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IBM Platform Computing在商用HPC地位更加稳固

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高性能计算最早用于满足大型科学研究和计算,但是随着各行业数据量的激增,更快的运算速度成为众多行业的新需求,高性能计算也开始应用于更多的商用领域,如金融服务、制造、数字媒体、能源、生命科学、政府、研究教育等。

作者:王涛 来源:ZDNetserver频道【原创】 2012年11月5日

关键字: HPC 高性能计算 IBM Platform Computing 大数据

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ZDNet至顶网服务器频道 11月05日 评论分析(文/王涛):运算能力一直为各行业的产品开发、关键业务决策提供强劲动力,也是企业保持核心竞争力的基础。在数据爆炸式增长的大背景下,漫长的处理时间往往限制了各行业在核心研发和关键业务上的突破,为了在运算速度上领先一步,加快计算速度和数据密集型应用的基础架构往往必不可少。

高性能计算最早用于满足大型科学研究和计算,但是随着各行业数据量的激增,更快的运算速度成为众多行业的新需求,高性能计算也开始应用于更多的商用领域,如金融服务、制造、数字媒体、能源、生命科学、政府、研究教育等。

由于高性能计算硬件架构普遍采用x86或Unix的集群来实现大规模并行计算,因此,如何对庞大的集群系统进行有序的管理无疑是一大难题。作为一家提供大规模、高性能计算集群管理工具的软件公司,Platform Computing面向海量数据处理,为金融、制造、能源、生命科学、政府研究等领域的用户部署、管理自身的计算资源,并为涉及大量数据处理的建模、仿真模拟等关键环节提供强大的计算支持。

从1992年成立至今,Platform Computing业绩表现出色,已经拥有超过2500多位用户,其中不乏一些全球顶尖的公司和研究机构,例如惠普、AMD、花旗银行、欧洲核子研究组织(CERN)。也正是看中了Platform Computing在商用领域的技术和业绩,2011年10月份,IBM宣布收购Platform Computing。两者的结合也预示出,除了继续稳固自身在商用HPC的地位,借助IBM全面的软硬件产品和技术实力,Platform Computing还会将其科技计算能力推向更多商用领域。

智能负载和资源管理加速关键型计算

Platform Computing之所以能被众多重点行业青睐,与其技术实力密不可分。作为一家专注于高性能计算领域的科技公司,IBM Platform Computing的产品包括中间件产品和基础架构管理软件,并应用于大量分布式环境,如关键任务型 technical computing(科技计算)、分析、大型数据和HPC云。无论是捆绑硬件的直接部署HPC方案,还是需要不同组件的全球性企业网格,Platform Computing均具备应对的方案,并能根据企业的发展进行灵活扩展。

在关键型Technical computing环境中,对计算能力的要求往往更为严苛,但值得强调的是,要想获得更强的计算能力,简单地添加更多的计算资源往往会增加管理的复杂度,同时也会引入新的成本负担,这时,重新检查计算资源,并使利用率最大化不失为更加理智的选择。如今,越来越多的企业意识到管理动态集群、网格和 HPC 云的重要性,并通过构建共享横向扩展分布式计算平台来获取最大计算价值。

其中,technical computing环境运行的往往是低延迟并行或批处理工作负载,其IT架构必须能动态的整合IT孤岛并优化异构应用程序,而technical computing 平台的核心则离不开工作负载调度和资源管理。Platform Computing提供了高度灵活、基于策略的调度模型,可以确保基于持续更新的作业优先级设定和资源分配状态之上的调度,分摊和保证策略还可以确保满足业务所需的资源份额,对每一个任务最大限度地利用基础架构的可用部分。

在高性能计算系统中,CPU+GPU的异构环境日渐成为主流,因为不同硬件对操作系统、虚拟化能力的要求不尽相同,因此异构环境给系统带来的复杂度可想而知,Platform Computing 可以将 IT 孤岛整合为适合计数据密集型应用程序的共享式服务,并管理异构的集群环境,从而使系统可以更快、更简便地在共享式集群或网格上部署异构应用程序。

总体而言,在technical computing环境中,Platform Computing负载调度和资源管理能力能使异构资源流动地共享,提高利用率以及吞吐量,使系统具备更佳的性能、更高的服务水平,同时减少管理 IT 所需的人力成本。

此外,流行的开源分布式计算架构Hadoop发展迅速,并开始为一些商用领域提供服务,值得注意的是,在2011年Platform Computing就与Apache软件基金会达成合作协议,在框架中为Hadoop提供API,从而确保开源HDFS开发能够与Platform MapReduce之类的商业软件保持完全兼容。具备了这个优势,Platform Computing无疑将使企业更高效地利用Apache Hadoop,也为Platform Computing在应对大数据领域的上佳表现埋下了更多可能。

为金融行业风险管理提供技术支撑

正如前文所说,Platform Computing完善的计算组合已经深入众多商用HPC领域,下面我们以金融行业为例,来介绍Platform Computing的technical Computing平台技术和方案。

对于金融市场中的公司来说,Basel III 和 Solvency II 等法规促使所有类型和规模的公司以近乎实时的方式评估风险,尤其是信贷和流动性领域的风险,使用分析方法几乎即时地了解数量庞大的数据。

面对日益严格的经济压力,要想从海量数据中及时获取优秀的洞察力,借助于technical Computing平台来进行风险管理已必不可少,Platform Computing的Technical Computing 解决方案还使交易公司能够优化其算法交易应用程序,以实现超低延迟。这种技术能够增加分析、扩展电子交易金融工具的范围,提高信息速度和效率,同时减少错误和削减费用,潜在性地带来大幅业务优势。

对于提升海量数据处理的时效性,增强系统的响应能力尤为关键,主动风险管理方法需要可高度扩展的基础架构,从而能够满足大型计算需求,并且支持以并行方式进行计算。Platform Computing专用 HPC 群集、网格和云使多个应用程序和业务线高效利用单个共享的异构基础架构,其技术可有效地对各种业务领域做出响应,其中包括市场的定价和信贷风险、合规性报告、交易前分析、回溯测试和新产品开发。

此外,Platform Computing软件具有良好的开放特性,对于转向高性能的 technical computing的企业,无论底层安装的是何种硬件,Platform Computing都可以为其提供技术和服务。

IBM Platform Computing 为Technical Computing 提供了领先的群集、网格和高性能计算云管理软件,这些产品将加快在分布式技术与分析计算环境上运行的时间和效率。此外,广泛的行业应用印证了IBM Platform Computing在商用HPC的稳固地位,同时也将宣告智慧计算时代的来临。

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