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1、未来算推动企业迈向数字化2.0未来算趋势赞助者:戴尔科技集团第章 数字化转型迈向纵深,算提升任重道远.1.1 企业加速创新发展,推动数字经济阔步向前1.2 以数据为驱动、算为基,平稳效推进数字化战略第章 未来算特征.特征:数据驱动时代特征:多云架构与云原部署特征三:异构计算深特征四:边缘计算崛起特征五:存储级内存(SCM)技术兴起特征六:下代互联技术特征七:机架密度提升特征:微芯架构(Chiplet)演进特征九:智能运维特征:数据安全体系第三章 IDC建议.内容录010723第章数字化转型迈向纵深,算提升任重道远IDC预测,到2022年,全球65%的GDP将由数字化的产品和服务推动;在中国,到
2、2025年,在新基建、新循环、新开放等因素驱动下,数字化推动的 经 济 占 将 超 过70%。11.1 企业加速创新发展,推动数字经济阔步向前我们正处于个技术蓬勃发展的时代,数字技术的每次新和进步都会对个、组织和社会的发展带来深刻影响,甚是颠覆。随着云计算、数据、物联、智能等为代表的新代信息技术的使能范围逐渐扩,以数字化的知识与信息为核的数字经济也迎来个个新的发展契机,将成为未来经济发展的新动。IDC认为,随着第三平台技术(云计算、数据、移动、社交、智能、区块链、物联、增强/虚拟现实、3D打印、机器、下代安全)在业中的应和落地,不断深化对企业业务增和创新的持度,其将从2007年起步的第阶段试点
3、创新,逐步进到2015年开始的第阶段倍增创新,并将在2022年步第三阶段智能创新。各项新兴技术与业的深度结合是倍增创新阶段的核,五浪潮将持企业实现倍增创新:以智能和数据为依托的倍增洞察,以物联和边缘计算为依托的倍增触达,以云计算和开发者为依托的倍增开发,以移动和社交为依托的倍增期望,以安全和区块链为依托的倍增信任。2单点实验全球美国中国孕育启动数字化使能扩数字化协调复制数字化集成管理数字化实现规模数字化局部推扩展复制运营管理优化创新对数字化转型缺乏整体理解缺乏整体战略、路线图和使能技术孤地开展数字化转型试点项有基本的数字化战略,但战略仍然碎化数字化转型已取得定成绩,特别是在智能或些业务层数字化
4、转型更加强调提升效率、降低成本具备了统的数字化转型战略和路线图开始搭建数字化平台扩展复制数字化成果建了完善的数字化流程和数字化能数字化转型战略贯穿在所有业务中重视化层转型,数字化成为种新常态形成了企业级的数字化平台、可敏捷规模化地实现数字化功能开始迈向未来企业,实现了规模数字化打造了能够发挥才优势、管理优势、合作创新的企业化为客提供优质产品服务的同时,开始开拓新的市场领域5.0%37.1%37.6%15.3%6.2%36.1%41.4%12.2%8.9%36.7%35.6%14.9%5.1%4.1%3.9%在此浪潮下,数字化转型对于企业,不再是选答题,是必答题,是企业保障存、提竞争优势的必然之
5、路。IDC认为数字化转型是指组织利数字化技术的能来驱动组织商业模式创新和商业态系统重构的途径或法。其中,技术是基,是段,核是实现企业业务的可持续性创新与增。根据IDC对全球企业数字化转型阶段的综合调研,发现企业数字化转型成熟度包含五个发展阶段:单点试验、局部推、扩展复制、运营管理和优化创新。根据调研结果可发现,纵观全球多数型企业都处于中间的三个阶段(即局部推、复制扩展以及运营管理阶段),已有少部分企业能够在数字化转型中达到最优状态;中国整体趋势与全球致,已有超过41%的企业已经达到了数字化转型成熟度的第三阶段。整体,企业数字化转型正在离开接受、了解、孤试验的阶段,正在向深、泛、规模化的趋势发展
6、。IDC认为,企业需要深掌握规模化领导、规模化共情、规模化洞察、规模化弹性以及规模化协同,掌握必备技能,实现数字化转型2.0式发展,才能在数字经济竞争中脱颖出。图1 全球、美国与中国企业数字化转型成熟度来源:IDC,2020320190.00.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%1.02.03.04.05.06.0202020224IDC预测,2019-2024年全球数字化转型的出将保持15%左右的年复合增率,到2024年,全球企业投数字化转型的出将达到2.4万亿美元。数字化转型出占将逐渐提升,从2019年的29.2%提到2
7、024年的50.6%。此外,2020年伊始新冠肺炎疫情的爆发对加快数字化转型起到了积极的推进作,让企业意识到转型的必要性。新冠肺炎疫情对全球经济造成重负影响,使得们的活和作模式发了很变化。对疫情考,数字韧性愈强的组织,其抵抗突发事件的能愈强,可在危机来临时具备较优的应对和恢复能,且还有可能性掌握弯道超的领先优势,彰显出数字化给企业带来的优势。图2 IDC全球ICT数字化转型预测(万亿美元),2019-2024来源:IDC,20211.191.311.521.792.392.074.524.724.114.234.364.0729.24%31.87%35.93%41.06%45.80%50.64
