本篇文章2662字，读完约7分钟
云计算时代已经到来，随之而来的是大数据时代。 2011年，大约产生了4个电子商务数据，这可能等于人类从公元前3000年到公元前2000年产生的所有数据的总和。 在数字经济中，我们的数据将每18个月翻一番。 内存计算时代即将到来[h/]许多人都在说:“无论磁盘是否熔化，闪存都是未来的趋势。” 2011年，一个叫做“内存计算”的术语突然出现在我们的视野中，emc、Oracle和sap都相继推出了相关的内存计算解决方案。 随着内存价格的下降，下一代内存计算时代即将到来。速度的定量计算引起的质变也开始了。 早在2008年，emc就率先在企业存储系统中采用了基于闪存的固态驱动器，去年5月举行的2011年emc世界大会的主题是“当云计算遇到大数据时”。emc信息基础架构产品部门总裁帕特·基辛格(Pat Kissinger)解释了emc在emc世界进一步推广闪存技术应用的战略。该战略涵盖许多方面，旨在为客户降低成本，并大幅提高存储系统和应用程序的性能。 sap的内存计算产品hana自2010年就有传言。去年6月，sap正式宣布向全球客户正式提供内存计算产品sap hana应用软件，sap正式加入了内存计算的战场。 sap的老对手甲骨文也在甲骨文全球大会2011年发布了一款名为exalytics的内存计算系统。作为甲骨文商业智能拥有的智能机器，其1tb内存的配置也表明甲骨文不愿意在内存计算领域落后。 那么，内存计算能给我们带来什么呢？思爱普联合首席执行官兼执行董事会成员孟定明描述了思爱普内存计算技术的作用:“这是历史上第一次一家公司能够将销售和市场细分数据带到云中，而且是实时进行的。”重新细分市场，重新调整企业流程、企业模式和企业营销模式。” 在数字经济中，智能电表可以实时跟踪能源消耗和分析数十亿数据电量。这样，可以节约能源，使用可再生能源，环境会变得更好。正如孟鼎铭所说:“深刻而根本的变化正在发生，这将彻底改变企业的经营方式。”企业需要更加社会化，更加考虑顾客的需要和顾客的需要。” 大数据和云计算 正是基于这种需求，在大数据时代，内存计算技术应运而生，正如孟定明所说:“我们可以将结构化数据与非结构化数据相结合。”我们有各种可以模拟的新商业模式，我们可以调整我们的制造结构，我们可以重新考虑我们的市场细分和价格策略。所有这些都可以在几秒钟内完成。以前完全不可思议。“ 如果内存计算技术出现的充分条件是大数据时代企业对数据处理的高要求，那么内存价格的持续下降就是内存计算技术发展的必要条件。 使用内存计算，大量数据必须加载到内存中，并且内存成本将比传统的数据库解决方案大得多。 幸运的是，it中间件的发展仍在按照摩尔定律前进，内存价格也在下降，就像sap解决方案和架构部总经理张说的:“您十年前跟他谈过话。1 tb的记忆，人们会认为你是个疯子；目前，4兆内存几乎是20000元，对于一个企业自己的it投资来说是非常小的。“。底层半导体技术的提高将导致软件行业的进一步变革，并帮助整个行业做出更大的改进，这也是一个必然的趋势。 同时，相关技术的应用也可以降低使用内存代替硬盘所增加的成本。例如，sap hana的内存压缩技术可以将数据压缩20倍以上。压缩20倍的1tb数据只需要50gb，因此内存成本可能会大幅下降。 通过加快大数据的处理速度，我们的业务活动甚至我们的生活都将从定量转变为定性。张给记者举了一个农夫山泉的例子:“农夫山泉是sap内存计算技术的第一个客户，它的所有销售数据都加载到hana中，然后进行分析和计算。在其原始平台上，不可能完全加载所有历史数据进行计算。如果你必须计算，你可以做到，但分析周期可能需要几年。Hana让他们有机会加载所有的历史数据，在几秒钟内完成所有的假设分析，并根据地区和天气分析销售量。这些分析在过去是不可能的。“ 不仅是大型企业，小型企业也需要面对大数据和内存计算。张认为:“整个行业有一个大数据不等于大企业的趋势”，任何规模的企业都会面临大数据的话题。张说:“无论企业规模有多大，他们都会通过网络营销接触到更多的客户。最基本的营销方法是通过微博、论坛和更多的媒体广告。例如，通过微博，可以生成的数据是几何图形。这个产品卖得好不好，消费者喜不喜欢，是否有改进的空空间，都可以通过消费者之间的舆论监督很好地获得。不管公司有多大。“ 在大数据时代，内存计算技术不仅可以应用于商业领域，还可以改变我们的生活。在我国，人口政策、临床医学研究乃至民生工程都涉及复杂的计算和运算，而内存计算技术可以为这些行业和事业做出更大的贡献。” 防患于未然[h/]内存计算和云计算的结合无疑是令人兴奋的，基于sap hana的新一代内存应用程序sap businessobjects可以在云中应用。 然而，如果将内存计算技术应用到云中，这里有一个非常明显的问题。虽然使用内存计算可以在云中实现高速的信息提取和计算，但是这些计算出来的数据最终会被分散的终端使用，web模式失败的阴影仍然笼罩在我们的头上，也就是说，将信息传输到分布式客户端需要时间。在来回请求的过程中，信息的传输速率不会因为内存计算的应用而提高，而只会受到带宽的影响。目前，国内的带宽能否承受大数据的传输还是一个问号，没有足够的带宽支持，内存计算能给我们带来多大的影响还是一个问题。 考虑到这一点，与“大云”模型相比，苹果的“一些小云”模型可能更适合内存计算在云计算中的未来应用。凭借苹果强大的终端计算能力，icloud已经形成了一个类似服务器的p2p网络。这种云计算模式不仅避免了网络模式的阴影，而且充分利用了内存计算的高速信息处理能力。 在内存增加的情况下，有必要尽早关注如何处理散热问题。为了解决数据中心的散热问题，世界各地的主要互联网公司已经竭尽所能。有些人用雪山散热，有些人用海水散热，如何散热也是一个难题。 此外，使用内存提取数据大大提高了信息处理速度，但首先需要面对的问题是如何清理临时内存。如果临时内存不能及时清理，将严重影响运行速度。 同时，目前，大多数病毒攻击内存。如果内存计算技术在未来得到广泛普及，甚至完全取代硬盘，那么如何保证我们的信息安全，如何防范这种针对内存的各种攻击，都应该得到重视。 总之，内存计算是未来的大趋势，这种大趋势不会改变。目前，emc、Oracle和sap在内存计算领域都有正确的战略眼光，但内存计算毕竟是一项相对较新的技术。如何在上述隐患暴露之前采取预防措施是未来成败的关键。
