• 以新设备替换老设备。
• 实现数据中心更好的整体利用率。
• 降低购买设备的总成本。

考虑一下如下事实：今天的多核、多处理器系统与昨日的单核的庞然大物相较而言已是相去甚远。现代的服务器跟老家伙比起来，即便是开足马力，也能以消耗更低能量的方式来实现负荷目标。还有，再考虑一下使用模式。时至今日，把那些旧的单应用服务器迁移至运行于新硬件上的虚拟机器之上的虚拟机器已远非罕见。（译者：很拗口吧，实际上指的是现在的虚拟技术已经允许在虚拟的基础上多重虚拟）。其结果是：大多数情况下，曾经许多10台、20台甚至30台服务器才能满足的负载，现已可高效地仅运行于两三台设备上。随着海量的虚拟机器监控解决方案的出现，由于其中许多都是免费的，虚拟化是实现服务器整合目标最快捷的方式。

在许多情况下，即便是新老设备一对一的替换也能降低整体能源消耗。然而，通过把许多服务器的负载整合到单台设备上则可实现大量的能源节约。

显然，此非易事 – 不会是抛出一台新服务器、把一堆负载迁移过去然后回家享受周末那么简单。为了在一台虚拟单机上充分支持如此多的负载，海量的存储空间往往是必要的。但是即便加上SAN的电力需求，大部分大型的服务器整合项目仍实现了重大的能耗节省。

节约能耗本身就是一个进行服务器整合的主要理由，但还有其他的能源因素在起作用。比如说冷却。难道给30多台既老旧又低效的服务器降温会比两三台新的服务器加上一个SAN要便宜？除非你买了一个占满整个机房的SAN，我敢打赌冷却需求可大为降低。

整合项目并没有止步于数据中心。实际上，我们完全可以肯定， 这完全可以提高数据中心的能源利用率。想一想虚拟桌面基础设施吧（ VDI ）。通过在整个组织部署低功耗，以及在数据中心部署一些更节能的服务器，组织可以为台式电脑采取在服务器上实施的措施。简而言之，台式机基础设施的总拥有成本的会因此减少，其中包括节约了大量的能源。举个例子，假设你在用户桌面部署了200台瘦客户机型的终端，来取代200台的低能效的胖电脑。再假设需要五台服务器来支持这200个客户。做一下算术题你就会发现，这5台PC和200台瘦客户机的能源消费总量远比200台常规电脑的要的得多。您还可以得到 VDI的的其他一些好处，如桌面的快速部署，从而也降低整体管理成本。

服务器整合项目是越来越常见。如果你所在的组织还没有试水服务器虚拟化和整合的话，现正当时。此外，考虑一下VDI可能带来的好处。虽然这不是对每个组织都合适的灵丹妙药，VDI的确是可以直接且持续的大为降低成本的。

摘自：http://www.yeeyan.com/articles/view/%E5%8D%9A%E8%B4%A4/34583?tag_related

（2）简单的说，在物理层和计算负载之间如果有一个统一的（或近似统一）的软件层，你就可以组装一个一致的物理架构，去支持异构的抽象的IT环境。

（3）不在有为应用定制的系统了，那种定制的系统很难满足（应用）新负荷的需要，也很难满足原来的应用需求的改变。

（4）不在需要为每台服务器都增加一块统一的网卡，以支持一个共享的管理平台，（如果建立了那个管理平台），你会发现你自己在很长时间就锁定在这样一个管理架构里面，即使后来你发现有更好的管理平台了。

（5）不在需要去计算哪个服务器用SAN，哪个服务器用本地硬盘……他们可以两种都有–这使得当有新的负荷需要使用任何一种物理系统都非常容易。

（6）这不是某一个供应商或者一组竞争的供应商的游戏。相反，关注这种演变意味着你在将来购买和运行企业计算环境的方式。尽管我们siloed过去的高度客户化的计算系统意味着购买“零部件”走的是一条合乎逻辑的路，这有点象买车，你从honda买engine，从Ford买chassis，从 Costco买wheels，你也许可以组装成一台很好的车，假设你能让所有的零件工作在一起。

（7）而且，随着数据中心“ 部件”的标准化，使得客户组装起来越来越容易，使得组装的方式更加符合成本效益。然而把所有的部件组装在一起，需要花费来自各个专业的大量专业知识。即使是要完成基本的分布式应用部署，也需要对OS, network, and storage的术语和操作有相当程度的了解才能成功。

（8）然而虚拟化有点象驾驶控制汽车标准化，相同的人能开不同的车。在汽车行业，这样的标准使得汽车制造商能建立完整的、可操作的准备好的‘系统’以满足无数司机的需要。在超过四分之三的世纪里数量广大的司机并没有建立他们自己的汽车。

（9）同时，汽车制造商根据美学（又称‘客户经验’）、特点、价格制造出不同的汽车。这给了我们在汽车市场更多的选择。我也希望新一代的数据中心也能这么去做：系统采用相同的标准承担负荷的运行，但根据管理特性、性能要求、TCO又有所不同。

