大数据与物联网的高密度计算需求

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大数据和物联网—直被誉为IT界的下一場革命。除了网络连接设备以及客户行为分析之外，物联网和大数据正在用于解决越来越复杂的业务问题。企业采用物联网技术来管理构成其组织的网络连接、设备和应用程序。而自动化的工作流程，长期以来一直是制造行业的战略口号，如今正在被许多不同的企业所接受。

物联网和大数据显然是密切相关的，数十亿台与互联网相关的设备将会产生大量的数据。物联网设备生成大量数据，人们需要采用大数据技术获取数据并将其转化为有用的、可操作的信息。另一方面，物联网提供了丰富的数据，通过计算处理和智能化，可以为企业提供有价值的参考。

但对于这些创新技术来说，未来的应用成本似乎很昂贵。但对于许多人来说，这将会受到复杂性和容量问题的限制。随着数据量的增长，如果不能得到及时有效地处理，那么物联网和大数据的优势将会无法体现。

一、大容量的挑战

物联网和大数据给企业的服务器和网络带来了巨大的压力，整个技术供应链都感受到了这些需求的影响。IT部门需要部署更具前瞻性的容量管理功能，以便更好地满足与物联网连接相关的业务优先级。而大数据需要大量的存储与计算资源。所有这些意味着，数据中心将牢牢占据业务的核心。除了能够存储物联网生成的数据之外，能够快速地访问和解释这些数据，并转化有价值的信息是非常重要的，并且将给那些表现出色的组织带来巨大的竞争优势。

正确实施数据中心战略意味着企业拥有一个智能且可扩展的资产。但是如果没有正确实施，这将束缚企业的创新。因此，企业必须确保他们的数据中心能够应对下一代计算和性能需求，以保持竞争力和成本效益，同时也为指数级增长做好准备。

二、高密度计算

当然，IT行业致力于设计创新的工具和技术，以跟上物联网和大数据等技术趋势的快速发展，技术供应商已经为容量和复杂性问题提供了多种解决方案。

高密度计算（HDC）一度被视为教育和制药等企业的解决方案，现在正被视为解决物联网和大数据带来的挑战的一种有效方式。高密度计算（HDC）近年来面临着巨大的挑战，例如需要处理多品种、大批量数据的计算陛能，以及大规模数据集的深度学习。数据中心管理人员正在考虑采用高密度的创新战略，以最大限度地提高生产力，并提高数据中心的计算能力。

事实上，高密度计算（HDC）也解决了一个重要的成本因素，因为复杂的技术发展意味着数据存储和电力需求的螺旋式增长，这是一个至关重要的问题。高密度计算（HDC）为客户提供整合IT基础设施的能力，从而减少数据中心的占地面积，降低总体成本。部署的密度越高，客户的效率也就越高。

三、寻找合适的供应商

众所周知，为了满足物联网和大数据的计算需求，企业正在提高对高密度计算（HDC）的部署。但是许多企业可能会发现公共云并不能完全满足需要，自己设计和建造一个内部数据中心也不切实际。因此，企业应该寻求那些了解高密度计算（HDC）的供应商，来满足自己日益增长的计算需求。

数据中心可以支持高密度计算，这已成为托管服务提供商的新战场。高密度计算能力成为企业决定使用第三方数据中心的关键因素。如果高密度计算从开始建设数据中心时，就进行相关设计，那么就有能力支持下一代企业IT基础设施，以实现高性能计算，优化所需的数据中心空间和整体相关成本。

而那些正在努力升级传统数据中心以实现超高密度的供应商面临着更加艰巨的任务。虽然高密度的概念很简单，但它涉及的不仅仅是为建筑物增加更多的电力。在数据中心能够支持这个要求之前，必须要有一个强大且适合用途的基础设施。高密度不仅要求每个机柜的功率增加，而且还需要提供更好的冷却能力。先进的冷却技术是必不可少的，因为更大的能耗相当于产生更多的热量。因此，做出正确的选择不仅涉及数据中心，还涉及适合的高密度计算平台的选择。

四、展望未来

总的来说，企业将面临一个严峻的战略选择层。许多行业因数字技术的应用而发生了根本性的变化，他们需要抓住物联网和大数据提供的机会。

尽管许多行业正在把握采用物联网和大数据技术的这一重要机遇，但那些没有正确认识的企业将最终难以保持竞争力。企业必须寻找合适的数据中心合作伙伴以帮助他们的业务取得成功，并采用高密度计算（HDC）这样的新技术来帮助满足计算需求。