【超融合】哪些因素会影响用户选择超融合产品?

随着超融合技术在IT市场的迅速发展,企业用户对其可靠性的重视超过了价格,成为评估超融合产品的主要因素。中桥调研显示,企业级可靠性、价格和服务是用户考量的三大要素,其中可靠性占比最高。此外,服务的重要性也不容忽视,尤其是在智能监控管理和个性化数据保护方面。

这两年超融合的发展如火如荼,在软件定义的推动下,超融合在IT市场掀起来一场巨大的“变革”。在上文里,我们已经就超融合的演进进行了阐述,同时通过市场数据看到,目前超融合在中国市场呈增长趋势,发展势头正猛。超融合市场的蓬勃发展,带来超融合产品的“百花齐放”。那么,作为超融合产品的 “接受者”——最终用户,他们对超融合产品的接纳和喜爱,才真正决定了超融合市场的发展“风向”。接下来,我们将继续用数据“说话”,看看什么样的超融合才能赢得用户青睐,成为用户的“心头好”。

中桥在2018年第三季度就超融合的评估因素对381家企业IT负责人进行了调研。结果显示,超融合快速从早期的主要用于通用应用、服务器虚拟化和桌面虚拟化,快速向核心系统和数据库技术升级,以及企业级数据中心重塑普及。这一演进过程,加大了用户对企业级可靠性的要求。相对于早期超融合主要“拼价格” ,作为核心系统和企业级新兴数据中心的技术支撑,企业将企业级可靠性(76.4%)作为最重要的超融合评估因素,其次才是价格(57%)和服务(52.8%),并且这三者之间比例的差异,幅度超过20%。

而从企业规模来看,虽然企业级用户也认为这三者是评估超融合的最主要因素,但三者之间比例的差异幅度更高。80.7%的企业级用户将企业级可靠性列在评估超融合的首位,选择价格因素的受访企业比例仅为52.9%,差异幅度高达27.8%。
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曾几何时,企业在选购各种IT产品时,首先要翻看的就是价格,其次才考虑产品的各项性能指标是否满足需求。而现在,企业级用户对于超融合产品的可靠性的看重,更是远高于产品本身的价格。

中桥认为,这和企业在数字经济时代的业务发展密切相关。在数字经济时代,大数据、云计算、物联网和人工智能技术的快速发展和应用,不仅带来应用数量和类型的快速增加,同时数据量呈爆炸性增长,再加上5G技术的快速推进,这些都促使企业快速通过IT架构的变革,来释放更多IT资源,在确保业务持续稳定安全的前提下,实现业务创新,从而在瞬息万变的市场站稳脚跟。

而维系业务的持续稳定安全,企业IT系统的企业级可靠性这一特质成为关键。可以说只有企业IT配备了这一“盾牌”,才能抵挡以周甚至天为周期不断上线的各种云原生应用的需求,以及在数百万甚至未来可达数十亿IT使用者带来的激增流量时,“游刃有余”地提供稳定的性能,以确保业务的安全稳定。

此外,服务这一因素虽然位列第三,但和位列第四的品牌这一因素的受访比例差距非常小。在企业IT演进过程中,以工作负载为核心的智能监控管理能力,以及个性化数据保护和业务连续性服务能力,快速成为决定数字时代超融合服务水平的关键评估指标。企业在进行超融合产品的评估时,不仅要考核从传统IT到超融合架构不影响业务运营实现数据迁移的能力,同时,要考核在混合云以及边缘计算IT转型,以及跨私有云、边缘计算和混合云智能监控和管理自动化水平。

在数字经济时代,传统的“以产品为中心”的业务模式正在向“以消费者体验为中心”的模式快速进行转变。用户体验已经成为决定企业市场竞争力的关键。因此,超融合满足综合智能监控和远程智能的服务支持,成为企业进行产品采购的“重要一票”。通过防御性服务功能,结合故障切换、容灾、数据保护,才能在企业IT出现突发状况时,快速响应并排除问题,让企业IT快速恢复,从而确保企业业务的连续性。

