IBM现代化架构,突破数字化的“边际效应”

IBM现代化架构,突破数字化的“边际效应”
2020年09月22日 21:02 科技正能量

哈佛大学教授霍曼斯提出过一个“边际效应”的理论,是指连续地增加某一种投入,所新增的产出或收益反而会逐渐减少。沿着这个思路,当某个行业的发展超出到一定的水平后,追加的投入所带来的产出会“溢出”,价值将会下降。

这就像是传统IT架构所面临的局面,在云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术冲击下,传统IT架构已经不能适应创新业务敏捷的需求,进行再大的投资也无法突破这种“边际效应”。

而以互联网为代表的云原生企业在市场上所表现出来的优势生产力,一度让传统企业盲目的追求业务上云,但这些企业又逐渐发现,单纯的上云固然实现了部分业务的敏捷性,但并不能解决业务面临的实际问题。如核心业务系统云化,以及业务与AI技术深度融合等等。

打破“边际效应”的目标,与业务发展的实际情况务必要相互结合,大多数企业用户所期待的,并不是复刻云原生企业的架构,而是需要一种更为普世的、具备更高可行性的架构。

这就是IBM现代化架构的意义。

现代化架构:云中核心,稳敏合一

2020年,特殊的市场环境,让企业数字化能力的先进性有了更多的体现。

首先,今年的新冠疫情期间,一份调查显示,数字化程度较高的企业抵抗风险的能力明显更强,疫情就像是一把尺,量出了企业数字化能力的优劣。数字化的能力高低,决定了企业能否在遇到突发事件时保证业务连续性的能力。

就如IBM全球副总裁、大中华区系统部总经理侯淼所说,“我们发现疫情这些挑战并未减缓数字化转型的速度,反而加速驱动IT决策者思考如何通过科技与架构助力应对时局变化、化挑战为机会。”

其次,年初发布的新基建,包括了信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施等三个方面内容,很明显这三个方向都需要数字化技术与行业实际的需求相融合,那么势必会呼唤一种新的IT架构,能够适用于所有行业数字化转型的需要。

一方面,云的方向已是共识,但如何以正确的方式上云?对企业用户而言,需要以简单、一致和集成的方式管理所有的IT基础架构,无论是公有云、私有云还是跨越不同的云平台。这其实与IBM所倡导的混合多云的理念是不谋而合的。

另一方面,Gartner早在2016年就提出一种双模IT的理念,其本意就是:将企业的业务分成了两个部分。稳态的部分仍然是传统的IT架构,来确保企业业务的平稳运行;而敏态的部分则更多采用了敏捷开发,快速迭代的方式,来应对业务创新带来的挑战。

这就是侯淼所说的,“为企业数字化转型和持续创新赋能,关键在于本地基础设施与云应用融会贯通,共同构建稳健而灵活的基础架构,也就是我们常说的稳敏兼备。”稳定安全的本地基础架构是前提,而云与本地基础实施有机融合,才能充分发挥混合云架构的综合优势。

换言之,现代化架构的意义就是一种对敏态需求和稳态需求的平衡。这也是IBM现代化架构强调“云中核心,稳敏合一”的意义。

事实上,稳敏合一作为企业数字化转型的新标准,也是知易行难。并不是所有的科技企业都有足够的能力在稳侧和敏侧都有同等水平的产品、服务和解决方案。

而IBM则在稳态IT方面,有高可靠的稳定架构与经过行业考验的核心产品,在敏态IT方面,IBM也有灵活弹性的云化敏捷架构。这也是IBM“现代化”架构所具备几个关键特质,不仅能保证稳定安全,还可以满足敏捷灵活,同时做到为关键负载与挑战而生,并以此来推动科技创新。

IBM存储:打通AI之旅的数据管道

在产品方面,IBM除了拥有开源开放、安全稳定、以一顶百的代表LinuxONE,具有完备“云”栈,支持未来容器化的混合多云的技术路线;以及可以提供超安全、敏捷和持续可用的平台的IBM z15,帮助企业在数字化转型中迈出下一步;还拥有完整的IBM存储产品系列,帮助客户应对与日俱增的数据管理挑战。

IBM存储产品堪称IBM现代架构的基石,因为所有的数字化挑战,都是首先建立在数据的“存、管、用”。尤其在AI技术的赋能下,存储的产品形态也在发生着改变。

企业在支持AI开发团队或部署AI工作负载时,数据量和质量、高级数据管理以及技能缺口是他们面临的核心挑战。这时候,存储所肩负的使命不仅仅是保存数据,更重要的是提供智能化的数据分析和应用。

