江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

『』2020年，数据分析能力是考核CIO和CTO的硬指标( 二 )


? 费用低于全部使用公有云 ， 可以在成本和可靠性之间取得平衡；
? 相对开源软件 ， 对技术人员要求较低；
? 可以得到厂商可靠的技术支撑；
? 有利于使用混合云方式 ， 即可以得到公有云的弹性 ， 也得到私有云的安全性和经济性 。
挑战是：
? 需要精选供应商 ， 确保供应商是主流供应商 ， 符合技术趋势 ， 满足自己的要求 。
根据Wikibon研究数据 ， 全球大数据市场规模将从2018年的420亿美元增长至2024年的840亿美元 ， 年复合增长率为12.3% ， 可见对商业解决方案的采用 ， 也是行业趋势 。
综上所述 ， 对于大多数企业来说 ， 使用商业产品自建数据分析能力 ， 是不错的一条路径 ， 而英特尔联合VMware推出的数据混合云数据分析解决方案 ， 可以避免重复投资 ， 不但支持高级机器学习 ， 而且还能为广泛的工作负载提供统一的云操作模型 ， 助力企业应对数据分析和人工智能挑战 。
三、英特尔和VMware双剑合璧 ， 高效率解决数据分析难题
英特尔联合VMware推出的数据混合云数据分析解决方案 ， 结合了最新的英特尔硬件创新、VMware虚拟化软件产品组合、容器编排和人工智能工具 。英特尔推出的基于英特尔?至强?可扩展处理器而优化的深度学习堆栈 ， 能够加速数据分析应用开发 。英特尔将服务与经过优化的软硬件相组合 ， 帮助云服务提供商满足人工智能的性能和扩展要求 ， 助力云服务提供商提升市场竞争力 。
『』2020年，数据分析能力是考核CIO和CTO的硬指标
文章图片

文章图片

1. 解决方案优势
英特尔联合VMware推出的数据混合云数据分析解决方案优势如下：
? 易于部署：使用深度学习参考堆栈和VMware Enterprise Pivotal Container Service (PKS) 部署的容器解决方案 ， 快速、轻松地实施人工智能 。
? 面向未来：VMware vSAN超融合基础设施上的计算和存储资源已准备就绪 ， 可以根据需要进行横向和纵向扩展 。
? 混合云友好：随着业务需求的变化 ， 工作负载可以部署到本地或公有云 ， 也可以借助 VMware Cloud Foundation混合部署在本地和公有云 。
『』2020年，数据分析能力是考核CIO和CTO的硬指标
文章图片

文章图片

? 加速推理：强大的计算能力加上集成了已经过优化的人工智能构建模块 ， 该解决方案不但支持使用SQL和NoSQL数据库的传统企业级数据分析工作负载 ， 还能够加速推理工作负载 ， 从而缩短获取洞察的时间 。
2. 云原生的深度学习堆栈 ， 加速数据分析应该开发
英特尔推出的深度学习堆栈 ， 是基于英特尔?至强?可扩展处理器而优化的平台 ， 高集成度的高性能开源和容器化堆栈 。该堆栈的开源社区版本旨在确保人工智能开发人员能够轻松访问英特尔?平台的所有特性与功能 。
『』2020年，数据分析能力是考核CIO和CTO的硬指标
文章图片

文章图片

3. 为广泛的工作负载提供统一的云操作模型
英特尔提供了一个参考架构 ， 让云服务提供商可以轻松地将人工智能功能添加到自己的云堆栈中 ， 并针对深度学习做了指令层面的优化 。
『』2020年，数据分析能力是考核CIO和CTO的硬指标
文章图片

文章图片

Kubernetes可用于将人工智能工作负载编排到虚拟机 ， 英特尔?至强?可扩展处理器针对工作负载进行了优化 。云服务提供商还可以自行选择编排器 ， 例如使用OpenStack代替Kubernetes 。


推荐阅读


上一篇：「」Redmi Note9首发天玑800！起售价1499？友商沉默不语

下一篇：『』PS1游戏机型号大全，收藏