8、%数字化转型支出整体ICT支出数字化转型支出占比1.2 以数据为驱动、算为基,平稳效推进数字化战略深化企业数字化转型可从业务、能、使能技术和业形态等维度切,其中实现未来企业的IT基础架构是使能技术的关重要部分。企业将采取套整体的、连续的、统筹的法来部署整个数字基础设施态系统,以实现对创新基础设施资源的及时访问,进为打造弹性效的数字商业模式、优化体验、实现智能化/动化业务运营式以及持续的业创新奠定基础。在数字经济时代,企业的未来越来越依赖于数据所产的价值,未来数字化基础设施将以数据为核,是个充分利新兴技术,围绕数据采集、传输、处理、存储、管理和利等,帮助企业最化释放数据价值的平台。在未来数字化基
9、础设施中,企业将以数据驱动为特征,实现数据管理,数据即服务和数据分析,数据是数字经济的油,是企业产出有效洞察的基础,可帮助实现流程和决策优化。IDC预测,在未来四到五年内,有效投资于基于数据洞察/未来情报能的企业将在员产实现100的提,从缩短响应时间,增加产品创新并提客满意度。对于数据价值的重视促使企业希望依托基础设施的优化提升数据处理、管理以及利的效。算是未来基础设施的核组成部分,是衡量数据处理能强弱的量尺,也是撑数字化转型和数字经济发展的基。依靠强的算可利于企业产品和服务的创新,创建新型的商业模式,为带来更好的体验,使企业作流程更加敏捷效。产品与服务创新 产品和服务是企业存和发展的关键所在
10、,需要不断创新迭代来满益增的需求。时代不断变化,产品的命周期不断缩短,不及时进产品创新,很快将被市场所遗弃,加上外部竞争激烈,在短时间内实现对产品的连续创新愈发重要。通过引以算为基础的科学技术,企业可以实现对客更深、快速、全的了解,进助实现对产品和服务的优化升级,真正做到以客为中,具备更强的市场竞争。新型商业模式 数字经济时代竞合格局动态变化,企业之间的竞争愈加激烈。企业需要创新商业模式,思考如何借助新技术获取更的竞争优势和发展动能。越来越多的企业尝试通过线上营销获得更的发展平台,突破地域和时空限制,增加覆盖积。借助强算的持,企业可实现平台或者应的迅速落地,准确量获取经营过程中企业所需的内部和
11、外部重要数据,以更为敏捷灵活的姿态实现商业模式的持续优化。提升客体验 客的需求与企业运营的的息息相关。随着客对于体验要求的升级,尤其是数字原代逐渐成为消费市场的主军,其对于效、个性化、定制化、智能化等体验的要求越来越。这将极依赖算的提升,以实现更快的反馈速度,更及时地处理复杂需求,提供更具有洞察的产品和服务,满客的体验。4IDC认为未来数据基础设施是数字经济时代的必然产物,是数字化转型2.0时代撑未来企业业务的基,是个向多云架构、处不在、智能治的承载新兴技术应的平台。5业务、作流程敏捷效对于企业业务流程过程,借助数字化系统和平台,依据算撑,根据不同场景、不同需求,实现产、调度、跨区域管理、险把
12、控、合作协同等多业务流程的数字化、格化、体系化和敏捷化;对于企业内部管理,通过算持,借助诸如指纹和脸识别等技术提升员管理效率,利OCR识别技术简历优化招聘管理,或通过在线远程办公系统打造敏捷作,实现作流程的优化。从业维度来看,算的发展将为各各业实现新的业务场景带来可能性。融业 技术是推进融服务和产品发展的重要驱动之,充分利诸如智能、机器学习等技术,实现业务创新和新产品研发,从更智能地领会客需求、提供更优质的产品和服务,持续促进业务增。以智慧融为例,其需要依托强算对海量数据进精准处理,进实现智能险评估、智能投顾等关键业务的建设,或实现智能客服和脸识别验证等服务的推。制造业 随着智能制造的兴起,数
13、据、智能、物联等新代信息技术对制造业的供销、产、组织等诸多带来变化,传统制造企业纷纷加速数字化转型,提升动化和智能化平,提升品控、缩短交期,提升竞争。以智能质检为例,企业可通过智能的质检式来替代产流上的质检,效率的提升很程度上依赖算的持,通过优化后的算可提升数据的传输速度和计算速度,使得将收集的产品信息快速传递给数据中并完成筛选,进使得智能质检可、可。电信业 数字经济时代,新代信息通信技术是诸多业实现数字化发展的基础撑量,电信成为打造数字新基建的主军,通过宽带络撑不同企业与地域间规模的数据交换,电信业需不断更新服务和产品,在5G、边缘等技术的持下,拓展云游戏、AR 远程指导、清视频直播等新消费
14、业务形态,进构建新的收渠道,以上这些新兴技术的使,都离不开强算的撑;此外,依靠算提升,电信业可实现统部署DPI系统,实现海量志数据处理,包括撑集团和省层的络运、企业信息、市场营销、信安全、特殊通信等五类应,优化业务管理。政府业 城市快速发展的同时,也临诸多因快速发展带来的问题,交通拥堵、社区安全隐患、环境恶化等给城市管理者和城市居带来负影响。依靠新兴技术,解决城市发展顽疾,成为智慧城市建设主攻的向之。通过改善关键基础设施,持续提升城市的感知、决策、管理与服务能,优化数据资源的利和分析,持续优化城市道路、社区等建设,营造安全、绿、有序的城市环境。IDC统计,中国智慧城市建设规模在2019年已达到
