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初次选购不犯愁:服务器选购十大术语解释
初次选购不犯愁:服务器选购十大术语解释
日期:2004年10月8日 作者:蓝点 人气:
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对于大多数用户来讲,选购一台服务器就像经历一段布满礁石的航行一样,需要很多技术和技巧。许多企业在服务器展厅里遇到的最大问题是令人眼花缭乱的特性和千差万别的价位。再加上专业术语所带来的困惑,往往使初次选购者甚至老手头疼不一。不断出现的新技术和专业名词往往使用户真的难以确定到底哪种技术是必须采用的。>
针对这种情况,在本文中,我们将对服务器选购时最令选购者产生困惑的10个概念
加以解释,希望能够对购买者以后的购买活动提供参考。>
1.企业(Enterprise):>
指任何大中小型公司(或者非赢利组织以及政府机关)。一般地,我们更频繁的使用"企业",主要因为它比商业组织或公司所包含的意义更加广泛。>
2.底价(Base Price ):>
起始价格(“...元起”),基本上比拥有服务器的最终费用低许多。例如,IBM的xSeries 365有一款底价为$15,999的4路机架优化式Xeon服务器。标配二个处理器,升级到四个需要增加$11,498;这还不包括操作系统在内,Windows 2003企业版要再花$3,209;内存标配2 GB,要升级到32 GB,又得再花$28,788;六个热交换硬盘,再加上一套最便宜的键盘和显示器,最后的价格是$65,930.95,大约是底价的四倍。当然,企业也可以选择较为便宜的Linux操作系统,或者选装较便宜的选件,但是无论怎样,为一款起价$10,000的服务器,再增加大约$10,000的选件是最平常不过的。>
3.入门极(Entry-Level):>
光秃秃的最简单配置--在某种意义上,几乎不能称之为一台服务器。举例来说,Dell将它的PowerEdge 400 SC描述为一台超值的入门级服务器,起价$349的"面向小型公司的超值服务器",是"那些比较在意费用,出于简单的IT需求而初次购买服务器的用户的理想选择。"换句话说,这款服务器上不需要再添加什么费用,其实是因为它没有值得添加的地方。这款产品被描述为"易于安装,运行和故障修理"--没有多少可以在上面运行的业务,当然不可能出太多的毛病。(它能作为一台少于10个使用者的文件/打印服务器,但是这是普通PC也能够具有的能力。)>
4.关键业务(Mission Critical)>
大多数运行关键业务(Mission Critical)的企业,最担心的不是硬件损坏带来的金钱上的损失,而是因某个业务异常停止工作给企业的生产、运作、安全乃至企业的客户带来的无法估量的经济和名誉损失。>
从高端的银行证券、医院、钢铁制造业、交通管制中心、国防警务,到中低端的大型超市、常规交通,处处可见对高可用系统(Hight Availablilty System,下简称HA系统)的迫切需求。为企业提供关键业务解决方案的IT供应商们(如IBM、HP等)都有结合自己硬件环境的整体方案,提供给需要HA系统的客户。>
这些方案绝大多数基于RISC Unix系统及高端存储平台。无论是这些方案中产品及服务采购,还是后期维护费用,对大多数企业来说都是一笔很大的开销。Intel架构的服务器(IA32)一直因其低性能、低扩展性、低可靠性的印象而不被需要运行关键业务的企业考虑和接受。但随着Intel公司近几年在IA平台上的大力拓展,及IBM、HP、DELL等公司的大规模跟进,越来越多的企业开始考虑并接受基于IA平台的廉价PC服务器,用来替代原有昂贵的RISC服务器。原有的HA方案供应商们也相继在PC服务器平台上展开HA产品和方案的激烈角逐。>
5.数据中心(Data Center)>
服务器机房的最新名称,虽然名称变来变去,实质的内容并无多大差别.>
6.向外扩展(Scale-Out)>
目前服务器的体系结构分为两大阵营,一边是代表集中式计算的以主机或机箱式为主的Scale up阵营,另一边则是代表分布式计算的Scale out阵营。Scale up式服务器是靠增加处理器来提升运算能力,而Scale out式则是通过增加独立服务器来增加运算能力,不過,这两种服务器的界限越来越模糊。>
向外扩充也就是指企业可以根据需求增加不同的服务器应用,依靠多部主机协同运算,借负载平衡及容错等功能来提高运算能力及可靠度。 >
7.向上扩展(Scale-Up)>
相对于向外扩充,向上扩充(Scale up)则指企业后端大型服务器增加处理器等运算资源。在以前,当计算机跟不上应用对性能的要求时,人们将会增加服务器运算资源进行升级,这就是scale-up。>
