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数据技术怎样选择服务器？

2014-07-25

数据技术怎样选择服务器

为了满足云计算、大数据和移动互联时代业务对IT的需求，企业上线了很多业务关键型应用，如ERP、高性能数据库、生产应用虚拟化和商业智能/大数据分析等，以快速响应业务需求。这些应用对服务器的性能、可扩展性、安全性和可靠性有着非常严苛的要求。中桥调研咨询于2014年4月和5月，分别针对400多名来自中国最终用户的IT管理人员和专业人士，就IT演进过程中的服务器挑战、评估x86服务器的重要考虑因素，以及典型行业对x86服务器的应用需求做了调研。结合调研数据和用户深访，中桥分四个系列解读了中国市场业务关键型应用的服务器需求，用户在选择服务器过程中的重要评估因素，以及在IT快速演进过程中服务器如何应对用户的需求，并长期保持高性价比。

在前三个系列中，我们就评估和选择ERP服务器、高性能数据库服务器和生产应用虚拟化服务器时的重要因素进行了解说。在最后这个系列中，我们将主要解析商业智能和大数据分析的市场趋势，以及作为大数据分析主要的平台之一的SAP HANA在选择服务器时，有哪些重要考核因素。

商业智能和大数据分析

中国各型企业正在逐步意识到商业智能和大数据的业务价值和商业价值。中桥于2014年4月针对422名最终用户进行的调查显示(图1)，未来24个月，中国市场大数据分析或商业智能将出现较强增长，46.4%的受访用户表示会考虑部署商业智能和大数据分析，其中，未来12个月的部署比例为 23.9%，未来12-24个月的部署比例为22.5%。其实，大数据是一个演进过程。大数据分析通过IT创造价值的主要分为三个阶段：批量分析，近实时分析和大数据分析。传统商业智能通过增加数据类型和数据来源，提高批量分析速度，应对越来越多的数据子集，逐步演进为大数据数据分析。目前，多数中国用户还处在第一阶段，或是向第二阶段演进的过程中。而银行、保险、电信和电商等几个行业在商业智能分析上起步较早，已经进入到了近实时或实时分析的阶段。中国用户普遍希望通过商业智能或大数据分析，提高资源利用率;降低生产成本和业务风险;并改善客户体验，从而保持优质客源。但是，随着数据存储量的爆炸性增长，IT复杂性达到了前所未有的高度，传统的服务器的并行处理能力、内存空间、数据读取效率已经很难支撑商业智能，甚至大数据分析的需求。多数的中国用户都希望将大数据用于一个以负载为核心的集中、统一、自动化管理的IT架构上，以此降低部署和管理的难度，提升整体效率。

中桥调研的数据还显示，在交易数据和分析数据工作负载整合以及数据分析的过程中，32.4%的中国用户表示会考虑部署SAP HANA。SAP HANA可以帮助企业即时掌握业务运营情况，在不影响业务运营的情况下，对海量数据进行分析，包括来自所有数据源的全部交易数据和分析数据，从而对快速变化的业务环境做出迅速响应，提高大数据创造价值的能力和速度。

在中国用户选择用于SAP HANA的服务器时，排名前五的最重要考虑因素包括：(1)服务器高可靠性，以保证业务的稳定性、安全性和连续性。(2)服务器高可用性。通过智能纠错、故障排除，最大限度降低内存的误报，减轻对业务的影响，从而实现服务器的RAS。(3)CPU处理能力。商业或大数据分析会持续产生海量数据，并进行查询和分析。CPU的性能和高并行处理能力决定着SAP HANA的性能稳定性。(4)服务器内存可扩展性，以保证SAP HANA的可扩展性和性能稳定性。(5)服务器采购成本。由于传统的服务器性能和存储容量限制了SAP HANA的可扩展性，由此产生的新增服务器采购成本将会持续走高。

针对商业智能分析和大数据分析的服务器产品浅析

目前，数据来源和数据种类都在快速增长，数据子集量也随之猛增，对于服务器内存空间的需求在快速提升。SAP HANA作为大数据的主流平台，既可以满足企业未来对于实时分析的需求，也能满足企业目前发展所需要的批量分析的需求。下面，我们将选择一款比较适合 SAP HANA的高端服务器，结合中桥的调查数据，为大家解析如何在提高批量分析效率的过程中评估服务器，保证业务稳定性和应用可扩展性，降低企业TCO(总拥有成本)，并优化服务器长期高性价比。

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