15、了1,600亿元币,未来仍将继续呈现蓬勃发展趋势。6医疗业 依赖于算优化,智能技术在医疗业泛应,并在医学影像辅助诊断、基因检测等些领域深发展,取得了良好的效果;与此同时,边缘计算的迅速发展使智能的应更加有深度和度,使得诸如PACS系统(医学图像档案管理和通信系统)的落地成为可能,该系统中拥有千万级别的海量医学影像件,实现医学图像档案的管理和传输,完成异地远程会诊,使医疗员更便捷、及时地获取相关资料,优化诊疗过程。教育业 智慧校园建设如如荼,所不在的智能、数据、络需要更算撑和投,以打造全感知、协作体的环境,以实现对教学、科研、管理和活服务的持,并为教育教学、教育管理提供智慧的环境,如:利新兴信息
16、化技术优化教务管理,通过数据与智能技术开展课程设计,实现教学法创新和教学内容设计。交通业 利云计算、智能、数据等技术与强算,实现交通业务与智慧交通系统的融合,对交通管理、交通运输等全以及交通建设管理全过程进管控撑,充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运效率和管理平。未来,随着云-边-端协同增强,计算能将进步加强,降低时延,增加可靠性,助服务平台和路侧设备、辆等实现交互,推动辆调度、交通监测、违法执法等功能的实现。2020年新冠肺炎疫情爆发后,从社会度,医疗资源急缺、量物资调度需求上升、员流动管理极为复杂、公共信息真实性亟待确保,在强算的持下,社会各界可借助智能,快速推进基因测序
17、作,加速病毒研究,利数据了解个、社区、乡镇、城市甚全省级别的事件发展态势,打造抗疫的有效信息管理平台,实现远程诊断;从企业度,根据IDC观察发现,在业属性和主营业务致的情况下,数字化转型成熟度越的企业受到疫情的影响相对越,他们可将业务迅速转移线上,短时间内完成管理和业务的动化与智能化,算以更为具象的形式展现出价值,给产品、服务、企业管理、商业模式以及体验等带去切实的积极影响和发展驱动。互通互联、数驱万物成为下个常态的特,算与社会以及企业的发展的关系将变得更加紧密,形成相互作的关系。7第章未来算特征数据驱动多云架构与云原异构计算边缘计算SCM兴起下代互联8过去数年,算的发展经历了性能优化、综合创
18、新两阶段。在性能优化阶段,随着制作艺的不断提升,半导体业直遵循着每隔18-24个,集成电路上可容纳的元器件数便会增加倍的摩尔定律,芯的性能也会随之翻倍。然,近年来,芯的制作正在接近物理极限,同时芯研发的成本也越来越,单靠芯性能的提升已经法满数字化时代下新兴技术应对算的需求,例如智能领域中,新的算法模型论是参数量还是复杂程度都开始呈现指数级的增趋势。为了应对新兴技术带来的挑战,算进了综合创新阶段。云计算落地使得算以更经济的式得到普惠;除CPU之外的量协处理器被采,由GPU、FPGA等加速芯构成的异构计算使特定领域下的计算性能得到极的提升。机架密度Chiplet演进智能运维数据安全体系IDC认为,
19、未来算正朝着灵活部署、智能治的向演进。企业对多云、混合云的使越来越深,开始利边缘计算形成云-边-端协同的部署式,开始使内存驱动的基础架构和新代互联技术对算进优化,开始通过智能进数据全命周期的管理和运维,并着重建设数据安全体系和数字信任。9针对算的发展趋势,IDC总结了未来算的特征。图3 全球2019-2024数据圈概览(ZB)及增长率(%)201944.9142.6202232024020602016016.319.319.026.734.025.527.733.339.549.457.640.920.728.841.4数据驱动时代01非娱乐图像总量
20、细分市场增长率整体市场 CAGR总量娱乐数据生产/嵌入式数据语音增长率非娱乐图像CAGR 19.4%娱乐数据CAGR 24.8%生产/嵌入式数据CAGR 40.3%语音 CAGR 15.5%26.0%来源:IDC,2021数字经济时代,数据已成为最新的产资料,也被企业视为重要资产之。企业数字化转型的快速发展使数据速上涨,数据的来源和结构也变得越来越复杂多样。在数字化转型的过程中将会产量的数据。IDC预测,未来三年新创建的数据量将超过过去30年的总和,未来五年创造的数据量将是前五年的三倍以上。到2024年,全球数据总量将从现在的44.9ZB以26.0%的复合增率达到 142.6ZB。(ZB)(%
