大数据的时代已经来临，这一点无可否认。可以说社会化媒体和移动设备的结合改变了用户的认知习惯，也可以说人们需求的变化促使了社交网络和移动网络的蓬勃发展。但无论采用哪种说法，有一点我们无法回避，那就是数据总量更加庞大，产生的速度也更快，因此信息正在真正意义上的爆炸。
由于产生信息的方式和信息总量都在飞速增加，因此，从某种意义上讲，对企业来说有价值的信息所占的比重正在下降，如何从海量的信息中找到有用的信息正在变得越来越困难。而很多企业解决这一问题的方法就是建立更多的数据中心，购买更多的服务器以便能够分析更多的数据，得到更多的有价值信息。这一点从全球一波又一波的数据中心建设浪潮中就能略窥一二，但这种方法是最好的么？有没有一条更加科学、更快、更低成本的路可供选择呢？
大数据处理需要新工具
在过去，我们只需要一张表格和一支笔就能将最重要的数据统统记录在纸上。通过这种方式，人类走过了数千年的历史，并诞生了无数伟大的科学、艺术和经济成就。
但随着时间的推移和技术的发展，纸和笔的记录方式越来越跟不上时代的发展，于是人们在60多年前开始用计算机来统计和存储信息。因此，数据存储的效率和规模都得到了极大的提升，企业用户所能够存储的数据量也得到了极大的提高。
随着数据越来越多，越来越复杂，企业想通过这些数据得到有价值的信息也变得越来越困难。因此，各种数据库和分析软件成为了新兴的产业。我们今天所熟悉的众多IT巨头也大多是从那个时代一步步发展成今天的规模的。通过利用各种数据库软件和分析工具，企业可以得到更多、更有价值的信息，这也为企业带来更多利润，大幅降低了经营的风险。因此，在过去的几十年中，我们见到了比以往更多的巨型公司和跨国企业。
而到了今天，社交媒体的发展已经进入高速公路，企业能够接触到的数据也进入了一个新的数量级。更多的数据意味着更多的机会，而借助这些机会，企业可以进入到一个更广阔的领域，获得更广阔的利润，将经营风险降的更低。这便是大数据的核心价值所在。
但针对这些现实的需求，我们应当如何满足？
大数据下的IT基础架构隐忧
随着数据量的不断走高，越来越多的新方法被用来处理大数据，包括内存计算、网格计算、云计算等等，从目前的情况来看，这些方法大多可以帮助企业有效的处理海量数据，获得更多有用的信息。
但在谈论大数据分析方法所能带来的好处之外，我们确实应该关注一下这些方法带来的成本，因为成本同样是制约企业发展的一个重要因素。
目前流行的大数据处理方案通常是以普通x86服务器为基础的，通过提升节点数量来弥补单节点计算能力的不足。按照目前普遍的说法，这样做可以在某种程度增强整个基础架构的灵活性。但如果我们仔细分析的话，这种说法其实是个“伪命题”。
何为“大数据”？最简单的解释就是“大量数据”。既然有大量的数据需要迅速的处理和分析，那么其对应的基础架构就必然应该是大型和强力的。所以，包括x86和小型机在内的小型系统所带来的灵活性，在很多大数据环境下其实并不成立。在这时，集群的劣势就凸现出来，那就是效率低下。而效率低下则导致系统过于庞杂和成本高企。
在一次针对证券行业的专访中，某大型证券企业CIO曾表示：证券企业通常拥有多个数据中心，而每个数据中心都拥有大量的服务器，这些服务器主要是小型机，当然也包括一些x86服务器。但从管理和能效的角度来看，这些设备非常令人头疼。首先，由于这些小型系统数量众多，且来自不同的供应商，管理很成问题。同样由于型号众多，因此发热量和能耗也不尽相同，想要对数据中心进行统一的能效和散热管理十分困难。从实际的情况来看，除非整批更换，否则很难达到理想的能效标准。而这也正是很多时间稍长的数据中心在改造过程中PUE值很难提高的原因所在。而就算PUE值达到一个理想的数值，与其消耗的电能相比，目前小型系统所负担的应用也不够多，真正的绿色也无从谈起。
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