内存“思维速度”让数据转化为价值
业内共知，混合云计算模型中所涉及的高级分析以及效率正在从根本上改变企业业务的运营模式与竞争“套路”。
具体来说，混合云模型选择将较为轻量的工作负载放入公有云中，凭借虚拟化的技术手段将本地工作负载纳入快速部署的“行列”，随之允许将it组织内部运营的重点集中在高价值计算服务上，也就是高级分析中，进而提高效率。
作为一个闭环，当it组织交付高级分析功能的同时，完整的业务数据可进行瞬时处理，企业可以近乎即时地全面查看业务，完成通过经济高效的灵活解决方案将企业数据转化为价值的全部过程，如图：
在以上的过程中，内存数据库（例如sap hana）将操作数据库和分析数据库组合成包含最新可操作数据的实时数据池，其中高级分析正越来越多地通过内存数据库来实现，它使企业能够提高决策准确度和速度，这一点值得层层探究！
当今的内存技术如何？
展望技术发展，现今的内存分析技术从构建模块的角度可以分为两个类别，分别是能够实时分析tb级数据的事务应用程序（例如sap hana），以及运行事务应用程序的服务器。
为了便于深入讨论，可以暂且将第二个类别划分为三个主要子系统：
1.微处理器（时延小于1纳秒）
目前，英特尔®至强®处理器的功能已经可以做到超过全世界90%的数据中心。在这些种类多样的处理器中，最复杂的当属多达28个内核。
现代数据库应用程序将任务分解并散布到各个内核上，进而并行处理任务来充分利用这些内核，看似简单的处理器“并行性”示例印证了性能飞跃，而微处理器的唯一限制是从系统内存向微处理器的数据交付速率不够乐观。
2.内存（时延小于100纳秒）
当今的主流内存解决方案还是基于动态随机存取的存储器，并以2666mhz速率和不断增长的容量（用tb度量）来交付数据。
但是，它们与生俱来的易失性，表示在关闭并打开电源之后数据可能出现丢失，这就需要将数据重新加载到内存中，但又会导致时延增加。
3.存储（时延大于1,000,000纳秒，通常用毫秒度量）
目前的存储器由旋转式磁盘、3d nand以及名为3d xpoint™技术的新型媒体组合而成，该技术是英特尔®傲腾™固态盘的基础所在，不但显著缩短了时延，其存储容量还可以扩展到pb级。其展现出的持久性意味着在关闭并打开电源之后数据将被保留。
通过上述时延数值，我们得知，数据保留在内存中并接近cpu，将使时延保持在纳秒级；但在对存储发出请求后，时延就会从纳秒级变为毫秒级。
到底要如何创建可交付、具有内存级时延、高容量和低存储成本的技术呢？这就是英特尔工程师的工作重点。
内存技术正以思维速度采取行动
通过以上的技术梳理，进一步来说，为了让高级分析可操作，所呈现的数据集必须全面，并能够做到按照人类思维的节奏加以呈现，这可以被称为内存分析的“承诺”。
对此，alexander zeier教授博士在《内存数据管理；技术和应用》一书中曾予以概述：“内存分析允许针对运营数据运行分析，简化了软件和硬件环境，最终降低总体拥有成本（tco）。”这段概述不但有效定义了技术和tco的优势，还进一步定义了向决策者“实时”交付可操作数据的最佳时机，令人惊奇的是，这个最佳时机是有具体数值的，可参见人类“实时”的反应时间，这传达给我们一个基本的规则，如图：
如果用毫秒衡量思维速度，则提供数据的系统组件的时延必须用纳秒度量，才能使组合时延接近下限（550毫秒）。随后，用户可以将思路向外扩展到工作负载，例如机器学习训练以及人工智能（ai）构建模块等。换句话说，对于广泛的、被视为“人类”未来ai应用程序，它们的响应时间将必须大于或等于思维速度才能被视为对人类具备价值。
英特尔®傲腾™数据中心级
持久内存及示例用例
我们发现，英特尔®傲腾™数据中心级持久内存解决方案将内存从有限资源转化为快速、非易失性和经济实惠的充足资源。
该创新解决方案在2018年的下半年进入市场，将更多的数据移进处理器，以便高效达成实时访问、处理和分析数据，再也无需经过从存储器检索数据这一环节，其洞察时间有望从数小时和数天缩短到数秒。
从根本上改变了放置在处理器附近的内存量，并以经济高效方式完成，进而调整实时处理的数据量，加快有效决策的过程，印证了forbes在 2017年的一篇文章中声明持久内存将实现计算变革的结论。
由于具备加快大数据集处理速度的潜力，持久内存技术势必在行业领域内影响广泛，包括科研、制造、金融、石油以及天然气、零售和医疗等。尽管我们已经将重点放在内存分析上，但it经理确实可以做到为内存密集型和i/o密集型工作负载部署英特尔持久内存。
“ 持久内存是缺失的一环——企业将重塑基础设施和业务模型，以利用无处不在的网络连接和iot智能。”