（10）然而这样的比喻并不完全贴切。比如，许多客户会买计算系统，这些计算系统再组合成更大的系统。换句话说，更大规模的客户会买一半，然后把他们的steering, throttle and brake system捆在一起，组装成一大堆Toyota Camrys。融合的环境是分型的，汽车行业不会这样…元件组装成’pods-集成电路板？’，然后组装成更大的系统。

（11）更大规模的安装采购，还只是"pod”, 那就是说，增加服务器性能或增加硬盘，开始变得毫无意义。我认为，这意味着去关注谁在进入服务器、存储、网络市场，还不如去搞清楚谁在进入统一计算的市场。

（12）虚拟化和自动化也有非常有趣的另外一面。数据中心文化也在发生根本性的改变。

（13）服务器、存储、网络的管理界面会很快变得非常模糊，并且再过10年，数据中心基础设施的运行可能只需少数的硬件维修专家、软件开发人员，以及整体架构的策略角色。企业和解决方案架构师会设计应用容量的虚拟配置，并把它们联系在一起。

（14）这意味着设置的系统管理员的角色，专门负责数据中心技术和处理case的人员，将会消失。CIO不再希望它们的管理员在数据中心发生中断时尽快修复，而是希望管理员去制定策略，这些策略允许自动系统让数据中心始终运行，另外要求管理员推荐相应的软件、硬件，以落实和实现这些策略。实际上，这些事情已经在web应用中出现，比如""web operator“一词经常定义为一种“似乎什么都懂”的一种管理员。

（15）那些没有发现具有成本效益的下一代系统的人，可能会迁移到外部的云环境，在那里他们自己用这些概念提供服务。如果只从数字来看，这实际上是大部分公司选择的方式。然而，许多云专家说，在技术上这么做的会是开发商，而不是系统管理员，这也是数据中心文化的改变。以后会越来越多。

（16）如果你还没有考虑到虚拟化会怎么改变数据中心的本质的话，我建议你现在是考虑的时候了。某种形式的统一计算和/或云计算，将是你的未来，也将会变革性的影响你对怎样建设和运行数据中心的看法。

摘自：http://www.yeeyan.com/articles/view/77399/35975?tag_related

我们下载了这封长达58页的报告，然后在此文中为你概括了我们的一些发现。

普华永道在这封报告中写道，语义网的底层技术（underlying technology）不仅仅可以应用在网络数据，而且也可以应用到“内部信息和非网络的外部信息”——其中包括公司的数据仓库。目前企业在关系数据库中痛苦挣扎，但是普华永道称语义网技术不光可以降低成本而且可以提供更多数据，更重要的是，公司可以将它们“不敏感"的本体（ontologies）贡献到 连接数据的云中。

”有了语义网，你就无需重复别人劳动重新创建你自己的本体，因为像 musicontology.com和DBpedia的公司已经创建了不少的本体而且将它们发布到网上了。既然它们是公开而且也有用，那么你可以使用他们 所创建的本体然后再恰当的地方使用即可。理论上，你可以将一些构成你商业模型的特定的非敏感业务本体公开，让别人也可以使用它们。”

我们对建立阅读完整的报告以全面了解本体。但是本体基本上可以被看成链接数据（connect data）和元数据（metadata）的混合体。普华永道继续解释，称本体技术正在发展成为针对机构的一种流行的业务整合技术。这封报告称，数据密集型的医疗，媒体，石油和天气行业可能会成为此次运动的早期领跑者。“

企业经常面临的一个网络技术问题就是缺乏对引入的控制权。普华永道也承认这点，但是它称企业只需控制部分数据——而不是所有数据。普华永道称，为了真正利用互联网的优势，企业需要充分利用它的规模性—— 如果不放弃一些控制权这是没办法实现的。因此普华永道建议企业”只对那些无需规模化的领域保持完全的受控环境。“

这面这个表是对采用连接数据的方式来进行数据管理所有来好处的一个绝好概括。

普华永道罗列出了许多致力于企业数据整合技术的语义技术提供商。这些解决方案中并不是所有的都是基于语义网标准的，但是大多数解决方案都或多或少的依附于语义网技术。普华永道罗列出的提供商有Cambridge Semantics，Collibra，Metatomix, OpenLink Software,和Talis集团。非常有意思的是，一些大的数据库提供商也涉足早期的企业语义网市场：微软就为Word 2007提供了一个开源的本体插件(Ontology Add-In)，Oracle提供Spatial 11g，这是119数据库的一个选项，根据普华永道的报告，它提供了形形色色的语义数据管理功能。

读者可以通过这个链接（link）免费下载这封报告，这封报道还为那些想进入语义网世界的企业打包提供了许多有用的信息。如果你的公司也正在使用语义网，你可以在下面评论中告诉我们，以及到目前为止，你公司的语义网使用情况怎么样。

摘自：http://www.yeeyan.com/articles/view/11302/43998