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                西部发布了一套全面的开放云数据中心

                2018/8/9 9:50:57      点击:
                  北京,西部数据公司(NASDAQ:WDC)今天发布了一套全面的开说道放标准、架构和产品,以满足大规模私有云和公有云数据中心日益增长的需求。在推≡出新型OpenFlex™架构和产品线的基础上,公司还宣布了向开放社区提供应用程序编程【接口(API)和关键产品规范√的计划,以便为开放的组合式软件基础架构(SCI)构建完整的⌒ 基础。该架构提供了多种解决方案,用于支持可快速编排的计算、存储和网络资源进╱行独立扩展,从而进一▼步实现可扩展性、效率、灵活性和性能。
                西部数据:https://www.west.cn/
                  今天发布的♀内容包括:

                  Kingfish™开放应用程》序编程接口-用于编排和管理组合式软件基础架构

                  开放的产品机械规格,用于实现供应商的解决方】案

                  OpenFlex架构和初始合作伙伴生态系统

                  OpenFlex闪存和磁盘NVMe™-over-Fabric(NVMf)光纤产品系列

                  数据的指数级的增长不仅推动了不过知道刚才施展新型大数据和快数据应用的发展,而且也为数∩据的获取、保存、访问和转换方式带来了复杂性。由于大型数据集在其延长的生命周期中需◤要在不同的应用之间共享,此类更苛求、规模更大的工作负载的动态█特性超出了传◣统数据基础架构的限制。

                  西部数据公司的OpenFlex架构〒建立在行业标准的NVMf技术之上,可创建独立可扩展的闪存和ㄨ磁盘池,能够通过诸如以太网等常用网络技术连接到□ 计算资源。KingfishAPI能够让闪存和磁盘池呈现为〇软件可组合基础架构,该架构能够快速、轻松地编排到●逻辑应用服务器中。相较于具有固定计算、存储和网络比率的超融合基础架构(HCI),OpenFlex架构和@产品通过消除未充分利用的资源而将总体拥有成本降低多达40%1。OpenFlex的细粒度可扩展性还能够将初始基础♀设施投资额减少近50%2。此外,由于把分散的资源直接连接到一起,应用性能变得更加◥可预测,因为逻辑服务器不再易于♀受到争夺相同资源或数据路径的“嘈杂邻居”工作负载的影响。

                  西部数据公司数据中心≡系统高级副总①裁兼总经理PhilBullinger表示:“数据中心需㊣要一种更有效的方法来满足复杂而动态的应用及数据工作流程》的需求。为确保灵活性,数据中心运营商还需要开放的解决№方案,以便使他们能够从领先的供应商中进行选择。西部数据公司的OpenFlex架构和产品以及我们对开放社⊙区的承诺,都有助于满足这些需求,以便于在显著控制成本的同时提高灵活性。我们正在以我』们在硬盘、闪存和NVMe存储产品方面的领导地位为基础,实现数据基础架构的未来合作伙伴还好心好意地问问情况。”

                  根据IDC近期的一★项调查3,在中型和大型企业IT用户可使用的计算和存储容量中,只有不到〓一半真正得到了利用。70%的用户表示,为了响应动态的工口吻很是严厉作负载需求,他们浪费了很多时间用于配置≡计算和存储♀资源。

                  IDC公司基础设施系统、平台和技术部副总▲裁AshishNadkarni表示,“为了满足快速变化的应用工作负载的要求,数据中心**裸管理人员只能尽量利用不灵活的模块来构建灵活的基础架构。他们通常会增加存储和计算资源来提高性能和容量,但最终导致大量利用率低下的情况,致使付出大量不必要的成本。而西部数据公司的OpenFlex架构ξ 提供灵活的可组合性,它以高度可扩展的、灵活的方式大幅度提高了资源利用率,并消除‘搁浅存储’的问题。此外,它的开放性消除了专有基础架构所带来的‘锁定’障碍,为更◆广泛的生态系统参与铺平了道路。”

                  优步在淬数据处理方面选用了部分amazon的云计算解决︼方案,采用AmazonS3,它□ 具有简单的Web服务接口,可用于在Web上的任何位置存储和检索任意数量的数据。它能够提供◆99.999999999%的持久性,并且可以在全球大规模√传递数万亿对象。可作为分析的批量存储库或“数据湖”。

                  另外数▃据在存储到S3中后,会自动采用成本更低、存储期限更长的云存储类进行存档。计算方面采用了AmazonEMR,它∞是可用于运行AWS上托管的Hadoop群集,各完成多种类型的数据加工处理任务。

                  数据建模是专门有用于分析型数据库、数据仓库、数据集市█建模的方法,除了在数据库中常见的ER建模和关∏系建模,还包括专门针对数据仓Ψ库的维度建模技术,包括几种模型:星形模型、雪花模型、混合模型。

                  2015年前的优步从︽服务器数量、计算任务量←、数据量等几个方面来看Hadoop规模〓仍然较小。由于其业务高】速发展,到如今已经有非常大的变化,由上千台服务器下体被蹂躏至滥组建的Hadoop集群,每天处理10W+计算任务,PB级的数据存◣储,数据处理框架不仅采用spark,同时hive和Presto也广泛应↑用。新架构与2014年相比,最大的变化在于计算和存储引ω擎的统一,规模现实大幅度增涨。