哪些业务应用程序可以从这项技术创新中受益或受益?
存储类内存(scm)正在迅速摆脱标准技术的炒作周期，进入现实世界。那么有什么好处吗?很简单：突破性的延迟性能。与最新的存储协议nvme和nvme-of结合使用时，系统总响应时间可以缩短一半。
现在，多家供应商在其服务器和存储解决方案中提供了存储类内存(scm)，并且在整个供应商环境中都存在各种实现和支持的可用性模型。服务器通常将单端口存储类内存(scm)驱动器集成到其系统中，一些存储供应商将存储类内存(scm)用作前期磁盘缓存，并且开始看到双端口存储类内存(scm)驱动器作为持久性存储层的出现，类似于闪存实现。
但是存储类内存(scm)和容量不是免费的，这引出了一个问题：鉴于相关的价格优势，哪些业务应用程序可以从这项技术创新中受益或受益?以下是五个推荐的业务应用程序，它们将显著受益于存储类内存(scm)。
dell科技产品管理高级副总裁travis vigil是数据存储方面受人尊敬的行业专家，对此进行了阐述。
数据点1：实时预订应用程序
更快的响应时间意味着客户更满意。在这一点上，作为消费者期望得到即时的满足。当消费者遇到延迟时，他们很容易感到沮丧。商业也是如此;如果加载病历时间过长，则会对医疗专业人员造成严重的焦虑。甚至几秒钟的等待时间似乎也很长，这额外的两秒钟乘以数百名客户或员工可能会浪费更长的时间。
数据点2：电子交易应用
对于这些应用程序来说，时间就是金钱。更快的响应时间导致更快的交易执行和确认。根据交易执行价格的变化，微秒可能意味着数百万美元的损失。这些应用程序需要最快的端到端响应时间才能具有竞争力。
数据点3：高性能数据库
大型数据库(例如oracle以及一些sql和erp实施)始终受益于更好的性能。随着这些数据库的增长，变得更加分散并且需要从更多位置进行访问，延迟的微小变化会产生越来越大的总体性能影响。存储类内存(scm)无需重大it架构更改即可帮助解决这些延迟问题。
数据点4：实时分析
当涉及欺诈检测或营销应用程序时，时间就是金钱。这些只是实时分析如何改变开展业务方式的两个示例。实时分析是一场微秒级的游戏，而运营改进的商业价值将很容易超过增加的媒体成本。
数据点5：大数据应用
splunk搜索之类的应用程序可以分析并可视化从构成it基础设施和业务的许多不同来源(例如网站、应用程序、传感器、设备等)收集的数据。通常，这些应用程序具有执行大多数搜索的“热/暖数据”层中的最新数据。快速搜索对于实时分析和可视化至关重要，存储类内存(scm)为这些大数据应用程序实现了前所未有的处理水平。
存储类内存(scm)与机器学习和人工智能相结合，可实现大规模的工作负载整合。可以智能地优化数据放置的系统-在正确的时间将正确的数据放置在正确的介质上，可以为整个企业带来巨大的客户利益。估计表明，有10%的数据为90%的i/o提供服务。如果那10%放在存储类内存(scm)媒体上，那么将会共赢。it从业人员可以为几乎所有用户提供更好的响应时间，同时巩固其it基础设施和覆盖范围。
像任何技术采用曲线一样，希望存储类内存(scm)最初遵循通常用于特定应用的正常路径，然后随着经济下滑而扩大范围。这就是考虑五个渴望采用存储类内存(scm)带来的延迟增加的早期采用者应用程序的重要性的原因。
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但是存储类内存(scm)和容量不是免费的，这引出了一个问题：鉴于相关的价格优势，哪些业务应用程序可以从这项技术创新中受益或受益?以下是五个推荐的业务应用程序，它们将显著受益于存储类内存(scm)。
dell科技产品管理高级副总裁travis vigil是数据存储方面受人尊敬的行业专家，对此进行了阐述。
数据点1：实时预订应用程序
更快的响应时间意味着客户更满意。在这一点上，作为消费者期望得到即时的满足。当消费者遇到延迟时，他们很容易感到沮丧。商业也是如此;如果加载病历时间过长，则会对医疗专业人员造成严重的焦虑。甚至几秒钟的等待时间似乎也很长，这额外的两秒钟乘以数百名客户或员工可能会浪费更长的时间。
数据点2：电子交易应用
对于这些应用程序来说，时间就是金钱。更快的响应时间导致更快的交易执行和确认。根据交易执行价格的变化，微秒可能意味着数百万美元的损失。这些应用程序需要最快的端到端响应时间才能具有竞争力。
数据点3：高性能数据库
大型数据库(例如oracle以及一些sql和erp实施)始终受益于更好的性能。随着这些数据库的增长，变得更加分散并且需要从更多位置进行访问，延迟的微小变化会产生越来越大的总体性能影响。存储类内存(scm)无需重大it架构更改即可帮助解决这些延迟问题。
数据点4：实时分析
当涉及欺诈检测或营销应用程序时，时间就是金钱。这些只是实时分析如何改变开展业务方式的两个示例。实时分析是一场微秒级的游戏，而运营改进的商业价值将很容易超过增加的媒体成本。
数据点5：大数据应用
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存储类内存(scm)与机器学习和人工智能相结合，可实现大规模的工作负载整合。可以智能地优化数据放置的系统-在正确的时间将正确的数据放置在正确的介质上，可以为整个企业带来巨大的客户利益。估计表明，有10%的数据为90%的i/o提供服务。如果那10%放在存储类内存(scm)媒体上，那么将会共赢。it从业人员可以为几乎所有用户提供更好的响应时间，同时巩固其it基础设施和覆盖范围。
像任何技术采用曲线一样，希望存储类内存(scm)最初遵循通常用于特定应用的正常路径，然后随着经济下滑而扩大范围。这就是考虑五个渴望采用存储类内存(scm)带来的延迟增加的早期采用者应用程序的重要性的原因。
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