全国咨询服务热线:029-81208175

专业织梦模板制作-百度

主机配件

Accessories

联系我们 Contact
客服服务热线:
联系电话:
 
商务电话:
 
传真:
地址:
当前位置: > 产品中心 >

数据中心平台的发展趋势是什么?数据分析师的职业发展全在这里体

数据中心平台的发展趋势是什么?数据分析师的职业发展全在这里体

  【摘要】数据分析的发展越来越快,那么数据中心平台的发展趋势是什么?数据分析师的职业发展全在这里体现了,为了让大家更了解这个行业,小编特地为大家讲解数据中心平台的发展趋势是什么?数据分析师的职业发展全在这里体现了,希望本文对您带来帮助。

  技术一直都在不断的发展,所以我们总有新东西可以学习,对于数据中心技术也是一样。当然,这也有不好的一面:虽然学习新东西对我们很有帮助,但是很多时候,我们需要学习的东西太多了。这也在某种程度导致我们要从各个方面不断的完善自己, 否则就会感觉自己落伍了。

  有些大型企业中就发生过类似的情况,他们确实在不断利用新技术,但是从另一方面来看,他们购买的软硬件也许只用一年左右就过时了,然 后就需要更换。

  企业的数据中心也面临着相同的情况。作为网络或数据中心管理员,每天都会面对各种新技术,那么,他们应该具体关注哪些方面呢?本文将为您做一个简要的分析。

  1、数据中心平台的发展趋势是什么敏捷性与弹性

  只要部署对应的软件,企业就可以同时实现敏捷性和弹性。敏捷性使得企业可以根据需要为他们的数据中心技术加速部署新的应用程序和IT服务。弹性则让企业可 以在需要时扩展容量,在不需要时缩小容量。同时,混合云和软件即服务(SaaS)等方案可以稳定地连接外部资源,从而进一步增加敏捷性和弹性。

  数据中心内独立组件(计算、存储和网络)逐渐整合成为一个整体。这种聚合可能表现为计算与存储的整合、存储与网络的整合,甚至是这三方面的整合。聚合可能发生在前面提到的消费类硬件上,而且它是通过软件来实现的。此外,在发生聚合时,它越来越多地用到闪存及其底层功能。

  过去,专用硬件是针对特定领域而设计的。比如路由器和交换机专门用于实现网络连接,微型计算机则专门用于计算,专用存储硬件则用于存储数据。而现在,情况 已有所不同,运行各种关键数据中心服务的硬件慢慢变成了日常消费类硬件。这就意味着,同样是x86服务器,如果加载了相应的软件,它们就可能成为数据中心的计算、存储或网络平台。这种变革为企业提供了极大的灵活性、敏捷性和低 成本。

  闪存已经在消费类领域证明了其价值,并被应用于数据中心。现在它又被应用于服务器,用于增强存储系统的旋转磁盘性能,或者完全替代磁盘。全闪存阵列具有巨大的优势。因为它们没有任何移动部件,因此消耗的能源较少,读取数据的速度又高于常规存储设备。但是,它们还非常昂贵,而且写数据的速度 又比机械设备慢。为此,企业可以使用混合阵列,其中利用闪存执行特定功能。在混合阵列中,软件的智能化可能会影响整体性能,因为它能够决定哪些数据应该存 储到高速缓存,哪些不是。

  5、数据中心平台的发展趋势是什么软件吞噬世界

  Marc Andreesen在《华尔街日报》的一篇文章中预测,软件将最终引领下一轮数据中心技术的发展,主导这场变革的不是硬件。这个预言逐渐得到了验证不仅仅在消费类产品领域是这样,而且在有线网络和数据中心领域也是一样。在消费类产品领域,像iPad这一种设备就可以执行以 前需要多种设备才能完成的任务。同样在有线网络领域,现在一台设备就可以执行各种网络功能,并且新功能的增加也非常简单,简单的就像在平板电脑上下载一个 应用一样。最后,在数据中心领域,有许多消费类设备可以提供存储、网络和计算功能每一种设备都可以轻松地扩展,从而满足不断变化的需求。同样,软件也 支持通过编程来控制、自动化和编排数据中心。

  在某些情况下,企业会在服务器中直接使用闪存,把它作为服务器与存储之间的缓存层。添加闪存的最佳位置各不相同,具体取决于应用程序及所使用的存储系统。 也就是说,无论在什么位置使用闪存,它都能提升数据中心的性能和可扩展性,特别它的价格在不断下降,而容量则不断地增加。

  以上就是《数据中心平台的发展趋势是什么?数据分析师的职业发展全在这里体现了》的全部内容,可见数据分析行业的发展速度越来越快了,相信数据分析会为未来带来改变,环球网校的小编祝您数据分析师之路顺利。如果你想学习更多数据分析知识,可以点击下方资料下载链接。

  应《中华人民共和国网络安全法》加强实名认证机制要求,同时为更加全面的体验产品服务,烦请您绑定手机号.

  大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 第六章 大数据分析之数据可视化方法

  大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 第五章 大数据分析之 Spark 工具及实战(三)

  大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 第五章 大数据分析之 Spark 工具及实战(二)

  大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 第五章 大数据分析之 Spark 工具及实战(一)

  大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 第四章 大数据分析之数据挖掘理论基础

  大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 第三章 大数据分析之数据库理论及工具(一)

  大数据分析师LEVEL ll 复习大纲篇 第三章 大数据分析之数据库理论及工具(一)

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5