ESG-Sino

云是一种IT服务模式，如何为云计算提供可靠、高可扩展的弹性业务支撑能力？这就要求云时代的基础构件具有高可扩展(

通过调查数据相关性分析，中国存储虚拟化和服务器虚拟化正在同步快速增长。中国市场在快速从虚拟化1.0（服务器整合）向虚拟化2.0（服务器、存储、网络）演进。服务器和存储虚拟化的统筹规划，将会成为虚拟化选择和部署的标准流程。会看到越来越多服务器和存储统一，以降低虚拟化2.0的部署和管理难度，提高整体（服务器、存储、网络）的资源利用率

数据库是企业运营最为关键的IT资源。从交易型业务的角度来看，数据库的性能和可靠性直接影响着交易量（业务量）、利润、对市场的快速反应、用户的体验和优质用户的持有能力。如何提高多种数据库管理的效率和安全性，对企业的核心竞争力至关重要。对于云服务提供商来说，在各种云服务形式中，DBaaS（Database as a Service）相对于IaaS（Infrastructure  as  a  Service）、 SaaS  (Software as a Service)、PaaS ( Platform  as a Service)是含金量最高的云服务。对于应用开发者而言，DBaaS可以大幅度提高应用开发的投资回报率。与此同时，DBaaS也是技术实现能力要求最高、对QoS要求最为苛刻的云服务。
VMware 日前在VMworld发布的 vFabric Data Director是一款数据库配置和操作工具，能够通过规则设定自动管理多种数据库，降低数据库管理操作带来的风险，并提高多种数据库的管理效率。作为 VMware云应用平台战略之一， VMware vFabric Data Director™ 使企业级用户在面对异构数据库不断增长的情况下，通过规则设定实现数据库管理的自动化，从而提高用户对数据库的管理效率。对于应用开发商，vFabric Data Director通过自助式配置

    VMware在每届VMworld发布的新产品和新技术通常都被视为虚拟化的风向标。今年在拉斯维加斯举办的VMworld盛会上（8/29-9/1），VMware的重点之一是如何在后PC时代为企业、用户、应用开发人员和桌面虚拟化服务商提供简单、高效、可靠和灵活的桌面虚拟化技术平台。
    2011年ESG曾就桌面使用情况进行了调查，调研结果显示（如下图），73%的受访用户使用的PC超过500台。同时，企业级用户的应用数量也得到快速攀升。从PC的维护角度来看，PC的运行不仅管理成本高，安全隐患也显著增加；同时传统的PC管理方式，具有集中管控能力差、终端应用部署运维效率低的缺点。用户寻求通过桌面虚拟化来降低终端管理成本、提高终端选择的灵活性以及提高终端集中管控能力。

随着数据量（结构化和非结构化）的快速增长，数据集的数据量也从过去的TB级上升到上百TB甚至于PB级，这种数据常常称为大数据。大数据给业务带来了很多新的挑战。大数据的数据集的这种数据量级别使得传统的软件工具无法在容许的时间延迟范围内完成所有的数据采集、处理、存储、搜索、呈现、共享和分析。高的时间延迟导致IT无法满足企业正常的业务要求。

从存储而言，大数据存储涉及到大量的结构化和非结构化数据。由于非结构化数据的增长速度是如此之快，因此大数据存储的传输效率成为关注焦点。目前，具有横向扩展构架的集群NAS技术，常常用于解决大数据非结构化数据的存储需求。中国用户比较熟悉的集群NAS产品包括EMC Isilon、IBM SONAS、HP X9000、Data Direct、Panasas等。横向扩展的集群SAN常常用作一级存储来提高结构化大数据的处理能力。中国用户比较熟悉的集群SAN包括IBM XIV、HP 3PAR、EMC VMAX、Dell Compellent等产品。

大数据的处理离不开数据库。传统的表结构数据库很难应付现今用户对大数据进行分析的性能要求。对科研和数据仓库以及在线搜索、金融服务而言，大数据的分析处理能力决定着企业或机构的业务处理能力（核心竞争力）

从ESG进入中国，不少关心数据中心技术和市场趋势的朋友问我，什么时候我会开通博客，和网友就数据中心市场和技术进行互动和沟通。

我很怕辜负网友对我和对ESG的希望。身居西雅图，我每天需要3个小时专注市场和技术趋势，平均每天工作14个小时。很多时候，我自己都不知道什么时候，会在哪个国家，哪个城市。如何保证对网友问题的及时响应，确实是一个挑战。 SNW会后，更多专业朋友提出ESG启动博客的要求。我在启动博客的同时，将我的每周五（中国的周六)锁定为博客时段，和网友通过博客切磋。

我希望ESG全球视野和调研数据能让中国用户更快，更好地利用数据中心技术，打好坚实IT基础，快速提升全球市场竞争力！ESG刚刚启动的“ESG领导者俱乐部”也会为中国IT同仁提供更多ESG调研数据，加快中国用户对新技术使用效率！

Kim Wang (王丛）

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