提升服務器性能 大數(shù)據(jù)處理的坎

　　大數(shù)據(jù)引發(fā)三重挑戰(zhàn)

　　具體到企業(yè)而言，其面臨的最直接的挑戰(zhàn)就是企業(yè)的基礎架構是否適應大數(shù)據(jù)管理和分析的需要，尤其是一旦要從大數(shù)據(jù)中查找或者分析出有價值的信息，那大數(shù)據(jù)的處理效率就成為了關鍵。而即使是傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)，其對處理速度的要求也越來越高。以銀行業(yè)為例，伴隨著銀行網(wǎng)點、ATM機的多點布局，再加上越來越多的新興業(yè)務轉移到互聯(lián)網(wǎng)上，使得銀行不得不面對無時無刻無處不在的數(shù)據(jù)處理響應需求。

　　影響數(shù)據(jù)處理速度的因素很多，歸結起來主要有計算、存儲和網(wǎng)絡三大方面的因素。計算依靠服務器來實現(xiàn)，其CPU的主頻、內存的容量和I/O帶寬，都會影響到運算速度。尤其是服務器整體表現(xiàn)出來的性能，將會是影響大數(shù)據(jù)處理的關鍵因素。此外，有些企業(yè)喜歡采用x86集群或者分布式計算來對大數(shù)據(jù)進行處理，但是各個計算節(jié)點間的調用和處理器使用效率，亦成為影響數(shù)據(jù)處理快慢的因素。

　　存儲方面，傳統(tǒng)的存儲系統(tǒng)已經成為數(shù)據(jù)庫處理的瓶頸，這些制約因素包括存儲系統(tǒng)到數(shù)據(jù)庫的帶寬限制、存儲陣列的內部瓶頸等。數(shù)據(jù)帶寬已經嚴重地限制了數(shù)據(jù)庫的性能，而隨機I/O的瓶頸限制了OLTP（聯(lián)機事務處理）應用的性能。網(wǎng)絡帶寬涵蓋了服務器和存儲系統(tǒng)間的帶寬、終端和主機間的帶寬。假如采用集群或分布式系統(tǒng)，還需要考慮節(jié)點之間的帶寬。

　　大型數(shù)據(jù)庫開啟效率之旅

　　除了上述三個因素外，許多企業(yè)基于歷史發(fā)展的原因，還會創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)庫。它們經常采用不同的平臺，使用不同的軟件，造成了數(shù)據(jù)處理和管理效率的低下。

　　這些數(shù)據(jù)庫通常包含與其它數(shù)據(jù)庫相重復的數(shù)據(jù)。一個數(shù)據(jù)庫一般不會將另一個數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)源。這樣就會消耗額外的磁盤存儲，增加重復數(shù)據(jù)遷移所需要的網(wǎng)絡帶寬，也會因從多個數(shù)據(jù)存儲獲取相同數(shù)據(jù)的需要而額外增加服務器CPU處理的負荷。

　　同時，假如企業(yè)擁有多個數(shù)據(jù)庫的話，那么他們通常會將它們部署在不同的平臺上，針對不同的硬件平臺采用不同的維護方法。這樣需要維護不同品牌和模型的服務器數(shù)量越多，成本就越高。如果是關鍵任務服務器，那么提供冗余性的硬件就會重復，這也會增加額外的成本。

　　此外，企業(yè)還不得不面對運營效率低下的問題。假如在多個服務器上運行多個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，那么有一些運營成本需要考慮，包括培訓多個系統(tǒng)的人員、監(jiān)控多個系統(tǒng)、修復多個平臺的故障、修補和更新多個系統(tǒng)。而在統(tǒng)一的操作系統(tǒng)和硬件平臺上運行一個系統(tǒng)會更簡單一些，成本也更低。另外，監(jiān)控和故障修復也更加簡單。

　　在一些情況中，數(shù)據(jù)規(guī)模直接決定了系統(tǒng)規(guī)模。大容量數(shù)據(jù)需要組織起來進行處理才會產生價值。如果將整個企業(yè)的信息整合為一個統(tǒng)一且安全的整體，那么許多企業(yè)都將獲益更多。因而雖然單個大型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的初始成本高于一般數(shù)據(jù)庫，但是對于長期運營而言，更加劃算。而且單個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以根據(jù)當前需求調整規(guī)模，在有需要時增加容量，從而使整個系統(tǒng)處于高效率的運行狀態(tài)。

