2019年的四项“回到未来”技术
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2019-03-08 12:11    文章来源:T媒体
文章摘要:正如线上零售重新回归于线下(新零售),许多技术其实也在进行着某种“回归”。

有时,这个世界就是如此有趣,当许多“创新”遭遇瓶颈时,回归到过去的架构反而到可能会提高技术状态,这似乎是一种“回到未来”式创新。

VMware便是“回到未来”创新中的一个很好的例子。在20世纪70年代,大多数组织会使用微型计算机运行分时操作系统并允许在一台机器上运行数百个应用程序。上世纪90年代,技术方面取得了进展,人们使引入了许多独立的、低成本的基于x86的服务器的概念,以运行在Linux或Windows NT上的单一应用。其基本原理是,这些系统非常便宜,企业只需为每个应用程序购买单独的服务器。实际上,效率低下和系统管理成本呈现出了螺旋式上升。后来,VMware通过让我们在一台服务器上运行多个应用程序/OS实例,在计算领域掀起了一场巨大的“革命”。但是,实际上VMware只是重新向我们介绍了下上世纪70年代的计算模型。

那么2019年,这样的“回到未来”又有哪些呢?

1. SAN的回归

在过去10年中,全新超融合系统的兴起使许多人相信我们正在进入一个独立网络存储的全新时代。但其实,超融合系统(出了花哨的名称),其本质与30年前流行的DAS(直接附加存储)十分相似。网络和存储在上个世纪末被分离为独立的IT学科,因为对它们的管理和成本效率远远超过相关边际成本的增长。

随着时间的推移,我们经常会忘记做出架构决策的初衷。存储最初与服务器分离的主要原因之一是我们对每个应用程序都有着不同的存储和计算需求。这些要求也可能随时间而变化。购买任何一体化系统会意味着企业将购买太多的东西。而且,随着需求的变化,这些低效率会成倍增加。

之后,超融合系统出现了,它优点之一就是改善了性能,因为可以消除存储网络延迟。随着NVMe over Fabric的出现,这个问题几乎消失了。

这里的预测是,NVMe将促进存储网络的复兴和基于SAN存储的再生。

2.“分支机构”计算('Branch Office' Computing)的回归

哦,是的,我们不能使用那个词,因为它听起来很旧。那么“边缘计算呢?”这听起来很新,时髦和现代,对吧?

二十年前,当分支机构数据中心用户缺乏必要的性能时,我们建立了分支机构计算模型来解决问题。之后,当改进的带宽和WAN优化等各种技术允许集中式数据中心满足了用户的性能需求时,这样集中化和分支机构计算也逐渐消亡。

面向最终用户应用程序的分支机构计算不太可能恢复,但全新机器对机器(物联网和人工智能)应用程序的性能要求将推动(回归)边缘计算的增长。这次的不同之处在于,再集中化不会很快回归。要想提高性能,回到集中式服务器上来,从技术上来讲是相当困难的——因为这是光速的。

所以,类似分支机构计算的边缘计算的出现,从某种程度上来讲也是一种回归。

3.内容万岁

过去15年是在线内容的时代。我们从CD和DVD转移到在线存储的所有内容。社交媒体们爆炸式地创建了恐怖的内容量。虽然这些都不会改变,但可能信息增长的钟摆即将回归到数据方面。

所有即将出现的创新,如物联网(IoT),自动驾驶汽车和基于人工智能(AI)的营销都会创建和/或消耗大量数据。如果想要在未来增加价值,则需要处理和存储来自所有这些新传感器的数据。为了解决这个问题,来自每个传感器的数据必须是唯一的。它不像电影,其中一个副本服务于数百万消费者。对于每百万个传感器,人们需要管理一百万个独特的数据集。管理这些数据将是一个艰巨的挑战。

据我所知,IoT和AI将推动第二次数据爆炸,因此需要新技术来有效地存储和管理所有这些数据。

4. 回归数据中心

可能,很多人都会认为本地部署的数据中心并没有死亡,但似乎公有云却像一个不可阻挡的黑洞,吞噬着一切传统数据中心。许多IT甚至认为,企业拥有自己IT的时代已经结束。 但,可能并没有这么快。

与许多新技术一样,公有云和SaaS技术也迅速发展,并产生了巨大的影响。由于有许多应用程序非常适合这种交付模式,因此不太可能发生变化。但是,还有许多其他类型的应用程序,尤其是业务关键型应用程序,其中IT需要实施最佳解决方案 -,而竞争差异化将取决于它。

这里主要观点是,随着AWS成为世界上最大的IT供应商,这不是一个游戏结束的局面。对于任何给定的业务,许多应用程序仍然过于关键,不能简单地放到云中。其他应用程序将具有更加关键的性能需求,而通用配置无法以成本有效的方式满足这些需求。对一些人来说,安全(包括物理安全)至关重要,没有妥协的余地。

只要有好的创新,就会有大规模的市场应用。在某些情况下,现有的方法可能都会消失,但在这种情况下,预计私有数据中心将继续存在并蓬勃发展——至少目前如此。

来源: Forbes

作者:Mark Lewis

翻译: T媒体


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