21、)数据采集全球各业更加深刻地认识到数字化转型的重要性和必然性,边缘计算、智能、云、5G等技术在业的应越来越泛且深,技术的应促使海量数据的产。伴随着新业务的不断开发,企业数据呈全位增,且数据类型越来越多样,量结构化数据不断产。这对数据采集系统的要求越来越,系统需效智能运,并保证数据在后续的处理、决策、分析及信息服务能够全、准确、及时。数据的存储与管理由于数据将成为企业重要资产,保证数据的可靠性是要要求。业务和应对数据基础设施的要求升级为可靠及可持续的服务,数据基础设施要撑数据中演进成为组织机构的数据运营服务中,承担着运营撑,信息资源服务,核计算,数据存储和备份,以及确保业务连续性等任务,使得数据
22、基础设施愈发复杂。数据处理与传输未来结构化数据增速加快,对实时性需求也不断攀升,数据量且多样化的增给数据的处理带来了极的挑战。当下各各业的管理或产在向智能化、动化向发展,如融的智能投顾、制造的智能质检等,这些业务场景都需要数据被快速传输并处理,以满对数据的实时性需求,传统IT基础架构所提供的算已经很难满实际需求。数据分析与利经过采集、存储、管理和处理的过程,系统需要从海量数据中迅速发现、速捕捉有价值的信息进准确分析和利,使其价值最化。在数字经济时代,数据正在借助多种新兴技术赋能应,未来的算将不仅存在于核数据中,也同时会覆盖到数据的采集、处理和应过程中所涉及的端、边缘等设备的技术创新。从云、络到
23、边缘,未来计算平台将会在特定领域实现特定功能,提升数据分析和应的能。从数据前端采集到处理、存储管理和应,数据在企业内部和外部流转的全过程中都需要能够全位撑的IT基础架构,这种全位的撑对现在算的平台的覆盖提出了更的要求。10IDC发现,部分的组织能够充分利的数据不10%,这说明仍有量数据价值未被挖掘。随着企业业务的不断拓展以及数据量的爆发,单的IT基础架构已经法满企业快速发展的需求,尤其通过对数据安全性、可扩展、可管理、性能、存储空间和成本效益等需求的综合考量,多云和混合云成为更多企业为了满灵活性扩展做出的主流选择。纵观全球,云计算已经从单纯地以满资源型需求为主的中云基础设施,发展成为汇聚各类信
24、息技术,覆盖不同区域部署、兼顾垂直业特定需求的新代云平台态系统,能够更好地持企业的云原应、动化管理和业务创新,并满在任何时间、任何地点对任何应的响应需求。随着企业业务的不断拓展,单云的运营模式已经法满企业快速发展的需求,5G、智能、数据,区块链等新技术的发展也将成为企业云计算平台建设的推动,多云、混合云以及边缘云已经成为更多企业为了满灵活性扩展做出的不选择。因此,集云成本管理、云资源整合和跨云调度等功能的多云管理平台及服务应运,并将成为企业数字化转型的核柱。另外,应对跨云的应孤岛和数据集成问题,更多的企业也将选择互连的云架构来克服问题。因此,多云架构和云原部署的趋势将成为主流,全球企业在云基础
25、架构上的出正在迅速增。随着多云时代的来临,越来越多的企业在确保IT基础架构稳定性和安全性的前提下,开始关注基础架构的敏捷性和运营效率。未来作负载将越来越丰富,多云和混合云构成的混合IT环境是未来数字化基础架构的发展趋势。企业也将针对不同的应和作负载进基础架构选择并部署到最佳位置,将倾向于采敏捷的数字基础架构并实现IT运营效率和创新能的提升。同时,企业越来越多地采云原技术(如容器、服务器基础架构)和技术创新(如智能/机器学习)来实现新的业务例,同时企业也逐渐应新的硬件技术,这些技术要么是由领先的云服务提供商来进规模部署,要么是由这些提供商设计和开发的。云原应能够克服传统应升级缓慢、架构臃肿、11
26、IDC预测,到2025年,全球将有50%的企业将基础架构敏捷性和运营效率放在优先位置,从使针对核业务应的云原架构采率提5倍。IDC预测到2022年,公有云基础架构的投将超过传统IT基础架构的投。02多云架构与云原部署多云架构和云原部署的趋势将成为主流,企业将针对不同的应和作负载进基础架构选择并部署到最佳位置,倾向于采敏捷的数字基础架构并实现IT运营效率和创新能的提升。企业越来越多地采云原技术和技术创新来实现新的业务例,云原技术还将增加多云部署的灵活性。12法快速迭代等弊端,因成为未来SaaS解决案的重要标。云原SaaS解决案可实现对云中开发部署、运维的良好持,基于微服务和容器架构,所有内容都驻
27、留在云应程序中,应程序具有更的可扩展性并能够不断更新,从更快地适应业务变化。这些新应程序中的多数都是专为提客对业务的参与度和响应能构建的,采基于云和云原技术使这种响应能能够在整个应程序和基础架构堆栈中实现,云原技术可以帮助开发员将应程序与特定平台功能相结合,增加多云部署的灵活性。IDC预测,到2024年,全球应程序的数量将超过过去40年的总和。60以上的ISV将重新架构或构建新的云原应,为客实现云成本控制、云应快速升级提供更好的选择。为了获得业务敏捷性,全球企业将致于通过使云原开发和部署服务,在2022年前实现其50%的现有应的现代化。03异构计算深ASIC是为实现特定场景应要求时,定制的专A
