爾提供了IT經(jīng)理需要部署的軟件和硬件。其中解決方案（如在基于英特爾?至強(qiáng)?處理器的平臺上運(yùn)行的SAP HANA）根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果能夠提供穩(wěn)健的框架，但是TCO方程通常不會(huì)累計(jì)。對于多數(shù)企業(yè)來說，為了支持實(shí)時(shí)分析而配置數(shù)TB的動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器成本較高。

基于此，全新英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器為廣泛的工作負(fù)載提供了巨大的性能飛躍。與上一代英特爾?至強(qiáng)?處理器和利用數(shù)據(jù)并行性的新英特爾?AVX-512指令相比，新型處理器的內(nèi)存帶寬多50%。

另外，基于英特爾?3D XPoint?技術(shù)，英特爾?傲騰?固態(tài)盤為企業(yè)數(shù)據(jù)中心提供高性能存儲(chǔ)，其持久內(nèi)存將以較低的成本為企業(yè)數(shù)據(jù)中心提供高性能、高容量內(nèi)存等，收效顯著。