惠普大数据服务器改变基础设施

近日，惠普针对大数据环境推出最高容纳60个磁盘，容量达180TB的大数据服务器SL4500。该服务器针对大数据环境优化，是HP Gen8“未来感知云”的一部分，也是开发金矿的炼金炉。Gen8以融合的方式，将服务器、存储以及网络这三个数据中心当中最关键的部分融合在一起，进行统一管理，解决企业面临的孤岛式数据中心。SL4500作为Gen8的新成员,采用了Gen8 中的融入智能和自动化功能的HP ProActive Insight架构，通过工作负载加速、数据保护等Gen8新技术保护数据降低宕机时间。用户在数据中心管理的时候，可以采用同一方法，通过同一界面管理传统服务器和大数据服务器，大大地简化了管理模式。

存储、处理、分析 针对应用定位三款版本

不同于存储服务器，SL4500之所以被称之为大数据服务器，是源于大数据时代的处理模式。传统的处理模式是服务器把存储里面的数据移动到服务器里面进行处理，处理结束的数据返回存放到存储。大数据时代的数据处理方式，变成了数据不动，处理软件是主动处理，在一个一个节点上处理。

SL4500大数据服务器提供针对不同应用的三种版本，均采用4.3U的高度，据中国惠普有限公司工业标准服务器产品部产品市场总监周俊杰先生表示，新的SL4500 Gen8大数据服务器可以节省50%的空间，61%的能耗以及75%的管理时间及31%的成本，在占地空间、能源消耗及部署时间等方面具有显著优势，针对大数据不同工作负载而设计。

三种配置分别为单路块60盘；双路块50盘；三路45块盘。第一种配置，支持60块硬盘，单节点满配3TB硬盘时，存储容量可达到180TB，每秒IOPS达到了100万次。兼容未来4TB磁盘，总容量将达到240 TB。这种配置针对云存储应用，包括在视频监控、视频处理存储数据、存储视频流等高数据量低计算能力的应用。

第二种配置是双节点服务器，在同样4.3U机箱里放两个存储服务器，每个节点有25块硬盘。适用于邮件应用，以及一些非关系型的数据库应用。

第三种配置是在相同的这个机箱里面提供3个存储服务器，每个服务器支持15块硬盘，非常适合于Hadoop应用。

看不见的数据 看的见的商业

这三个大数据服务器的版本分别针对不同的应用，那SL4500 Gen8在哪些行业最有用武之地？未来什么业务模式最容易从大数据中得到价值？在商业领域中，零售业、银行、电信、公共部门包括互联网、流通行业、物流、运输行业，最有可能会成为大数据挖掘受益者。如何去挖掘以及用合适的工具挖掘社交媒体、视频、音频、E-mail，包括传感器信息等领域的数据，可以将可能现实企业掘金的梦想。

周俊杰列举了几个不同行业应用大数据服务器的例子。在零售行业，如果销售对这几年的历史销售数据深度挖掘的话，针对销售的过程的有效性，优化产品及组合，同时分析供应商在供应链上多年的数据用以优化、缩短及简化产品编号，从而节省成本。另外，零售行业有很多的库存，这是一个很大的数据量，对多年库存的分析可以帮助他们进行库存优化及库存精简，从而节省成本。

在金融行业，以银行为代表， 银行是对客户的洞察。很多银行有为期几年甚至十几年的数据，包括所有客户的银行账户及理财产品的数据，对于这些数据的分析可以让他们很敏感地发现客户真正的需求是什么，并针对性的推出新业务。

大数据分析通用有助于降低业务风险，如何在众多提出信贷要求的客户中，选择放贷对象？如何查看他们在过去的历史上或者相关连商户有没有潜在的风险？都是金融行业贷款出去的风险。

在公共安全方面，针对一些对公共安全有威胁的、被高度怀疑的人群，可以对他们的行踪，手机、账户上资金动向，以及最近出现的场所或者是不是突然之间集中在某一个地方的分析，都可以给公共安全部门提供很多的有价值的数据。

SL4500的推出起源于互联网行业的飞速发展，所带来的数据存储分析对基础架构的需求，周俊杰表示，互联网有这样的需求。最简单的是互联网的一些日志文件大部分都是以Hadoop这样的形式存在，这些文件可以提炼出有价值的信息。更多的传统行业比如金融、电信、物流、零售业，他们积累了大量的数据，同样可以从中获益。

对于惠普自身，Gen8本身具有传感器，可以搜集到iLO芯片上的信息，这些信息如果能够集中起来就可以看到什么样的状态下，故障率会走高，什么样的状况下故障率会降低。这些数据，可以帮助惠普提高支持，很好地改进产品质量。

数据分析的意义在于促进业务的增长，以目前的数据处理能力，如果未能及时调节IT构架，预计2017年，每天产生的数据远超于企业每天所能处理的数据量，到那时不禁金矿毫无收益，甚至整个企业IT都会被数据所拖垮。

SL4500融合了Gen8的主动洞察理念，通过统一管理界面与其他Gen8产品的协作处理，改变孤岛式的IT基础设施，将大数据基础设施平行进行融合。期待未来SL4500在政府、影像指纹、摄像头、实时比对分析、移动电信、运输流通、人为故障设计、分析用户行为、技术创新等关乎大数据的方方面面的不俗表现。

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