开发AI实践看似复杂,但实际并非一定如此。如果其构建基础稳固,那么AI项目将变得更加简单,也更易成功。所以今年7月,IBM宣布将推出多款存储产品更新,以帮助企业构建简单、高性能、高性价比的 AI 优化解决方案,从而增强企业从数据中获得更多深入的洞察、更大价值与竞争优势的能力。

我们知道,IBM 将企业充分利用 AI的过程称为“AI 之旅”。AI 之旅从增强企业在数据收集和组织方面的能力开始,通过AI 驱动的数据分析获得更深入的洞察,然后再将这些能力和洞察注入整个企业。而IBM 基于AI技术存储战略,其目的就是要帮助企业构建自身的AI之旅。

首先,是IBM Elastic Storage System (ESS) 5000。

其是由市场领先的 IBM Spectrum Scale 提供支持,我们知道,Spectrum Scale 是一款高性能文件系统解决方案,能够自动随着存储基础架构的扩展而扩展,并确保存储基础架构的统一。ESS 5000于2020 年 8 月 7 日全面上市,它专为数据湖而设计,单个节点(最大 8 个磁盘柜)的性能可达到 55 GB/秒,可扩展至YB级容量,是能够满足数据收集和长期存储容量需求的理想选择。不同于去年IBM发布的ESS 3000,ESS 5000的每个2U构建块可提供每秒40GB的吞吐量,旨在应对分析海量数据的挑战。

其次,是IBM云对象存储。

IBM云对象存储(IBM Cloud Object Storage ,COS) 可以从任何网络位置提供非常经济、高效的本地和混合云对象存储服务。以为其可以加快 AI 数据收集,以及与高性能 AI、大数据和高性能计算工作流集成等新领域发挥潜力。可以与ESS 5000 系统共同组成优化 AI 基础架构的必要基础。

第三,是IBM Spectrum Discover。

这个产品可以帮助企业更深入地了解数据资产本身,它可以提供文件和对象数据编目与索引功能,既可以使用异构存储系统,也可以使用 IBM Watson 解决方案和 IBM Cloud Pak for Data 来提取、导出数据。

最后,在即将到来的第四季度,IBM还将会有一些列面向容器环境的混合多云存储发布。

因为在容器环境中,客户正在寻找持久的存储能力,以便能和Red Hat OpenShift 以及Kubernetes更加紧密地结合。IBM Spectrum Protect Plus已经为容器化工作负载提供了全面的数据保护,并能够与IBM Cloud Paks进行增强集成用于多云管理,同时扩展了其云支持,允许客户在谷歌云存储(GCS)中存储备份数据和IBM Spectrum Protect数据库的备份。

突破边际,赋能新基建

事实上,AI为企业提供了开展创新和提高生产效率的捷径。大多数企业已经在测试、采用和实施AI,并释放AI的所有潜能。而在智能化时代,企业数字化最大的挑战就是,如何选择正确的架构,去激活AI的价值。那么,IBM存储通过不断的技术创新,和产品迭代,是企业步入AI之旅的最佳选择。

我们知道,年初的新基建发布之后,得到了众多科技企业的纷纷响应,并开始了新一轮的数字化的竞速。的确,新基建是一个明确的风口,但新基建并不需要逐风者,而要呼唤踏踏实实,将核心技术和解决方案落地的实干企业。

这种落地的能力,不仅仅是产品与技术的能力,更是对行业用户需求的理解。而基于现代化架构的IBM存储,通过对AI能力的激活,可以更好地帮助企业通过数字化转型实现业务的提速与增效。

事实上,新基建并不是对旧基建的推倒重来,而是利用数字化技术对传统行业的业务进行重塑。这与IBM对数字企业重塑的价值观是一致的。

同时,IBM也总是围绕用户最本质的需求做创新,IBM存储的每次性能迭代,都是基于很多大行业用户的需求来进行创新的,是有落地思考的有的放矢。这种创新的模式,也让IBM始终与金融等大行业用户的关系牢不可破。

在 Gartner近期发布的2020魔力象限报告中,IBM被评为“数据中心备份与恢复解决方案”魔力象限领导者,这是IBM 连续第九年获此殊荣。IBM在数据保护市场的远见卓识与执行力获得了认可,也从一个侧面验证了IBM的技术能力长期处于行业领先地位。

数字化的“边际效应”正在被打破,无论是混合多云环境下的新一代架构,还是面向AI的存储新品,IBM一直都在致力于正在突破边际,为新基建赋能。

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