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IDF2012:发力云计算柏安娜展英特尔蓝图(4)

发布时间:2017-01-02 09:49 所属栏目:52 来源:于泽
导读:云计算解决方案案例 非常感谢您在中国云计算市场当中发挥的引导作用。那么,不光要有非常好的硅产品和处理器的产品构建云计算我们还有一个云计算规范,有50家解决方案提供商,行业的领导者,他们现在已经推出90个参

  云计算解决方案案例

  非常感谢您在中国云计算市场当中发挥的引导作用。那么,不光要有非常好的硅产品和处理器的产品构建云计算我们还有一个云计算规范,有50家解决方案提供商,行业的领导者,他们现在已经推出90个参考体系架构,用于部署云计算。这样的部署,既包括基础设施及服务的设置。比如说如果是一个IT的所有者,就可以这样去做,而且也可以做软件即服务,软件作为服务交付。并且增强云计算的安全,通过可信赖的计算池推进云计算的安全,并且能够基于策略,对云计算的资源进行更加高效的管理。

  所以,这些解决方案能够让云计算更加的高效。那么有些解决方案可以直接部署。也有一些可以作为最佳实践放在现有的解决方案之上。

  我们集体的目标就是让云计算的部署更加的轻而易举。我们对于云计算社群以及构建者带来的创新感到非常的激动。有一些激动人心的创新,就是来自于中国,我们也列出了一些中国本地的公司,那么这些中国的公司,为云规范构建,像华为、联想、浪潮都做出重要的贡献,我们也是非常高兴得能够跟他们结成高度的合作伙伴关系。在中国本地推动云规范构建的工作。已经有100个用户部署了,根据英特尔云构建规范来部署的,在全球范围之内。

  这里给大家举一个案例,就是我们云构建规范的成功案例,搜狐是中国领先的互联网公司。搜狐希望进一步提高数据中心的利用率,而且想进一步降低功耗。这样我们就和搜狐进行了联系,我们通过云构建规范的参考架构,对他们的环境进行了虚拟化。并且,进行了虚拟机自动化的处理。使得他们的虚拟机可以根据功耗的变化,以及根据数据中心机房当中的温度进行自行迁移。在不同的机架和服务器之间进行迁移。通过这样的做法,搜狐降低了机房功耗,以及整个服务器机架的功耗。他们整个数据中心总拥有成本也有效的降低。

  搜狐也谈到了,他们的基础设施的利用率通过虚拟化,以及自动化得到了大幅度的提高。从拥有成本方面大大降低了。

  那么,像搜狐一样的公司,还有各种各样规模的公司,他们构建他们的云计算解决方案。然后他们在中国云部署的速度真的非常激动人心。过去三年当中,中国云计算的部署速度是世界平均速度的两倍。而且中国也是非常注重通过云计算交付新的计算解决方案,构建共赢的解决方案。

  那么,我们对于云的专注,很大的一个来源是要提高能效。功耗现在仍然是数据中心构建当中主要的,以及云计算构建当中主要的考虑因素。即使是最先进的IT部门,仍然有很大的改进余地,在这个方面进一步的提高能效。我们在这里看一下,这是全球前100强的公司,这些都是规模非常大的公司。我们就问了一下,能不能对于他们的数据中心,服务器环境做一个评审。做了评审之后得到了一个结果,这个结果并不出乎我们的意料。但是100强的公司感到非常吃惊。因为在他们的装机系统当中,有32%的服务器有四年以上的服务年限。32%的服务器占到整个功耗的65,整个服务器基础设施当中。32%旧的服务器,只提供了整个计算能力的4%。所以要想带来高能效的计算,第一步就是要把环境当中所有四年以上的服务器换掉。因为这些服务器没有带来多少的计算能力,但是占了大部分的功耗。

  在英特尔,我们认为高能效计算是非常重要的。这也是我们主要价值诉求之一。硅芯片一级,通过摩尔定律进一步降低功耗,由于摩尔定律发挥得作用,我们每一代制程技术都在降低功耗。整个行业当中,制程工艺来说进一步推动功耗的降低,同时我们不断发明和构建新的低功耗的技术和方法。在至强E5处理器当中,功耗降低50%。同时硅芯片层次之上我们也进行了创新。比如说硅芯片当中我们有一些内置的特性,能够更加直观了解数据中心功耗的情况。

  比如我们和搜狐的案例当中,在搜狐可以实时看到服务器的利用率,以及每一台服务器的功耗。这样就使得IT部门能够在最佳的性能和最佳的能效,或者最低的功耗之间找到最佳的取舍方案。

  同时,通过我们数据中心的专业人士和技能,帮助有关公司IT部门部署业界最佳的解决方案。既有最好的性能,而且从全数据中心的角度来说。比如说通过在数据中心,对于数据中心的环境进行优化。同时大幅度的降低成本。从硅芯片到数据中心解决方案,英特尔活跃于全线的解决方案,帮助我们用户不断的提高能效。

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  • 第1页:IT创新促进社会的发展
  • 第2页:走向云计算所面临的问题
  • 第3页:英特尔ODCA加速云计算落地
  • 第4页:云计算解决方案案例
  • 第5页:至强E5所带来的提升
  • 第6页:至强处理器着力进军高端市场
  • 第7页:面对大数据 高性能 同样不落后
  • 第8页:高性能数据分析带来的价值

(编辑:ASP站长网)

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