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2009年即将过去,对于行业的变化有目共睹,创新技术的涌现不仅加速推动产业的发展,同样也给未来留下很多猜想。在这些炙手可热的技术中,涌现出突出的十大新兴企业技术,我们有理由去检验和感受这些技术在企业中产生巨大的影响。尽管十大新兴企业技术中的每种技术都在使用,但并不是所有被广泛采用,仿佛是市场需求不够,或是应用并未升级....
对于IT行业来说,年末回顾一年技术的变化,评出有可能降低成本、改变我们 工作模式、开拓新领域的新技术。同时哪些技术将会在未来产生巨大影响?从下面的2009年十大新兴企业级技术中我们逐一回味:
多核芯片
能耗的损失以及处理器高热量,使得单线程芯片并未无休止的一直走下去。鉴于此,处理器厂商从单线程转向了多线程,随后又从单一快速核设计转向了多个虽然速度较慢但是可并行执行代码的多核。
另外,多核芯片耗电量低,发热量小,工作效率更高。在服务器领域,他们正是企业IT人员保证运营的核心需求。而多核并行负载更有价值,对于一个新的100核Tilera Tile Gx,假设有合适的软件支持,那么它的能源消耗更低。
固态硬盘
如今,固态硬盘已经被广泛应用,如使用固态硬盘做为外部缓存以提高应用程序的性能。与传统机械硬盘相比,固态硬盘的价格仍然偏高,但是与添加服务器内 存条相比,它们还是便宜多了。
I/O虚拟化
面对网络和存储后端性能,I/O虚拟化技术的出现,解决了运行虚拟化软件的服务器所出现的问题。/O虚拟化是服务器虚拟化的主要组成部分。当你运行一台服务器上的若干虚拟机时,I/O将成为一个重要的制约虚拟软件与网络通信以及后端存储的瓶颈。每一个都需要它自己的I/O,虚拟I/O就是这样可以跨高带宽连接给每个虚拟机分配独立的带宽。
重复数据删除
如今,数据是企业的核心。企业数据每18个月就增加一倍,购买存储和管理大量增长的数据占用了所有的IT带宽,直至存储系统崩溃。导致这一问题的原因经常是从电子邮件到备份,很多业务数据是多余的。更为重要的是这些数据在商业价值方面都没有有效期。为此,我们必须要找到一种可以降低数据存储量,又无需牺牲有用数据。重复数据删除在未来几年,我们预计在主存储也会非常重要。
桌面虚拟化
早在上世纪九十年代中期,桌面虚拟化就已经出现,不过如今的虚拟化与之前的有所变化,所有的都和总体拥有成本相关。桌面虚拟化通过在服务器一端存储桌面数据,配置和应用程序,使IT可以集中管理和控制。用户通过一个精简客户端访问。最令人高兴的一点是把桌面虚拟化植入用户端应用程序内。据Citrix和VMware公司表示,使用标准PC硬件,它将有更大的管理能力。
安全清单
在当今许多企业中,用户仍然有许多办法控制在他们的台式机或笔记本电脑上运行的内容。但是由于更加复杂的新恶意软件急剧增长,利用恶意软件实施攻击的有组织犯罪案件数量也在增长面对大量涌入的恶意变形软件的围攻,使用签名来检测病毒,蠕虫和木马的老方法已经不再起作用。
因此,安全清单对那些用一个或多个用密码编写的文件进行识别。然后,监控系统就阻止了未经批准的应用,同时也防止了未经批准的程序运行。也许很快,这种方法就会普及。
跨平台的移动应用开发
跨平台开发在企业应用一直没有得到很好地普及原因有两个:一是开发人员需要花时间学习如何为个人智能手机设备写程序;第二个是缺乏从一个设备到另一个设备的便携性。跨平台移动应用开发环境,可以让开发者写一次应用,但能在多个不同的设备上运行。
对于企业来说,跨平台应用开发可大力促进研发和部署行动应用。你不可能让每位雇员都使用相同的智能手机,即使你做到了,针对特定平台的应用也让你局 在了一个平台上。通过跨平台应用开发,你在开发应用程序时,将可以不用再针对特定平台进行研究,所开发的应用也可以在许多设备上运行。未来,广泛部署移动 企业应用将成为现实。
硬件能源管理
绿色节能已经成为行业倡导,不仅通过降低能源消耗保护地球,同时可以帮助企业节省资金。新的硬件技术大幅度降低了能耗,更有效的电源适配器和在不需要时能够自动降低速度或关闭的硬盘正在被广泛应用。同样,多家存储厂商也开始生产能够在不使用时降低转速或关闭的硬盘。最新的CPU、主板和网卡等硬件也开始引入节能概念。
映射和化简(MapReduce)
MapReduce是Google开发的C++编程工具,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(化简)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。映射和化简简单说来,一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表。
事实上,每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被更改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。这就是说,Map操作是可以高度并行的,这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。
NoSQL数据库
以前的数据库现在已经跟不上时代?原因之一是无法处理来自Web 2.0应用的大量数据。事实上,NoSQL数据库在刚提出时就遇到了很大的挑战。对于现在企业存储的多数数据来讲都基于SQL数据库。之所以叫做NOSQL数据库,对于少数结构数据如安全日志和系统日志能够运行的很好,同时没有很多限制,这也就是他们处理数据更快的原因。
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