鑒于現如今的企業(yè)都在開始積極的挖掘并分析大數據，目前已然有了一些變化的征兆正在形成。

這一次，似乎是HPC(高性能計算)的硬件供應商們在進行一些反思：到底哪些硬件設備能夠為大數據的有效載荷提供最佳的處理，以便能夠滿足對大數據盡快處理和分析的需求。

大數據的HPC遺產扎根于高校和科研院所，以其超大的碳排放量和運作成本維持著超級計算。但是，一般的大型企業(yè)和中小企業(yè)并不適合運營這樣的空間。相反，這些企業(yè)希望獲得的是他們負擔得起的、且可擴展的強大計算能力。這樣，大數據可以作為他們數據中心的預算。除非這些企業(yè)選擇采用云服務提供商的托管服務，并讓云服務提供商來替他們運行大數據的處理和分析工作，否則，他們也需要尋找真正的(而非虛擬化)HPC平臺，因為高性能計算和大數據在虛擬化環(huán)境中的表現并非良好。

到目前為止，大型企業(yè)在其企業(yè)級數據中心所選擇的大數據處理平臺所采用的均為x86服務器。部分的原因是緣于這些服務器在大數據處理集群的易擴展性，方便了企業(yè)擴大他們的大數據處理能力。另一個原因是x86級服務器比較符合一般企業(yè)的經濟承受能力。即使如此，這些服務器也必須進行特殊的配置，以便滿足HPC的并行處理以及操作大數據分析。

在x86硬件架構中，大數據可以并行處理，但每臺服務器只能有兩個線程。相比之下，在一個RISC(精簡指令集計算機)芯片環(huán)境，習慣上運行Unix的計算機，可以并行處理四個線程，每臺服務器提高了一倍。

大數據解決方案供應商們是如何應對這一現象的呢?

IBM在早在幾年前就推出了其基于RISC的電力系統(tǒng)。具備擴展能力，能夠為大數據的HPC運行Linux和Unix(AIX)集群。為了與之抗衡，甲骨文則在2013年第一季度末推出了其SPARCT5處理器。

而伴隨著這一系列新產品紛紛上市的一個有趣的背景是基于RISC的Unix計算機市場實際上一直在萎縮下降。故而業(yè)內對于供應商們?yōu)槭裁磿�在這方面做出重大投資或多或少的存在著某些不理解。

而當我們意識到未來的大數據處理可能會超越基于x86的計算平臺說能夠提供的能力之后，上述疑惑的答案就變得簡單了。今天的基于RISC的服務器也可以運行Linux和Unix，這是非常有益的，因為企業(yè)的IT部門往往有充足的Linux人才，但Unix人才卻不一定。

所以，當您的企業(yè)需要繼續(xù)在數據中心部署大數據分析項目時，您會怎么做呢?如下，是我們給您的一些建議，供您參考借鑒：

1、重新考慮你企業(yè)的資產規(guī)劃

許多企業(yè)的數據中心站點已經在考慮實施在x86級服務器上部署大數據處理集群了。但是，現在就考慮采用基于RISC的系統(tǒng)還為時尚早，畢竟這些是未來才會用到的。朝著這方面考慮的話，不僅需要消耗大量的資金，同時還需要進行IT基礎設施的整合，滿足適當的實施條件，因為大數據處理需要“真正的”硬件。(除非你的企業(yè)將自己的大數據工作外包給云服務提供商)

2、評估IT部門員工技能

基于RISC的平臺能夠運行Linux，但他們仍然代表了一個不同的硬件架構，即使是最好的自動化也無法完全呈現透明。所以，您的IT部門的員工們可能需要掌握新的IT系統(tǒng)和管理技能。

3、與您的供應商積極的溝通

始終與你的大數據供應商保持積極的對話。這不僅僅是要了解他們當前所銷售的產品，同時，更重要的是你必須還應該清楚他們的技術路線圖，他們的產品的發(fā)展方向。如果他們的目標是轉向RISC，而他們向您的企業(yè)出售的產品則是基于x86的，那么，是時候坐下來和他們好好談談一下您所關注的問題了。畢竟，您的企業(yè)是他們的客戶。如果他們想要滿足您企業(yè)的需求，那么，為您企業(yè)提供遷移路徑、針對您的企業(yè)提供相關的培訓和產品折扣也是他們的責任。(作者：litao984lt編譯)