28、I芯,在功耗、可靠性、体积都有优势,尤其在低功耗的移动设备端,基于以上优势,ASIC芯更多的于端或边缘侧。GPU芯是单指令、多数据处理,采数量众多的计算单元和超的流线,主要处理图像领域的运算加速;FPGA适于多指令,单数据流的分析,可提供强的计算和够的灵活性;数据、算法和算作为智能的三要素,是相辅相成的,在不同阶段发挥各的作,缺不可。5G的部署以及物联的进步发展使得数据的增速度越来越快,这些类型丰富、场景各异的数据资源为智能系统主学习、建预测模型提供了丰沃的壤。算法模型的不断创新,提了数据抓取质量,在新算法模型的推动下,向应场景优化的各种模型不断出现,这些模型将极的推动智能在业应的发展。算承载
29、和推动着新技术的发展与落地,算将临着巨的挑战。在企业业务需求推动下,智能应已经实现从点到式的发展,也从通应场景渗透到更多业特定场景,逐渐成为企业发展和存的刚需。随着AI技术在各业的泛应,深度学习作为训练模型的主流算法,也需要强的并处理能,服务器供应商通过为服务器配置更强的处理器如:GPU,FPGA以及ASIC芯等提计算能。加速技术在持续创新,未来新型加速器会越来越多,以更好地满不同场景的需求,这些加速技术的相互搭配可称之为异构计算。前较为受关注的异构计算式有CPU+GPU,CPU+FPGA以及CPU+ASIC,与传统服务器相,异构服务器主要的提升为通过协处理器实现更的并计算和低延迟的计算能,持
30、更容量的内存满当下实时负载增加的需求,提供更多外置硬盘插槽,并泛持NVMe/PCIE等协议,满数据洪流需求。在异构计算提供的算撑下,智能能够解决的企业需求越来越多,对各业的渗透更加深,其中互联、政府、融、电信、制造等业对于智能的使已经趋成熟,除了这些智能投相对集中的业之外,很多碎化应也开始被泛使,并辐射到媒体娱乐、现代农业、智能家居、智能电等多个不同领域。前中国较为成熟的应场景包括物识别、精准营销、公共安全及预警等。未来,有望得到泛的应场景包括:智能导诊,动驾驶,IT动化,语能管理等。这些场景的逐渐落地与应,将进步促进异构计算市场的发展。前GPU服务器依然占据主流地位,未来随着FPGA和ASI
31、C等加速芯的逐渐成熟,以及边缘和端测推理应的增加,GPU服务器市场也将迎来快速增。预计到2024年,中国GPU加速服务器市场规模将达到7.2亿美元。59.6%28.9%39.0%17.1%15.8%12.2%10.8%01,0002,0003,0004,0005,0006,0007,00020020202220246,009.013IDC预测,到2024年,中国加速计算服务器市场规模将达到60亿美元。加速服务器增长率复合增长率百万美元图4 中国加速服务器市场现状及预测,2019-2024来源:IDC,2021从作负载的度看,于智能的异构服务器可分为于训练作负载和推理作负载
32、,训练是指在已有数据中学习,获得某些能的过程,对计算的性能和精度要求较,它直接影响推断的准确度。这就要训练芯有强的单芯计算能,前GPU服务器更适合于训练负载。推理过程则是指对新的数据,使这些能完成特定任务,如:分类,识别等。IDC认为,未来智能市场,于推理环节的异构服务器将超过训练,根据预测,到2021年中国推理服务器的市场规模占将超过训练达到51.3%的占,适于推理的异构计算将是未来较的潜在市场,也是智能芯市场的决胜点之。1404边缘计算崛起IDC认为,未来数字化基础架构将从过去传统的云到端部署,演进为云-边-端协同处不在的新型计算架构,越来越多的企业正在向混合型业务模式转型,新冠疫情也迫使
33、企业做出改变,成为真正的“分布式”的企业,向混合型业务模式的转变将增加企业对灵活的、地理分散的基础架构资源的需求,尤其是边缘基础架构的需求。边缘计算从概念提出发展今,已经进逐步落地阶段,在中国,制造、交通、能源等业已经率先布局边缘计算,于智能质检、道路管理、设备监测、员管理等多个场景。智能的落地进步促进了边缘计算的发展,边缘计算可以让智能就近服务于数据源或者使者,未来,边缘智能将成为边缘计算的重要形态,从更好地实现动驾驶、智能安防、智能质检、智能诊断、智能家居等多个领域的应。据IDC预测,到2025年,全球联的设备总量将达到559亿,其中IoT的设备占75%达到416亿个,这些设备所产的数据量
34、将达到79.4ZB。IDC预计,到2023年,80%混合型业务的企业将会把持智能和边缘基础架构上的投增加4倍,以确保实时的业务敏捷性和洞察。在新的业务推动下,企业的数据增是全位的,数据类型越来越复杂,尤其是结构化数据的增。伴随物联终端数量和数据量的爆发式增,络通信承受了巨的压,为了满益增的数据实时性、安全性以及规模连接的业务需求,边缘计算应运,成为云计算的重要补充。论在哪个业,数据实时性需求都在不断增加,内存驱动的基础架构够灵活,可以为多种作负载提供更低的延迟,并使智能、机器学习、深度学习和其他较新技术为扩展作负载提供低延迟,应对程度的数据并发。15为了真正地实现就近部署,边缘计算服务器将被应
