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服务器硬件在没落 云与融合系统正当时

2020-02-21 03:53:04 作者: 来源: 阅读:426 评论:0

简介 服务器硬件系统在发送一个混合的信息。一方面,对数据中心服务器的投资仍然很高,销售额持续攀升。然而,虚拟化、云计算与融合系统迫使公司看衰服务器硬件,着重其他计算组件。因此,服务器的未来似乎很模糊。分享到: 新浪微博 腾讯微博 本文关键字: 服务器 服务器硬件系统在发送一个混合......

服务器硬件系统在发送一个混合的信息。一方面,对数据中心服务器的投资仍然很高,销售额持续攀升。然而,虚拟化、云计算与融合系统迫使公司看衰服务器硬件,着重其他计算组件。因此,服务器的未来似乎很模糊。

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本文关键字: 服务器

服务器硬件系统在发送一个混合的信息。一方面,对数据中心服务器的投资仍然很高,销售额持续攀升。然而,虚拟化、云计算与融合系统迫使公司看衰服务器硬件,着重其他计算组件。因此,服务器的未来似乎很模糊。

数据中心服务器的销售持续上升。市场研究公司Gartner说服务器出货量在2012年第三季度增加了3.6%,为这些设备投入的业务有126亿美元。

有几大原因促使了增长。公司持续投资IT解决方案来运营并提升他们的业务。所以,公司将现有应用扩展到新的移动设备和社交网络系统上,如Facebook和Twitter.

451 Research首席分析师John Abbott表示:“有遗留的大型企业应用和数据库的公司仍然购买独立的服务器,这是出于兼容性、性能、弹性、遵从与控制的原因。”

同时,新的高性能应用也在出现。

Infonetics Research数据中心和云的指导分析师Sam Barnett说大数据是驱动更多服务器处理功能需求的动力。

公司收集大量数据,然后依赖高性能的硬件分析趋势,然后提升他们的运营效率。

作为回应,服务器供应商针对增长的市场份额提供一系列方案。例如,惠普的ProLiant SL4500服务器能在4.3U服务器机架上处理240TB,并能扩展到九个机架的配置,实现总体2.16PB的容量。

大数据应用的出现强调了另一个驱动。“服务器市场的一大亮点是超大闺蜜的数据中心服务器,这个领域有两位数的增长。

随着数据中心整合与云计算的流行,信息变得更集中。不是从部门级别分发数据,而是公司实现集中控制。因此,中央数据中心越加庞大,需要更强劲的服务器,并且远程中心更小型化。Gartner发现在2010年,全球2%的数据中心占据了52%的数据中心面积,以及63%的数据中心硬件开销。到2015年,这些数据可能上升至60%数据中心面积以及71%的数据中心硬件开销。

产生的连锁反应是基于x86服务器的增长。Technology Business Research发现他们在2012年第二季度的收入相对2011年第二季度增长了13%.TBR高级分析师Christian Perry说:”Linux成为大型企业一个可行的低成本服务器选择。“

可扩展性曾经是这些服务器的难题,现在情况有变化。事实上,英特尔新的Xeon芯片的交付为公司提供了足够的处理能力。

但这有新的市场挑战,最明显的一个是专有硬件的收入。TBR发现来自这些产品的收入在第二季度下降了5%.这是由一系列因素导致的。如前面提及的,x86服务器的增长通常是以损害专有方案为代价的。

同样,产品生命周期也是销售下降的帮凶。Perry说:”专有权厂商正在交付新一代处理器期间,用户在这段时间就会推迟硬件投资。“进一步说,TBR期望产品从诸如惠普、IBM和甲骨文这样的公司更新,以便为专有服务器部门提升收入打下基础。

计算模式转移也影响了服务器销售。Abbott说通过虚拟化,企业尝试最大化现有硬件架构的使用率。十多年前出现的虚拟化提升了硬件性能,减少了物理服务器的购买数量。

云计算为业务提供了外包选择,减轻计算负载并降低内部服务器数量。理论上,它为业务提供了降低硬件成本并简化运维的功能。

然而,云是一个广泛的术语,在不同的细分市场有着不同维度的影响。如亚马逊提供的按需服务器资源在中小型企业很受欢迎。

但是大型公司不会采用这些服务,以为他们认为这是对数据完整性的妥协。Barnett说:”看看断电时,亚马逊与谷歌都遭受了啥,企业负担不起那么长的断电时间。“

安全也是一大担忧。很多时候,云厂商运作多租户系统,所以不同公司共享服务器资源。由于信息不是完全隔离,所以被黑很有可能。

出于这些限制,大型企业选择私有云服务而不是公有云。如IBM尝试解决安全问题,尽力说服企业公有云服务很强劲,很安全,能宿主关键应用。一旦发生问题,独立的市场将会遭受重击。

统一计算系统也获得欢迎。不是将各种组件胡乱摆弄,公司购买集成的系统,提供服务器、存储和网络功能。思科在这个细分市场做的很好。IBM和惠普也在这个市场角逐。

总之,对更多计算资源的需求在持续,因为业务部署新的大数据应用并增强现有系统。然而,但这些资源是由服务器硬件驱动的日子已渐行渐远。不需要独立的服务器,公司采用虚拟化、云计算和统一计算系统解决问题。


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