增值工作负载中的多个用例
部署过程中，it经理应该查找内存密集型和i/o密集型数据中心工作负载，其中包括广泛的分析工作负载，例如内存数据库、企业资源规划（erp）、在线事务处理（oltp）和人工智能训练和推理等。
潜力发掘&可做什么？
尽管持久内存可能是缺失一环，但它本身并不是解决方案，既不会替代传统的动态随机存取存储器，也不会替代存储器；相反，it决策者需要从战略上考虑传统动态随机存取存储器、持久内存和传统固态盘的正确组合，才能推进实时系统。
关于这一点，埃森哲与英特尔可以帮助企业做好准备，过渡至持久内存技术并获得巨大优势，其中包括对新架构进行战略规划和测试，以评估有助于转换业务的功能和用例。
企业应当考虑几个方面：
• 支持业务增长的洞察种类
• 放置内存的数据集大小
• 最符合实际要求的平台
进而深入谈谈当前的技术配置，以及未来降低成本和抓住机遇的方案等。
对于内存分析解决方案，英特尔提供了it经理需要部署的软件和硬件。其中解决方案（如在基于英特尔®至强®处理器的平台上运行的sap hana）根据数据分析结果能够提供稳健的框架，但是tco方程通常不会累计。对于多数企业来说，为了支持实时分析而配置数tb的动态随机存取存储器成本较高。
基于此，全新英特尔®至强®可扩展处理器为广泛的工作负载提供了巨大的性能飞跃。与上一代英特尔®至强®处理器和利用数据并行性的新英特尔®avx-512指令相比，新型处理器的内存带宽多50%。
另外，基于英特尔®3d xpoint™技术，英特尔®傲腾™固态盘为企业数据中心提供高性能存储，其持久内存将以较低的成本为企业数据中心提供高性能、高容量内存等，收效显著。
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展望技术发展，现今的内存分析技术从构建模块的角度可以分为两个类别，分别是能够实时分析tb级数据的事务应用程序（例如sap hana），以及运行事务应用程序的服务器。
为了便于深入讨论，可以暂且将第二个类别划分为三个主要子系统：
1.微处理器（时延小于1纳秒）
目前，英特尔®至强®处理器的功能已经可以做到超过全世界90%的数据中心。在这些种类多样的处理器中，最复杂的当属多达28个内核。
现代数据库应用程序将任务分解并散布到各个内核上，进而并行处理任务来充分利用这些内核，看似简单的处理器“并行性”示例印证了性能飞跃，而微处理器的唯一限制是从系统内存向微处理器的数据交付速率不够乐观。
2.内存（时延小于100纳秒）
当今的主流内存解决方案还是基于动态随机存取的存储器，并以2666mhz速率和不断增长的容量（用tb度量）来交付数据。
但是，它们与生俱来的易失性，表示在关闭并打开电源之后数据可能出现丢失，这就需要将数据重新加载到内存中，但又会导致时延增加。
3.存储（时延大于1,000,000纳秒，通常用毫秒度量）
目前的存储器由旋转式磁盘、3d nand以及名为3d xpoint™技术的新型媒体组合而成，该技术是英特尔®傲腾™固态盘的基础所在，不但显著缩短了时延，其存储容量还可以扩展到pb级。其展现出的持久性意味着在关闭并打开电源之后数据将被保留。
通过上述时延数值，我们得知，数据保留在内存中并接近cpu，将使时延保持在纳秒级；但在对存储发出请求后，时延就会从纳秒级变为毫秒级。
到底要如何创建可交付、具有内存级时延、高容量和低存储成本的技术呢？这就是英特尔工程师的工作重点。
内存技术正以思维速度采取行动
通过以上的技术梳理，进一步来说，为了让高级分析可操作，所呈现的数据集必须全面，并能够做到按照人类思维的节奏加以呈现，这可以被称为内存分析的“承诺”。
对此，alexander zeier教授博士在《内存数据管理；技术和应用》一书中曾予以概述：“内存分析允许针对运营数据运行分析，简化了软件和硬件环境，最终降低总体拥有成本（tco）。”这段概述不但有效定义了技术和tco的优势，还进一步定义了向决策者“实时”交付可操作数据的最佳时机，令人惊奇的是，这个最佳时机是有具体数值的，可参见人类“实时”的反应时间，这传达给我们一个基本的规则，如图：
如果用毫秒衡量思维速度，则提供数据的系统组件的时延必须用纳秒度量，才能使组合时延接近下限（550毫秒）。随后，用户可以将思路向外扩展到工作负载，例如机器学习训练以及人工智能（ai）构建模块等。换句话说，对于广泛的、被视为“人类”未来ai应用程序，它们的响应时间将必须大于或等于思维速度才能被视为对人类具备价值。
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