35、于量复杂的环境,这些环境通常不部署在标准数据中,是部署在各种复杂的数据中环境中,这要求在设计和构建时需充分考虑到特定的功能和属性,例如专为边缘部署设计的服务器通常具有特定的外形尺、灵活的安装式、低能耗、抗潮湿、防尘、抗震、耐腐蚀,可适应泛的作温度和持多种接类型等,以适应恶劣的作运环境。由于边缘计算是种尽可能分散式的计算架构,很多情况下对于单点的算需求并不严苛,因此,除了前在数据中被普遍采的两路机架式服务器,边缘计算服务器的类型也将呈现更加多样化的发展趋势,例如单路机架服务器、单路多节点服务器,以及其他形态的服务器都将根据场景需求被更多根据IDC统计,2020年上半年,中国边缘计算定制服务器的出
36、货量中,单路服务器占已经超过10%,于整体服务器市场中单路服务器6.1%的占。根据IDC预测,全球实时性数据占将从2019年的19.3%增加到2024年的24.4%,这需求正在扩展到新的领域,如数据分析,这些领域在过去对系统的低延迟没有过的需求。05存储级内存(SCM)技术兴起过去传统的服务器架构主要由CPU、内存、存储和主板这四个核部件构成,未来,计算平台的核部件将更多加GPU、FPGA、ASIC等加速芯,以及SCM技术,构建成为全新的异构加速计算平台。IDC认为,在新的业务需求下,内存驱动的基础架构(Memory-driveninfrastructure)是未来算的发展趋势之,也是为企业提
37、供更好业务成果的重要技术。内存驱动的基础架构使新兴的持久性内存技术来降低数据访问的延迟,这些延迟远远超出了主内存的有限容量,同时提供了极佳的性能和企业级存储管理功能。内存驱动的基础架构利了诸如NVMe、NVMeoverFabrics、SCM等技术,提供了满下代应不断发展的性能、可性和功能需求所需的功能,这些应在企业数字化转型的加速过程中正被泛的部署。0.05.010.015.020.025.030.035.040.020%25%30%200202022202416使SCM技术有诸多好处,前虽然固态硬盘在逐步的替换传统硬盘,使存储系统性能为提,但是从内存到固态硬盘之间仍然存
38、在延迟的瓶颈,SCM这种性能介于内存和固态硬盘之间的技术,可以有效帮助消除这瓶颈,它能够提供接近DRAM的性能和更的存储容量,每GB的成本传统的内存更低,同时,该技术的性能密度提了其他效率,例如需要较少的后端存储容量,缩减存储基础架构的开,所以在实现DRAM替换和持久性内存这些例上可以提升计算平台的性价。图5 全球实时数据趋势概览及预测,20192024来源:IDC,2021实时数据(ZB)实时数据占比(%)随着全球数据量的爆发对算的需求呈现指数级增,异构计算成为未来撑超算的重要解决案,下代互联技术同样得到快速发展为算的提升提供基础。边缘计算、智能、性能计算等作负载均对运算能和速度提出了前所未
39、有的要求,随着摩尔定律失效以及功耗的限制,未来的基础架构将从“以处理器为中的计算”向“以内存为中的计算”转变,通过解构实现以内存为中的共享内存资源池将降低节点间的数据传输功耗和延时,从促进未来算和SCM技术的突破。互联的定义即为GPU、FPGA、ASIC或其它加速卡与CPU之间的数据连接。在CPU与加速卡之间,以及加速卡之间形成的芯互联技术被更多的采,虽然PCIe有着常通的标准化设计,但带宽有限将会产瓶颈IT商等在芯互联技术持续升级,以提供速度更快和扩展性更强的互联。以CXL和Gen-Z为代表的等下代互联技术取得速发展,采和扩展“以内存为中”的互连是业需要关注的技术向,同时总线的创新也带来了在
40、单个机箱外部扩展亚微秒级延迟技术的机会,为架构创新创造了可能。未来下代互联技术收到关注和重视进持续演进,赋能未来算。1706下代互联技术在未来的基础架构将从“以处理器为中的计算”向“以内存为中的计算”转变的趋势下,以CXL和Gen-Z为代表的等下代互联技术取得速发展,采和扩展“以内存为中”的互连是业需要关注的技术向,同时总线的创新也带来了在单个机箱外部扩展亚微秒级延迟技术的机会,为架构创新创造了可能。未来下代互联技术收到关注和重视进持续演进,赋能未来算。18 Gen-Z是种开放系统互连架构,旨在通过直接连接、交换或Fabric拓扑为数据和设备提供内存语义访问。Gen-Z以内存为中的基于标准的案
41、致于提供开放、可靠、灵活、安全和性能的架构,在巨量信息进数据中之际实现对它的容纳和分析。Gen-Z技术持泛的新型存储级内存介质和加速设备,采了以内存为中的新型混合计算技术和经过性能优化的系列效解决案。内存语义结构将全部通信作为内存操作加以处理,具体包括加载/存储、put/get 以及处理器所经常使的原性操作。内存语义能够将由 CPU 指向寄存器存储的负载命令延迟优化次微秒级别,这与需要配合复杂、代码密集型软件堆栈实现管理的块存储访问机制完全不同。其独内存介质、带宽和低延迟可实现规模作负载和从节点级到机架级的端到端安全连接技术。另外,NVLink是种速、直接的 GPU 到 GPU 互联技术,通过
