企業(yè)如今正在生成比以往更多的數(shù)據(jù)，但他們還需要可以理解所有這些信息的應(yīng)用程序。許多人正在采用人工智能、大數(shù)據(jù)分析和其他先進(jìn)技術(shù)，這些技術(shù)可以從數(shù)據(jù)中獲得有意義的見解。但是，這些應(yīng)用程序需要足夠的IT基礎(chǔ)設(shè)施提供支持，這些基礎(chǔ)設(shè)施有時(shí)甚至包括高性能計(jì)算環(huán)境。

只靠基礎(chǔ)設(shè)施提供支持是不夠的。用戶需求在不同的應(yīng)用程序之間可能有很大的差異，甚至在同一個(gè)應(yīng)用程序中也會(huì)有波動(dòng)。這些不斷變化的應(yīng)用程序需求使得傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施很難滿足高級工作負(fù)載的需求。因此，許多組織現(xiàn)在都在尋求采用可組合分解的基礎(chǔ)設(shè)施。

大數(shù)據(jù)分析和其他高級應(yīng)用程序

在當(dāng)今的企業(yè)中，數(shù)據(jù)可以來自事務(wù)系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、社交媒體網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)日志、用戶設(shè)備、受監(jiān)控的IT系統(tǒng)和各種其他來源。通過從這些數(shù)據(jù)中獲得見解，組織可以獲得多種好處。例如，他們可能會(huì)使用這些信息來優(yōu)化IT運(yùn)營或提高員工的生產(chǎn)率。另外，他們可能會(huì)使用它來改善客戶服務(wù)或獲得競爭優(yōu)勢。

全面的數(shù)據(jù)分析需要結(jié)合先進(jìn)的技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或預(yù)測分析。這些應(yīng)用程序需要足夠靈活和可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施，以適應(yīng)它們之間的差異。例如，采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可能使用更小的數(shù)據(jù)集和更少的計(jì)算資源，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能需要更高的性能和更多的數(shù)據(jù)。

IT團(tuán)隊(duì)必須能夠經(jīng)濟(jì)高效地運(yùn)行兩種類型的應(yīng)用程序，同時(shí)仍要提供必要的性能。這本身可能很困難，但是單個(gè)應(yīng)用程序也可能帶來挑戰(zhàn)。高級應(yīng)用程序在經(jīng)歷多個(gè)階段時(shí)可能會(huì)有不同的要求，因此在不同的時(shí)間需要不同的計(jì)算和存儲(chǔ)資源。例如，攝取數(shù)據(jù)可能是I/O密集型操作，而訓(xùn)練和驗(yàn)證模型可能需要大量的CPU和內(nèi)存資源。

滿足所有爭奪相同資源的多個(gè)應(yīng)用程序的不斷變化的需求可能是一個(gè)艱巨的過程，并且是難以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，尤其是在試圖大限度地利用資源時(shí)。如果應(yīng)用程序需求不可預(yù)測且不斷變化，那么即使是傳統(tǒng)的高性能計(jì)算(HPC)平臺(tái)也會(huì)出現(xiàn)問題。高級應(yīng)用程序在需要資源時(shí)需要正確的資源組合，否則會(huì)面臨嚴(yán)重延遲的風(fēng)險(xiǎn)。

可組合分解基礎(chǔ)設(shè)施的好處

傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施很難滿足當(dāng)今高級工作負(fù)載的要求。這些系統(tǒng)遵循通常復(fù)雜且不靈活的架構(gòu)，因此很難在不過度配置或未充分利用資源的情況下適應(yīng)不斷變化的工作負(fù)載需求。這并不是說這些系統(tǒng)無法更新或重新調(diào)整用途，但這樣的過程既耗時(shí)又昂貴，同時(shí)導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施也同樣面臨僵化的情況。

使事情復(fù)雜化的是，供應(yīng)商針對特定的工作負(fù)載優(yōu)化了許多系統(tǒng)，并且將硬件和軟件緊密捆綁在一起，這使得快速響應(yīng)不斷變化的應(yīng)用程序需求變得更加困難。例如，近年來超融合基礎(chǔ)設(shè)施(HCI)已被證明非常受歡迎，因?yàn)樗喕瞬渴穑瑫r(shí)也受到資源比例固定和靈活性有限的影響。分解后的超融合基礎(chǔ)設(shè)施(HCI)改變了這一情況，但它仍然針對特定的工作負(fù)載，不支持在裸機(jī)上運(yùn)行的應(yīng)用程序。

