分析服务器内存

预测性分析所需的计算基础架构2|预测性分析所需的计算基础架构电子书简介现代化组织正在利用预测性分析的变革性优势来推动业务发展.
预测性分析可为您提供知识和见解,以改善盈亏状况.
它们使用建模、机器学习和人工智能来分析当前的数据,并对未来进行预测.
每个行业都能从预测性分析中受益.
那些忽视这种潜力的人将错失一个发展或创造更好体验的巨大机会.
基于AI的预测性分析和机器学习最新取得的巨大进展让组织能够解锁以前难以解密的数据,获得巨大价值.
借助支持AI的基础架构的强大功能,您可以乘着预测性分析/机器学习的浪潮,获得业务优势,这不仅能使您保持竞争力,还能让您占据领先优势.
自动化的服务器功能和适合工作的服务器可帮助您实现目标.
本电子书重点介绍服务器自动化以及适合工作负载的服务器如何使公司能够在机器学习和预测性分析领域取得巨大进步.
3|预测性分析所需的计算基础架构电子书预测性分析和机器学习最新的ESG研究报告《三类具有转型意义的计算技术经验证可加速AI和业务价值创造》根据组织在人工智能功能方面的发展水平对组织进行了细分.

其中作为基准的三个标准是服务器自动化、加速器和融合/超融合基础架构.
具备自动化服务器功能有助于使组织进入"最先进"(第3阶段)的类别.
只有大约一半(55%)的第1阶段公司正在为预测性分析开发、部署和调整生产环境中的AI模型,而高达74%的第3阶段企业已经在努力实现这些目标.
1为什么这很重要预测性分析和机器学习的使用情形还有很多,此电子书无法详尽介绍.
以下仅提供几个示例:为客户创建推荐引擎,让客户持续地购买具有相关性的产品.
工厂和供应链可以利用分析来预测故障发生的时间,从而规避宕机.
根据过去的数据趋势(如客流量和天气预报)预测销售产品的至优价格.
借助预测性分析能实现的事情还有很多,这些情形只是九牛一毛.
通过实现服务器自动化,您的员工便有精力专注于推动AI计划,而不是"看管"基础架构.
然后,您的员工可以将您的信息整合到数据湖中,他们将使用Hadoop和Spark等应用程序来解决问题,并根据您多年收集的大量数据做出切实可行的预测.
他们将在服务器上执行所有这些操作,并提供出色的处理、存储和内存处理能力.
当您以预测性分析和现代基础架构为优先时,就会变得更像第3阶段的组织.
想象一下您能否利用这些优势.
第3阶段组织:2ESGAI成熟度阶段第1阶段(42%的受访组织):低级别自动化,加速器的使用非常有限,而且/或者针对AI的融合/超融合基础架构很少甚至没有.
第2阶段(33%的组织):中等级别自动化,使用了一些加速器和或一些融合/基于HCI的AI基础架构.
第3阶段(24%的组织):高级别自动化,广泛使用了加速器,而且/或者大量使用融合/基于HCI的AI基础架构.
更有可能在业务智能和分析领域领先于竞争对手,概率是第1阶段组织的2.
6倍.
更有可能缩短价值实现时间,概率是2倍.
借助AI,更有可能提高决策速度,概率几乎是第1阶段组织的2倍.
借助AI,更有可能提高决策准确度,概率几乎是第1阶段组织的2.
6倍.
借助业务流程和/或运营自动化,更有可能减少平均成本,概率是第1阶段组织的2.
7倍.
4|预测性分析所需的计算基础架构电子书可帮助您在预测性分析中取得成功的应用程序:在Hadoop上运行的SparkHadoop是一个开放源代码平台,可为您的预测性分析和机器学习活动提供基础.
在运行预测性分析时,您面临的第一项挑战(在弄清楚您想要解决的业务问题或者想要利用的市场机会之后)是了解如何将所有的相关数据收集到一起.
通过将所有的相关数据汇集在一起,您可以对资源进行池化操作,以便使您生成的预测尽可能准确.
Hadoop的最大优势是,它是一种高度分布式的文件系统,使您能够以本机格式存储任何数据片段而无需进行转化,这不仅适用于结构化数据,也非常适用于非结构化数据.
Hadoop的一些使用情形示例:务必要记住的是,Hadoop必须与另一个应用程序合作,才能运行真正的预测性分析和机器学习.
通常情况下,这一应用程序是Spark.
Spark是一个具有增强功能的开放源代码项目.
在Hadoop中,您具有映射和缩减功能.
映射功能可以获取一个数据集并将其转换为另一个数据集.
这一新的数据集将元素细分为键/值对.
然后,缩减功能将这些键/值对合并为一组较小的键/值对.
在Spark中,您还可以加入、群集化、筛选、添加或删除数据,这为您提供了更多处理数据的机会.
Spark可提供高速分析,并具有内置的机器学习库.
Spark的内存中处理引擎可确保获得实时的预测结果.
需要记住的一个重要信息是,Spark和Hadoop要配合使用才能为您的组织提供这些优势.
实施Spark获得的重要功能:实时数据查询一个大型的支持性社区低延迟数据的快速流处理;运行工作负载的速度比Hadoop单独运行的速度快100倍3丰富的库零售商使用Hadoop帮助分析结构化和非结构化数据,从而帮助他们更准确地定制产品,更好地服务于客户.