42、为多 GPU 系统配置提供更的带宽、更多的连接和改进的可扩展性解决互连问题。NVSwitch将多个 NVLink加以整合,在单个节点内以NVLink的较速度实现多对多的 GPU 通信。Infinity Fabric总线技术,前持CPU-CPU以及GPU-GPU之间的连接,下代Infinity Fabric技术将最多持8个GPU芯的连接,并持CPU-GPU间的连接,为加速计算提供动。还有OpenCAPI和CCIX等新兴互连标准,旨在为加速器,内存和处理器提供更紧密的耦合。PCIe即PCI-Express,是种速串计算机扩展总线标准,也是前主流的下代总线标准,最常的互联类型是PCIe 3.0。PC
43、I 特别兴趣组(PCI-SIG)于2017年底发布了PCIe 4.0标准,将 PCIe 3.0 的带宽翻了倍,并于2019年正式发布了PCIe 5.0规范,带宽是PCIe 3.0的四倍。在即将来PCIe 5.0带宽时代,通CPU和加速芯间的协同、互联以及内存共享不仅将成为主流趋势,还将推进异构服务器的性能扩展以及算的幅提升。CXL互联协议是基于PCIe 5.0之上的互联案,服务于性能计算机和数据中领域的超速互联新标准,主要于CPU和加速芯之间通信。在PCIe5.0带宽时代,CXL将会成为项关键性技术,使加速器和CPU之间实现更加连贯的内存共享。随着数据爆炸式增,以及特定作负载的快速创新,例如压
44、缩、加密和智能等促进了异构计算中专加速器和通CPU的协同作。这些加速器不仅需要与处理器实现性能连接,理想情况下,它们还能够共享个公共内存,以减少损耗和延迟。CXL在CPU和加速芯(如GPU、FPGA 和络)之间创建了速、低延迟的互连性,使设备之间实现内存致性,允许资源共享,同时可以简化相关硬件的设计难度和软件堆栈的复杂性,降低整套系统的成本。19过去的年,承载算的底层基础架构从型主机到型机、再到横向扩展的X86架构,经历了多轮演变。随着智能设备以及数据量的爆发对算需求激增,向企业关键应、AI加速、数据分析的作负载层出不穷,以及超规模数据中应越来越泛等因素,均促使数据中的机架密度迎来快速的上涨,
45、这也成为企业降本增效的共识。这也成为企业降本增效和进绿节能优化的共识。IDC定义的密度优化服务器,是指具有多个计算节点且节点间共享电源、冷却、存储、络、交互或管理等物理资源的服务器,实现在更的空间内集成更多的处理器和I/O扩展能,极的降低了客的空间成本并显著提升系统性能。在资源紧张、候变暖、万物互联的全球背景下,随着市场对效率、低成本、低能耗的绿计算需求越来越强烈,全球企业在绿环保、节能减排有了更深的认知。企业积极开展能效管理作,通过管理、技术应和创新等式先步,并在推动绿技术、绿应和绿发展取得了良好效果。绿节能是未来可持续发展的核,提升机架密度成为全球企业实现绿节能的重要式之。鉴于数据中的空间
46、限制,其需要更效的运作以应对电需求和成本的上升,将每台机架投更多的资源是个常实的解决案,因此提机架密度成为数据中设计层的个重要趋势,意味着企业将实现提单位算和性能、减少设备数量、更少的能耗和空间成本、更少的管理出和更的可靠性等,从为企业带来更的投资回报率。超融合、异构计算等新技术促使密度优化服务器的形态更加多样,在整机柜机架密度以及服务器单机密度幅提升的趋势下,将提升对数据中的计算效率和功率密度,相应地对数据中散热也提出了新的挑战。商在服务器的设计中不断进创新和突破,在接近服务器或核的CPU层,采冷、液冷、扇设计优化、机架后热量交换器等新型的冷却技术来有效降低服务器单机散热的问题。其中液冷技术
47、是前较为新颖和有效的式之。相较传统的冷技术,液冷技术具有降低能耗、维持系统性能稳定以及可持更功率的处理器以达到更好的性能优势。未来数据中散热和冷却技术必须要能在满性能的前提下,尽量提升散热效率并降低能耗,实现最的性能优化和绿数据中建设。07机架密度提升 数据中的机架密度上涨已经成为企业降本增效和进绿节能优化的共识,在整机柜机架密度以及服务器单机密度幅提升的趋势下,将提升对数据中的计算效率和功率密度,对数据中散热提出了新的挑战。商在服务器的设计中不断进创新和突破,采新型的冷却技术来有效降低服务器单机散热的问题。2008微芯架构(Chiplet)演进前,CPU内核的数量扩展越来越多,前的主流芯持6
48、4个核,未来核数还会进步扩展,这个使得CPU的性能增更加线性,同时功能集的致性得到增强,可以有效帮助计算平台撑横向扩展以向全新的IT基础架构,同时满AI等数字化架构的全新应需求。简单说,需要更多数量的内存来填充每个核,不只是考虑更的内存容量,如何选择合适的内存数量和容量,从达到性能最优,是在采Chiplet架构时需要重点考虑的问题。Chiplet从初期的设计思路提出,到AMD的EYPC系列的成功,开始进主流视野,随后应于FPGA芯中。未来,Chiplet设计会成为提升算的另个演进向,该态将会由传统芯商、型初创企业以及超规模互联公司共同建设,对于最终来说,疑是降本增效的选择之。在利Chiplet