由于其他基礎(chǔ)設(shè)施的局限性，許多組織正在采用可組合的分解基礎(chǔ)設(shè)施，它將硬件分解為邏輯資源池。在這些資源池中，用戶可以按需提供資源，以適應(yīng)不斷變化的應(yīng)用程序需求。這不僅可以幫助滿足當(dāng)今高級應(yīng)用程序的基礎(chǔ)設(shè)施和資源調(diào)配需求，而且還可以提高資源利用率。此外，可組合的基礎(chǔ)設(shè)施為自動(dòng)化和基礎(chǔ)設(shè)施即代碼打開了大門，帶來了更大的靈活性和更快的上市時(shí)間。

隨著可組合的業(yè)務(wù)需求的不斷變化，分解的企業(yè)可以根據(jù)不斷變化的業(yè)務(wù)需求和可組合的應(yīng)用程序配置和需求進(jìn)行重組。資源成為一個(gè)彈性的構(gòu)建塊，用于提供優(yōu)化的環(huán)境，該環(huán)境的配置可以支持特定的工作負(fù)載，而不必等待冗長的IT分配過程。當(dāng)應(yīng)用程序不再需要這些資源時(shí)，這些資源將返回到資源池中，供其他應(yīng)用程序使用。

可組合平臺(tái)的核心是管理軟件，該軟件將物理計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)硬件抽象為可根據(jù)需要訪問的服務(wù)，就像云計(jì)算服務(wù)一樣。當(dāng)平臺(tái)接收到對應(yīng)用程序資源的請求時(shí)，可組合的軟件動(dòng)態(tài)地組合組件并確保其可用性，直到不再需要它們?yōu)橹埂?/p>

通過這種方式，可組合的分類基礎(chǔ)設(shè)施可以適應(yīng)廣泛的工作負(fù)載(包括人工智能和高級分析)，無論是在虛擬機(jī)中運(yùn)行，是在容器中運(yùn)行，還是在裸機(jī)上運(yùn)行。

現(xiàn)實(shí)世界中的可組合性

可組合分解的基礎(chǔ)設(shè)施正在成為部署包含機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用程序的一個(gè)引人注目的選擇。事實(shí)上，市場上已經(jīng)有幾種可組合的產(chǎn)品，例如HPE公司的Synergy平臺(tái)、Dell EMC公司的PowerEdge MX模塊化基礎(chǔ)設(shè)施和Liqid公司的可組合基礎(chǔ)設(shè)施軟件平臺(tái)。

隨著可組合架構(gòu)的不斷成熟，許多行業(yè)都將從中受益。這包括醫(yī)療保健、金融服務(wù)、托管服務(wù)提供商、大學(xué)和政府研究人員，以及幾乎所有計(jì)劃運(yùn)行高級工作負(fù)載的組織。

事實(shí)上，可組合性已經(jīng)取得了重大進(jìn)展。例如，德州農(nóng)工大學(xué)工程學(xué)院的研究人員最近從美國國家科學(xué)基金會(huì)獲得了390萬美元的資助，以開發(fā)下一代可組合高性能計(jì)算平臺(tái)。研究人員將利用該平臺(tái)探索在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)中利用機(jī)器學(xué)習(xí)的新方法，這將有利于依賴人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)實(shí)踐的廣泛科學(xué)領(lǐng)域，如網(wǎng)絡(luò)安全、基因組學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、氣候建模、生物醫(yī)學(xué)成像等。

大學(xué)并不是唯一進(jìn)入可分解的基礎(chǔ)設(shè)施潮流的機(jī)構(gòu)。Liqid公司最近與美國國防部簽署了一份3200萬美元的合同，為美國陸軍工程兵團(tuán)提供兩個(gè)可組合的高性能計(jì)算(HPC)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)采用了Liqid公司和英特爾公司的技術(shù)。工程兵團(tuán)將使用該系統(tǒng)運(yùn)行人工智能應(yīng)用程序，從而幫助在全球范圍內(nèi)提供必要的軍事和民用工程服務(wù)。

可組合分解的基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)還相對年輕，和可組合平臺(tái)本身一樣充滿活力。但是，組合架構(gòu)在過去幾年取得了長足的進(jìn)步，而且很可能還會(huì)繼續(xù)發(fā)展?？山M合性并不一定對所有的工作負(fù)載或環(huán)境都有好處，但它在適應(yīng)應(yīng)用程序方面有很大的幫助，特別是那些結(jié)合了人工智能和其他先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用程序。

標(biāo)題名稱：如何構(gòu)建適用于高級工作負(fù)載的可組合分解基礎(chǔ)設(shè)施
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