对于能够帮助公司提供金融服务以防范欺诈的应用程序,Hadoop为其提供数据服务.
物流公司使用Hadoop支持的分析来评估其设备是否需要预防性维护.
5|预测性分析所需的计算基础架构电子书要充分利用Hadoop和Spark配对,您需要:1.
自动化服务器可腾出时间和资源发展机器学习,更快地为客户提供见解.

2.
功能强大且种类繁多的核心处理器,用于处理所有数据并运行这些算法.

3.
大量存储空间,可确保Hadoop运行而不受限制.
4.
可靠的服务器内存,使Spark的内存中处理能够以良好方式运行.
实现服务器自动化服务器自动化与运行预测性分析和机器学习有什么关系事实上,关系很大.
当您将陈旧的服务器替换为具有自动化功能的现代服务器时,您可能会获得:4运行预测性分析需要全面的自动化服务器这意味着可以提高见解的部署速度,让员工有更多时间专注于提供见解.
您希望您的分析服务器能够快速启动并运行,并且希望它们在发生故障时恢复联机状态.
您希望能够以高效的方式部署Hadoop群集,并尽可能在需要时尽快更新Hadoop和Spark.
自动化程度越高,手动维护流程上花费的时间就越少,这种维护会减慢分析见效的速度.

找到适用于Hadoop和Spark的全面服务器使用Hadoop和Spark执行预测性分析的工作需要拥有全部功能的服务器:在处理、存储和内存方面均表现出色.
处理器是您操作背后的"大脑",负责分析和解释其他硬件和软件发出的所有指令.
在机器学习中,处理器负责执行算法中的逻辑.
它扮演着很重要的角色;核数至关重要.
请务必选择可支持这些处理密集型工作负载的基础架构.
Hadoop是一种需要大量存储的应用程序,执行大规模批处理工作.
它需要处理海量数据,大小达PB级.
要运行Hadoop,请确保配置存储空间充足的服务器.
尽管Hadoop采用分布式模型,但每个单独的服务器或节点都需要在本地磁盘上具有足够的可用存储才能使其平稳运行.
了解Hadoop中存在多种类型的节点非常重要.
此电子书将重点介绍边缘节点产品(充当群集的网关守护设备)和工作机节点产品(推动数据的实际处理).

另一方面,Spark会占用大量内存.
尽管Spark最小的建议内存是每台机器8GB,但内存容量越大越好.
一些专家建议至少采用128或256GB的内存.
Spark建议最多为Spark分配75%的可用内存,剩余内存留给操作系统和缓冲区缓存使用.
6内存对于此应用程序尤其重要,因为它会跨多个并行操作将数据缓存在内存中.

总而言之,要充分利用预测性分析和机器学习,您需要能够完成所有工作的强力自动化服务器.
请继续阅读,了解专为这些资源密集型工作负载而构建的DellEMC服务器.
Spark建议为每个机器配置至少8至16个核心,以便处理预测性分析所需的全部数据.
543%部署速度提高43%38%应用程序更新速度提高38%43%系统可靠性提高43%37%用在例行手动IT基础架构管理上的时间缩短37%6|预测性分析所需的计算基础架构电子书PowerEdgeR640虽然边缘节点不需要执行密集的数据处理,但它仍然需要强大的处理器、存储和内存,以保持群集平稳运行.
DellEMCPowerEdgeR640恰好适合这项工作,不多也不少.
R640可让您配置最多两个第2代英特尔至强可扩展处理器和多达56个核心,实现计算资源扩展.
它包含多达24个DIMM(其中12个可以是NVDIMM或DCPMM),以及高达7.
68TB的内存.
8使用PowerEdgeR640,您可以创建NVMe高速缓存池,并使用2.
5"或3.
5"驱动器进行数据存储.
创建具有可扩展处理器、内存和存储的出色边缘节点配置.