49、架构优势的同时应该注意到,在建设未来计算平台的时候对应这种芯内核数的增加,如何配置平衡的内存也变得越来越重要。芯的制造艺在突破10nm之后开始遇到提升的瓶颈,导致单个芯处理性能的摩尔定律正逐渐失效。作为解决摩尔定律失效的解决案之,Chiplet通过级封装集成,可以打破芯积的物理上限,同时可以解决最新艺的昂设计费,是未来半导体业的重要发展趋势之。数字化基础设施通过提供开放的应程序接(API),与各种不同的作流程动化具集成,以确保对开放的具态系统的泛持,实现动化运维。智能运维将依赖于智能技术和机器学习实现,云计算为资源调配提供了个控制点和助服务功能,使开发和DevOps团队能够快速访问资源。智能运
50、维可持更级别作负载的可移植性和对度动态应程序的持,同时可以控制成本,实现安全法规的遵从性。未来,数字服务将越来越多的出现在云和业务边缘位置,不仅仅是核数据中。基于延迟、可操作性及合规性在最佳位置部署变得关重要。通过基础架构的灵活部署可以简化和克服诸如数据归属权、边缘IT服务和降低连接成本等问题。同时,跨域管理将变得关重要,数据全命周期的跨域管理能够使管理团队更加灵活,并幅减少在部署位置上所受的限制。21在数据时代,企业将充分利云端的数据分析和多层智能架构,通过云端训练建丰富的系统故障模型,从实现智能的故障预测,以及前瞻性的系统性能、容量的预测。09智能运维 随着计算密度的增,数据中的容量越来越
51、,计算体系架构越来越复杂,运维监控的项愈加繁多,以及发事故后,如何定位问题,上万台服务器,千个软件模块,互相之间的量访问数据,传统的运维变得越来越低效,甚在现有的阶段下越来越不切实际,取代之的是利AI算法分析海量运维数据,动且准确的发现并定位问题,从决策层提运维效率。IDC认为,未来数字化基础架构的管理需要实现云端洞察、智能运维和跨域管理等。确保数据的安全应从最底层的IT基础架构开始,IT基础架构的透明化对于数据的安全性和可靠性对于下个年关重要,未来,将有更多的安全解决案利智能、区块链等些新兴技术,以提升险管理能,并实现预先的威胁监测等防护功能。除此之外,IDC认为,供应链络的安全同样重要供应
52、链络的安全需要确保在半导体、各系统和系统制造的各个阶段保护产品的IP和安全完整性,它可以确保在半导体制造以及半导体和系统被纳最终产品时的安全。这使得知识产权所有者可以信任供应链合作伙伴,并帮助供应链合作伙伴获得更多的客,因为其知识产权受到了保护,它还可以确保产品不受篡改并可溯源,在供应链的各个环节确保更的安全性。未来企业在构建数字化基础架构的时候,需要制定可量化的安全相关的KPI,以衡量基础设施的数字险和可信度。数字企业的未来将需要企业和其供应链之间的集体险管理实践,系统和安全透明度将成为其展开合作的强制要求,同时,供应商需要创建具来管理量的信任组件(包括隐私、安全、险、合规和社会责任),并提
53、供个可进访问控制和漏洞响应的平台,该平台需要不断地改进数据挖掘算法并提交互能。IDC预测,到2023年,企业和其供应链之间的集体险管理要求将迫使50%的第三险和安全服务提供商采先进的分析具。IDC预测,到2025年,将有80的席信任官要求技术供应商整合安全和险能以衡量公司的信任度,其中包括供应商关系和员声誉。2210数据安全体系随着企业不断将数字化深基因,围绕数据安全性的问题将变得越来越有挑战性。IDC认为,未来企业构建在数字化的基础上,未来数字化基础架构将管理数据跨云边端流动的全命周期,如何保证数据的可靠性和安全性是未来数字化基础架构的关键。在数字化的前提下,数据的安全险变得越来越多样,从数
54、据的增,架构的复杂度,到越来越多的新的数据隐私政策的要求,都对数据的安全的需求提出了新的挑战。23为了帮助企业更好的构建算基础设施,IDC提出了以下点建议:确保数据的安全可,并建数字信任在数字经济时代,企业的未来越来越依赖于数据所产的价值,企业应在基础设施层确保完整的数据安全体系以最限度地提数据的安全性和可靠性,同时遵循数据创建和使相关的道德准则和标准,建的数字信任,确保在任何场景下数据都是值得信赖的。多元部署,构建敏捷优化的数字化基础设施企业应以更远的眼光来构建IT基础设施,根据对性能、容量、成本、能耗、安全性等综合考量,开展云边端的协同部署,选择智能化的基础设施运维和能效管理式,利更加敏捷的交付和更加弹性的部署式应对迅速变化的市场和突发状况的影响(例如全球疫情的影响)。结合新技术与业务需求,协同技术供应商建更切的解决案对新的需求,传统数据基础架构已经不堪重负,并带来成本的挑战,企业不仅需要持续关注技术的更新,通过使新技术提升效率并降低成本,还应该与技术供应商建更紧密的关联,从业务需求出发,结合技术供应商的技术研发和应能,找到更切的解决案,尤其是新需求领域的解决案,形成良性闭环。第三章IDC 建议