　　內存計算化繁為簡

　　值得一提的是，近年來許多數(shù)據(jù)庫廠商大力發(fā)展的內存計算技術，同樣對數(shù)據(jù)處理速度的提升起到了很大的作用。

　　內存計算的主要用途之一是龐大的數(shù)據(jù)集的實時操作。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)存在硬盤上。數(shù)據(jù)和服務器的CPU，通過有線連接，所以數(shù)據(jù)要到達的“桌面”是緩慢和遙遠的，當需要十億字節(jié)或者艾字節(jié)的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)庫性能緩慢的主要原因之一是數(shù)據(jù)存取的時間過長，不能以足夠快的速度到達所需要的地方。

　　在內存計算中，數(shù)據(jù)就存儲在CPU的旁邊，可以瞬間到達。這意味著數(shù)百GB的數(shù)據(jù)分析，報告和預測需要幾秒鐘內就可以完成，而不是幾小時。

　　行業(yè)掘金性能為王

　　大型數(shù)據(jù)庫和內存計算分別在應用模式和技術上為提升大數(shù)據(jù)的處理效率作好了準備，但無論是大型數(shù)據(jù)庫還是內存計算，都需要服務器主機具有強大的計算能力、大容量的內存和足夠的存儲空間，并且將這三者集于一身。而歸根結底，就是服務器主機必須具備強大的性能，才能滿足高效處理大數(shù)據(jù)的需要。

　　結合電信、金融等行業(yè)的應用發(fā)展，伴隨著這些行業(yè)的數(shù)據(jù)向省級集中，更大容量的數(shù)據(jù)庫和更高性能的服務器主機，成為應對大規(guī)模用戶集中訪問數(shù)據(jù)的基礎。

　　以電信行業(yè)為例，電信核心業(yè)務平臺不僅包含了計費、網(wǎng)管、營業(yè)、財務以及外部CRM和其它系統(tǒng)，而且還需要在此基礎上完成數(shù)據(jù)的抽取、清洗和轉換，從而在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上建立商業(yè)智能平臺，為客戶管理管理系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等系統(tǒng)提供支撐。所有這一切要求核心業(yè)務平臺必須有一個強大的基礎設施平臺作為支撐，確保電信的所有業(yè)務系統(tǒng)都能夠在一個安全、穩(wěn)定、高效的環(huán)境下順暢運行。

　　在銀行業(yè)，數(shù)據(jù)大集中早在多年前就已經開始實施了。然而，由于銀行業(yè)利用IT基礎設施服務業(yè)務發(fā)展起步較早，這也造成了部分核心業(yè)務系統(tǒng)版本多、需要不同開放和升級的弊端。中國銀行作為領先的大型商業(yè)銀行，早就意識到了這些問題。2011年10月，中國銀行核心業(yè)務系統(tǒng)全轄上線，為2006年正式啟動的IT藍圖實施工程畫上圓滿句號。

　　在IT藍圖項目啟動之前，中國銀行的信息科技建設已經難以滿足業(yè)務的快速發(fā)展。一個集中的表現(xiàn)就是核心業(yè)務系統(tǒng)不統(tǒng)一，有6個不同的版本，同時數(shù)據(jù)集中度不高，舊的核心業(yè)務系統(tǒng)分布在華北、華東、華南、西北、西南五個區(qū)域信息中心。

　　IT藍圖項目實施后，中國銀行信息中心將直接為34家一級分行、1萬多家網(wǎng)點提供運維服務，實現(xiàn)了全行核心業(yè)務系統(tǒng)的統(tǒng)一，完成了數(shù)據(jù)集中，為經營管理分析奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎，同時實現(xiàn)從柜員到客戶，從交易到賬戶等多維度、全方位的控制。而掌控這些的“大腦”則是數(shù)據(jù)中心里高性能、高效率運轉的大型服務器。

　　其實，無論是金融、電信還是其它行業(yè)，要讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更好的作用，或者通過數(shù)據(jù)挖掘更好地為企業(yè)的經營決策提供依據(jù)，將數(shù)據(jù)集中管理已經是必然的趨勢。而最終能否實現(xiàn)目標，一方面要前期進行充分的調研和規(guī)劃，另一方面離不開大型服務器的在幕后提供更快更強的計算能力。

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