奖项ITBrandPulse:机架式服务器2019市场引领者:"经过IT专业人员票选,DellEMC再次获得机架式服务器市场引领者奖项,这是他们七年内第三次获奖.
"首先,以下所有产品建议均可提供极具吸引力的自动化选项.
DellEMC高级服务器管理平台OpenManage,提供RESTfulAPI.
通过这些API,您可以为服务器部署、维护和资源调配等许多方面编写脚本.
您可以编写脚本,对其进行设置,以及清空.
OpenManage产品组合还支持Ansible框架,该框架提供了一些模块,使IT能够在多供应商场景中实现自动化.
这些模块以预编写脚本的形式提供,用于微调自动化.
7要构建Hadoop群集,您需要多种节点类型.
下图将重点介绍单个边缘节点和多个工作机节点.
边缘节点管理对Hadoop群集的访问,并充当Hadoop群集与外部网络之间的入口点.
边缘节点不负责计算密集型工作.
这类任务由工作机节点处理.
工作机节点为您承担了处理数据的繁重工作,并需要大量的内存和存储,以及强大的处理能力.
有关Hadoop的详细信息,您可以查看此处了解更多内容.
PowerEdge服务器满足您的预测性分析需求Hadoop群集边缘节点工作机节点工作机节点工作机节点边缘节点7|预测性分析所需的计算基础架构电子书PowerEdgeR740PowerEdgeR740是一个适合分析的平台,具有高度可扩展的内存(高达7.
68TB),可轻松运行Spark.
可扩展为多达16个2.
5"或8个3.
5"驱动器和高达128TB的存储,以满足容量需求,让您的Hadoop群集实现卓越性能.
R740配备第2代英特尔至强可扩展处理器系列,最高可配56个核心.
处理大量数据正需要这样的强大功能.
奖项IDEA2018年铜奖PowerEdgeR740xd除了PowerEdgeR740的功能以外,DellEMCPowerEdgeR740xd还增加了极高的存储容量选项,非常适用于Hadoop这样需要大量存储的数据密集型应用程序.
最多可选择24个NVMe驱动器,或者总共32个2.
5"或18个3.
5"驱动器和高达288TB的存储.
R740xd采用第二代英特尔至强可扩展处理器,在最近的测试中比上一代服务器R720xd处理的查询集数量增加900%,数据交付速度也提高99.
8%.
与此服务器的最新版本相比,采用第二代英特尔至强可扩展处理器的R740xd托管的查询集数量增加了400%,数据交付速度也提高27%.
9评价ServeTheHome:DellEMCPowerEdgeR740xd评价工作机节点PowerEdge服务器满足您的预测性分析需求工作机节点选项比较处理最高配置56个核心最高配置56个核心选项1:R740选项2:R740xd存储内存128TB288TB7.
68TB7.
68TB8|预测性分析所需的计算基础架构电子书Hadoop就绪型体系结构在构建Hadoop环境时,专业知识和基础架构能发挥重要作用.
10您可以选择减少自己的工作,购买经过验证的蓝图,了解如何构建群集.
适用于Hadoop的就绪型体系结构旨在满足数据分析要求、降低开发成本并提高性能.
尽管组织赶不上最后期限,在制定设置Hadoop平台决策方面费劲心力等情况屡见不鲜,但您的公司并不需要经历这些.
11适用于Hadoop的DellEMC就绪型体系结构就是为了满足您的所有数据分析需求而创建的解决方案.
DellEMC于2009年开始构建自定义Hadoop解决方案,并拥有实现Hadoop成功部署所需的专业知识、工具和解决方案.
ClouderaHadoop设计在基于ClouderaEnterprise软件和DellEMC硬件的解决方案中提供了Hadoop的关键要素,并为您提供方便的服务选项.
主要优势包括:12利用已经过优化和验证的解决方案克服内部Hadoop专业知识不足的问题缩短项目时间线并减少生产问题要详细了解适用于Hadoop的戴尔就绪型体系结构,请访问我们的网站或者立即联系我们.
Hadoop迁移服务准备好尝试迁移到Hadoop,但不确定如何去做DellTechnologies咨询服务可以帮助您.
如果您正苦于应对数据分析创造的机会和大量数据相关的繁重工作负载,那么您不是孤军奋战.
从单纯的数据迁移到完整的平台迁移,DellTechnologies咨询服务可根据您所在组织的需求,提供一切服务.
所有服务首先都会对当前的状态进行评估,再对未来状态的解决方案进行设计.
然后,我们对迁移进行试验,以测试和验证示例环境.
在成功完成试验后,将完全实施该解决方案.
13要开始迁移,请详细了解Hadoop迁移服务或联系DellTechnologiesServices专家.
解决方案和服务9|预测性分析所需的计算基础架构电子书我们来看一看实际案例中的预测性分析.
Epsilon是为卓越品牌提供忠诚度、电子邮件和其他营销计划的先进营销企业.

它使用大量数据点为众多收件人自定义个性化消息,从而确保为客户带来最大的收益.
正如Epsilon首席信息官RobertWalden所说:"我们所做的一切都是围绕着数据以及我们在适当时间向适当人员提供适当消息这一能力进行的.
"对于公司而言,继续保持当前每年翻一番的增长速度是首要任务.
这就需要能够跟上发展步伐的基础架构和员工.