强势应对海量数据，内存分析放大招

只闻其名，不见其形，从小听到大的”黑洞“，终于让我们在有生之年见到了它的真容，只能说幽暗的宇宙美丽也调皮，长久以来人类关于黑洞的探索，在这一刻终于得到影像印证。相信很多人心中都有一个疑惑，为黑洞拍张照片需要两年时间？究其原因一个字“难”！难在哪？“数据”！

首先，望远镜观测到的数据量非常庞大,2017年时8个望远镜的数据量达到了10PB，2018年又增加了格陵兰岛望远镜，庞大的数据量让数据处理的难度不断加大，且在数据处理的过程当中还伴随着不少技术难题。

这张“冲洗”出的照片，蕴含着复杂的后期数据处理分析，而这一过程中涉及的数据量之多，处理难度之大都是前所未有的。那有没有办法，尽快揭开宇宙神秘的面纱？有没有办法，在面对庞大数据量的时候，我们有更高效快捷的方式去处理它们呢？

强势应对海量数据 内存分析放大招

就拿一张小小的黑洞照片来说，它背后的数据量需要一万块500GB硬盘才能装满，而这一万块硬盘高达半吨之重，这么”重“的数据，分析起来已经够难，还想要快速分析那更是难上加难！庞大的数据量不应该成为人类进步的绊脚石，恰恰相反，将其中蕴含的价值挖掘出来，我们将拥有无限宝贵资源。

根据IDC预测，到2025年，全球数据量将从2018年的33ZB增加到175ZB，随着接入大容量数据能力的提高，从这些数据中提取价值的需求势必也在提升。而这也意味着我们了更广泛的工具选择，其中内存分析就是一个绝好的工具，那么它在处理海量数据时到底有多靠谱？

首先，顾名思义，内存分析就是将数据在存储层向上移动，使其更接近CPU，以便加快内存访问速度以更快地进行分析，并缩短获取洞察的时间。所以，倘若那半吨重的数据，运用内存分析或许我们就不会等那么久了。

内存分析的优势可不少，其中包括降低IT成本、简化基础设施、延长运行时间、降低时延、优化数据同步、减少数据副本以及缩短开发周期。此外，更快速地提供大量更深入的实时洞察，从而帮助创造新的机会，以推动和增强服务交付。

光说不练假把式 应用案例来一遍

内存分析如此强大，在助力临床医疗、零售业、金融服务业、智能运营供应链、呼叫中心和客户流失方面都已全面落地，并表现出色。下面我们就来看看运用内存分析解决行业痛点的两个真实案例，一睹其风采。

全球领先的专业化学品公司Evonik，致力于实现总体拥有成本(TCO)效率的进一步提升，经过精挑细选，最后采用了内存分析方法解决了实际工作中遇到的难题。现在Evonik可以灵活并更高效地将数据集集成到其SAPHANA*平台中，并做好存储大容量数据集的准备。除此之外，一家提供全国广告产品的ZypMedia公司，借助内存分析确保了每秒处理大约500,000个事务请求，响应时间低至半毫秒，凭借速度和灵活性提供这种高质量服务。

深入了解内存分析传统架构已力不从心

内存分析已经在如此多的场景顺利落地，并帮助企业巧妙化解行业难题，相信好奇的宝宝们心中已经有了一个疑问，如此强大的内存分析，需求一定少不了，这对于IT负责人来说挑战可不小，因为他们需要从更大的数据集中提取更多价值。此时，不得不考虑他们所采用的架构能否支持内存运营，以及如何满足目前和将来的需求。

由于架构方面的需求基本取决于组织的能力和经验，而传统的架构可能会使用运营数据库来存储和管理当前数据，在将这些数据发送到组织数据仓库进行分析前，需要先对其进行批处理。然而，在许多企业中，这一模式正在逐渐被单一混合事务和分析处理架构取代，如此一来，便可以为一些受益于内存分析的关键平台和应用提供支持。而如果考虑采用HTAP，则需要考虑哪种形式更适合当前业务。然而，内涵式HTAP则更进了一步，其将分析功能嵌入事务本身以影响其结果。

不难发现，更高的工作需求，要求我们必须采用支持实时数据处理和分析的IT基础设施。那么，到底有没有一种架构可以完美支持所需内存运行，并能够满足目前和将来的需求呢？答案来了，上面提到的化学公司正是借助了英特尔®傲腾TM数据中心级持久内存，改善了实际性能和总体拥有成本；而广告产品公司则借助英特尔®至强®可扩展处理器，实现了动态广告投放。

而这一切都要归功于英特尔®至强®平台构建内存分析堆栈，让采集和处理大容量数据能力大大提升，已达到帮助行业实时甚至提前识别趋势与洞察并做出响应。由此可见，存储和内存方面的创新型产品，确实将困扰我们的数据难题快速解决消化，不信你接着看，适用于数据中心的英特尔®傲腾TM固态盘，其采用非易失性内存技术，可提供类似DRAM的性能并具有固态盘存储的持久性。为了推进这一变革，英特尔®傲腾TM数据中心级持久内存，配备全新一代的英特尔®至强®可扩展处理器，将此优势与CPU内存总线直接结合。这样一来，可更好地兼顾高容量、经济性和持久性。

极简内存分析助力数据资源价值最大化

数据处理能力永远赶不上生成数据的速度，因此，必须将数据战略的重点放在充分发挥数据资源的价值上，那么如何将好钢用在刀刃上呢？为简化内存分析，英特尔不仅设计并优化了一系列数据中心技术，用以加快数据驱动型洞察，还在存储架构上做了不小的文章，使得内存容量超出DRAM限制，更好地兼顾性能和成本。如此一来，就可以提供内存分析工作负载通常所需的快速可扩展性和灵活性。除了持续致力于硬件创新外，它们开发了通过基准测试且完全集成的软件和硬件堆栈，支持特定工作负载，缩短服务交付时间和上市时间。

内存数据库已不单单是面向特殊分析工作负载的一种昂贵方案，而是在向着实现更广泛的目标转变。从人类生活到行业应用，甚至到宇宙探索，人类数据正以指数级增长，面对海量数据，如何充分发挥数据资源价值，基于英特尔®至强®平台构建的内存分析堆栈给了我们最好的答案。当然我们也相信，未来英特尔将会有更多的创新与探索，为企业数据带来革新的同时，创造无限可能性。