硬件不是全部 所以英特尔Select解决方案与至强可扩展处理器同框亮相

在上周的英特尔至强可扩展处理器发布会上,我们曾称该平台是十年中数据中心平台领域最大的技术进步,这一方面是因为它的很多性能和功能都让人眼前一亮。相信这些数据大家都 已经有了初步了解了:跟上一代至强处理器相比,至强可扩展处理器的性能提高了65%,数据库性能优化提升至1.59倍,其可用性达到了99.999%以上,总共拥有70多个高可用性、高可管理性的提升。与此同时,跟四年前的前辈产品相比,其虚机容量提升达4.2倍,总体拥有成本降低了65%。

同样,在该平台发布之前,已经有非常多的中国客户与合作伙伴开始了对该平台的试用,并且得到了相当好的效果:百度云搜索的点击率比上一代产品有74%的提升;金山云的OLTP交易处理数据库性能提高了63%;东软云监控的性能有50%的提升;IBM内存分析有47%的提升;SAS的业务分析能力有1倍以上的提升;亚信的业务支撑系统性能甚至达到了原来的2.21倍……

但英特尔并未因此志得意满,因为硬件并非全部,就如英特尔中国云创新中心架构师程从超在分享典型企业应用负载性能测试时所说的那样,随着海量数据处理需求的飙升,数据中心性能的瓶颈其实已经不在计算能力、I/O或存储等硬件层面,而是在于数据库的数据模型架构或是其他软件架构层面。

正是源自这一洞察,英特尔在发布至强可扩展处理器的同时,还同步推出了英特尔Select 解决方案,以帮助企业用户应对新时代数据中心所面临压力——更多指数级增长的数据、更复杂的工作负载布局等,加速其基础设施转型之路。

不同工作负载配置不同的软硬件

性能的提升永无止境,从摩尔定律发展至今,企业应用系统和架构发生了很大变化,对于性能的认识也逐渐深入。从前,一台机器规模越大,单机CPU核数越多、内存越多,性能就越好;随着分布式架构的崛起,单节点的机器配置不一定特别高,却可以利用大的服务器集群提供惊人的计算能力。数据中心的性能提升,面临比以往更加复杂的状况。

程从超从三个维度将工作负载大致分为内存密集型、I/O密集型和CPU密集型三种类型。以大数据应用负载为例,为了提升性能,首先是进行I/O调优,建立索引、收集统计值,最终最简单的方式是把I/O从硬盘更多转移到内存中去,因为数据离CPU越近,效率就越高,自此I/O瓶颈可大大缓解。

英特尔中国云创新中心架构师 程从超

但内存容量毕竟有限,磁盘I/O不需要了,第二个瓶颈就是网络I/O,而英特尔所发布的Optane傲腾非易失性存储技术,首次将内存和存储融合到了一起,这种比DRAM更便宜、比NAND更快的非易失性设备,已成为存储领域的黑科技,进一步解决了存储的性能瓶颈问题。

随着英特尔与合作伙伴在大数据领域性能测试的加深,程从超发现,CPU、I/O、存储不再是数据中心的性能瓶颈,反而数据库模型成为新的性能瓶颈。可以说,在数据中心的性能提升方面,硬件已不是问题,反而软件架构需要进一步革新,这也是为什么数据库超融合一体机开始在大数据应用领域崛起。

对于大中型政企客户来说,在大数据之外,还有很多其他类型的工作负载,例如交易系统、大数据分析系统、AI、高性能计算、视频处理、存储、通信等,每种负载对于性能以及基础设施的需求大不相同,在程从超看来,企业需要根据不同工作负载的特点,提供不同的系统配置。从前用一套系统放之四海而皆准的方式,已经不再适应新时代的需求。

英特尔Select 解决方案:一半工程、一半市场

一直以来,英特尔都是与客户及合作伙伴共同作战,生态系统的构建是每一代至强芯片得以成功的良好传统。在此次英特尔至强可扩展处理器及平台发布的同时,英特尔还发布了英特尔Select 解决方案,与业内合作伙伴及世界顶尖的数据中心和服务提供商进行合作,将工作负载优化提升至全新高度,涵盖了计算、存储与网络等多个领域,可以充分利用英特尔至强处理器可扩展平台的新一代技术性能优势。

英特尔数据中心事业部市场总监Mitch Koyama就在发布会上介绍道:“随着英特尔Select 解决方案的推出,客户可以获得更多选择,加快基础设施部署,减少复杂性与成本,使得数据中心的运营更加高效且适应未来变化。”其优势包括:工作负载优化的解决方案产品丰富且不断扩展;与领先独立软体开发商和系统供应商合作;仔细选定的硬件与软件组件;经过实际检测的优化方案;系统级基准测试;正式审核流程等。

英特尔数据中心事业部市场总监Mitch Koyama

截至目前,英特尔Select解决方案的参考设计有用于微软SQL Server 2016、VMware vSAN以及Ubuntu v16上NFVi的方案。虽然现阶段的参考设计还不算多,但已经有越来越多的合作伙伴开始加入,包括爱立信、HPE、华为、浪潮、联想、QCR、曙光、Supermicro等,未来还会有更多伙伴以及更多样化的解决方案陆续出炉。

原文发布于微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

原文发表时间:2017-08-03

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