英特尔可扩展处理器在计算能力、存储、网络能力及安全指令集方面都大幅提升,助力企业驶入“快车道”

   更新日期:2018-06-20     来源:区链通    浏览:46    评论:0    
核心提示:英特尔可扩展处理器在计算能力、存储、网络能力及安全指令集方面都大幅提升,助力企业驶入快车道随着越来越多的企业加入数字化转型大军,每个企业都在期待着数字化带来的业务创新及优化。从云平台的应用、大数据的决策分析,再到工作流程自动化,企业的IT部门不再仅仅是维护企业本身的业务运作以及数据

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英特尔可扩展处理器在计算能力、存储、网络能力及安全指令集方面都大幅提升,助力企业驶入“快车道”

随着越来越多的企业加入数字化转型大军,每个企业都在期待着数字化带来的业务创新及优化。从云平台的应用、大数据的决策分析,再到工作流程自动化,企业的IT部门不再仅仅是维护企业本身的业务运作以及数据处理,而是需要接入整个生态系统进行业务交互,效率变得尤为重要。

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作为国内老牌IT企业,联想集团也是最早驱动数字化转型的企业之一。联想集团的大数据团队在强大的计算能力、网络连接性以及数据安全方面的技术支持下,能够帮助企业提升效率,目前已负责为全球一百多个国家业务提供大数据分析,实现经营报表实时呈现。

网络联系性及数据安全性对数字化转型企业来说也非常重要。边缘计算数据要进入数据中心就离不开网络,而一家企业也可能上不同的云,云与云之间的数据迁移也涉及到网络。联想拥有一整套高性能网络接入方案,通过对带宽、延时以及可扩展性的创新及优化,大幅提升数据中心网络的效率。

在数据安全方面,每个企业内部都有各种各样的业务单元,而每个业务单元对于安全要求不同。在联想看来,安全与效率是一种平衡关系。太注重安全流程上的监控会影响业务效率。因此,联想会建议客户对不同业务进行安全分级,通过采用不同的安全架构或产品做到安全与效率的兼顾。

英特尔可扩展处理器在计算能力、存储、网络能力及安全指令集方面都大幅提升,助力企业驶入“快车道”

新华三作为当前国内少数拥有完整IT基础设施解决方案的厂家之一,在数字化转型上的经验极为丰富。对于目前国内企业数字化转型,新华三集团工业标准服务器产品部总经理刘宏成表示,各行各业数字化转型越来越趋近于成熟,对于IT基础设施的成熟度及可靠性要求越来越高,客户选择一个基础设施会比过去更加困难。

新华三利用自身完整的业务链条,为企业提供包括超融合、云计算、大数据以及安全方面的全方位解决方案,让用户的计算能力、存储和网络能力在内部的IT基础设施和外界所有的云计算基础设施取得平衡并不停的融合调度。同时,新华三独特的混合基础设施架构让用户的应用可以在运行时轻松地实现内部私有云、公有云之间的数据迁移和管理,从而提升整体的运行效率。

在边缘计算上,未来边缘计算所产生的数据量可能会快速超过企业数据中心产生的数据量,例如在在自动驾驶时产生的数据量可能是每秒钟1T到4T这个范围,这些数据是来不及等到传回数据中心再处理的,而是必须要在汽车上就处理完毕。新华三拥有完整的数据解决方案,通过部署在边缘计算网络环境下特殊的网络解决方案来减轻计算节点对数据中心的依赖性,让所有数据尽量在接近数据发生地处理完毕,再把有效数据传回数据中心,真正的将效率应用最大化。

不论是联想还是新华三都推动着数字化转型的浪潮不断向前,而在他们的背后都有着英特尔的鼎力支持。英特尔通过对当前数字化变革的深刻理解及IT所面临的数据压力,在技术和产品上不断推陈出新,助力着企业数字化转型的发展。去年,英特尔®至强®可扩展处理器的推出帮助用户更好地应对来自于数据的挑战,实现效率的大幅提升。

英特尔® 至强® 可扩展处理器在计算能力、存储、网络能力及安全指令集方面都进行了大幅提升,对工作负载进行了优化,以支持混合云基础设施和要求最严苛的应用。在计算能力方面,新一代的英特尔® 至强® 可扩展处理器整体性能相比上一代产品提升了65%,并支持英特尔® QuickAssist技术, 8K数据块时压缩速度可达100Gb/s,并得以与英特尔®AVX-512技术, 每时钟周期的FLOPS提升为原来的2倍。可帮助IT在更少的硬件上整合更多的服务。

存储及网络方面,英特尔®至强®可扩展处理器的内存带宽和容量增加50%。具有六个内存通道(上一代产品是四个内存通道),支持内存密集型工作负载。扩展后的I/O支持要求严苛的I/O密集型工作负载,并集成了英特尔® Omni-Path Architecture(英特尔® OPA)主机架构接口,可优化高性能计算集群的性能并简化其部署,集成在CPU 封装中。

作为面对数据驱动型企业的强大平台,英特尔在企业的效率提升方面功不可没,帮助企业挖掘数据的价值,快速获得洞察,促就业务方案成型。借助英特尔®至强®可扩展平台构建的数据化系统能够满足数据和云时代的巨大需求,助力企业驶入业务发展的“快车道”。

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