分布式计算将不会代替集中式计算——反过来也是如此。基于当前的服务器市场的预测,Gartner估计在“向外扩展”(scale-out)与“向上扩展”(scale-up)这两种体系结构的平衡中,将没有明显的偏移。2003年,IA-32服务器将占所有服务器销售总量的92%;到2007年,仍将保持在大约92%左右。在2003年所销售的IA-32服务器中,85%是低端(不到5000美元)配置,是用于分布式计算的典型的单路和双路配置。这个百分比也将会持续到2007年。从财政收入方面考虑,IA-32服务器占所有服务器收入的40%;到2007年,这个数字将有小幅增长,达到44%。2003年,在IA-32服务器中,62%的收入来自低端配置,而这个百分比将在2007年增长到63%。>
随着时间的推移,原来在集中式计算与分布式计算之间的清晰的界线已经变得模糊。如今,各个提供商不仅提供用于分布式计算的Unix和Windows平台,还提供用于集中式计算的Unix和Windows平台。甚至传统的集中式计算大型机也正具有分布式计算的性质——如在IBM zSeries服务器上使用Linux和z/VM的虚拟性能,就是其中的证明。>
8.网格计算(Grid Computing)>
网格计算是构筑在Internet上的一组新兴技术。网格计算系统一般由网格硬件、网格操作系统、网格界面、网格应用4层基本结构组成,其最突出的特点是资源共享、协同工作和开放性标准。网格计算一直是这几年的热点,这种将网络上的计算资源随时随地应用起来的设想正一步步成为现实。>
网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的,专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”,其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”,而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”,所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势,一个是数据处理能力超强;另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲,网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。>
虽然目前网格计算还是主要应用于学术与科研界,但越来越多的大型IT机构希望能利用网格计算来完成自身的一些项目。而网格计算应用的开发商们也看准了这个潜在的市场,纷纷加紧推出通过类似公用事业的模式提供网格计算的服务。天通网络市场部经理赵旭明认为,如果商家能在第一时间利用Compaq、IBM以及其它一些开发商推出网格计算产品,再利用目前国内科技研发基地在华南的大规模投入优势,相信华南市场会很快接受互联网的此次大变革。相对于运营商及供应商来说,也是不可忽视的商机。究其如何利用网格计算进行收费,赵旭明表示,提供商会以一种类似于电信或电力公司向消费者收取通讯费和电费的方式,按照使用或需要计算的资源来收取网格计算的费用。从网格计算的发展前景来看,这个市场的巨大潜力,不言而喻。>
9.公用运算(Utility Computing) >
公用运算主要提倡一种理想的企业信息架构,让IT服务模仿公用服务的方式进行,就如同供应水、电、气一样。>
在公用运算的架构下,运算服务就像水电一样随时供应,同时可根据不同行业或不同部门的不同需求,随时按照需求提供服务(On demand services),包括自动提供可计算、度量的IT资源,包括服务器、存储容量、商业应用程序及网络资源等。使用者可通过內部网络或公共网络登录计算机取得运算资源。计费方式以使用量计算,如CPU的使用秒数、分或是小时。>
在理想的状态下,公用运算所提供的服务,会让突发意外逐渐减少;而透过自动预估需求,以及预先建立服务器可侦测不正常设备的能力,随后提出预警,同样可让企业提高对于软硬件的使用效率。>
著名的市场调研机构IDC公司的分析师指出,随着高科技产品提供商简化系统管理,今后几年内公用运算(utility computing)的应用也将会急剧成长。作为席卷整个业界的概念,公用运算吸引了所有主要高科技提供商的参与,其中各家厂商的名称也有所不同。比如,随选即用(on-demand)运算、适应性运算(adaptive computing)和有机运算(organic computing)等等。这些厂商目前正在寻求解决客户抱怨的途径,即安装、运行或改变计算设备过于复杂了。>
IBM、Sun、惠普正在努力攻关,提高它们的计算产品的自动化程度,使服务器、存储系统和网络设备的“合集”能够根据负载的变化或系统是否崩溃的情况,自动地进行自我再配置。EMC、CA、微软等公司正在开发相关软件,即使是英特尔公司也没有袖手旁观,正在开发一种名为Vanderpool的技术,使一个处理器能够更方便地同时处理多个任务。>
10.总拥有成本(TCO):>
TCO指拥有一台服务器的真实费用,包括它的管理,电源,配件,修理和时间花费等。理论上,进行服务器购买的时候,TCO是一项真正值得考虑的概念。实际上,甚至那些明显最昂贵的厂商也宣称它的产品能够通过某种方案减少TCO。 >
IT168.com 文/雨打芭蕉
(出处:飓风网络)
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