企业在评估超融合产品时,越来越“理性”。虽然市面上超融合产品的价格“不菲”,动辄数十万,但越来越多的企业级用户在评估超融合产品时,不再“唯采购价格至上”论,更倾向于综合TCO (总拥有开支)。超融合在全球同行用户得以验证的方案、超融合确保应用和数据的平滑迁移,以及混合云和边缘计算技术升级能力、数据保护和业务安全功能,成为评估超融合长期投资回报的重要因素。说到这里,那么在中国市场“纷杂”的各种超融合产品中,哪家IT厂商能够在企业级用户的综合评估之下,更受青睐呢?敬请看下文分解。

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
### 评估超融合供应商以选择适合企业的方法及比较标准 在选择适合企业的超融合供应商时,需要从多个维度进行综合评估。以下是从技术、经济性和管理便捷性等方面提出的详细评估方法和比较标准。 #### 1. 技术能力评估 技术能力是选择超融合供应商的核心考量因素之一。以下为关键评估点: - **性能与扩展性**:评估供应商的超融合解决方案是否能够通过增加节点实现线性的性能扩展[^4]。例如,某些供应商支持弹性的分布式架构,允许在线扩容或缩容,而不会影响业务运行。 - **存储效率**:检查供应商是否提供数据去重、压缩等技术以优化存储利用率。例如,HPE SimpliVity 提供了全局去重和压缩功能,显著减少了存储需求[^3]。 - **高可用性与容灾能力**:确保供应商提供的方案具备完善的高可用性和灾难恢复机制。Nutanix 的 Prism 平台内置了数据保护功能,能够在硬件故障时保障业务连续性[^1]。 #### 2. 经济性评估 经济性评估涉及初始投资成本、运营成本以及长期总拥有成本(TCO)。 - **初始投资成本**:不同供应商的价格策略差异较大。例如,SmartX 提供了性价比高的解决方案,适合预算有限的企业[^2]。 - **运营成本**:评估供应商是否提供自动化运维工具以降低人工成本。VMware vSAN 深度集成于 VMware 生态系统中,简化了管理和维护流程[^1]。 - **TCO 分析**:考虑硬件、软件许可、技术支持等因素对 TCO 的影响。Cisco HyperFlex 的复杂性可能增加 IT 团队的学习曲线,从而提高长期运营成本[^4]。 #### 3. 管理便捷性评估 管理便捷性直接影响到 IT 团队的工作效率和系统的稳定性。 - **用户界面友好性**:供应商是否提供直观易用的管理界面。Nutanix 的 Prism 平台以其简洁明了的 UI 获得了广泛好评。 - **自动化水平**:评估供应商是否支持自动化的部署、配置和监控功能。HyperFlex 支持自动化的安装和配置过程,减少了初始部署时间[^4]。 - **多云集成能力**:对于计划采用混合云或多云策略的企业,供应商是否能提供无缝的云集成服务至关重要。Nutanix 和 VMware 均提供了与主流公有云的良好集成[^3]。 #### 4. 兼容性与生态系统评估 兼容性和生态系统的完整性决定了超融合解决方案能否顺利融入现有的 IT 架构。 - **硬件兼容性**:某些供应商如 HPE SimpliVity 对其硬件平台进行了深度优化,这可能限制了用户的硬件选择范围[^3]。 - **软件兼容性**:评估供应商是否支持多种 hypervisor 和操作系统。Nutanix 支持 VMware vSphere 和 KVM,提供了更大的灵活性[^1]。 - **生态系统支持**:供应商是否拥有广泛的合作伙伴网络以提供全面的技术支持和服务。SmartX 深度适配国产 CPU 架构和操作系统,满足国内用户的特定需求[^2]。 ```python # 示例代码:计算不同供应商的总拥有成本 (TCO) class TCO: def __init__(self, initial_cost, operational_cost, support_cost): self.initial_cost = initial_cost self.operational_cost = operational_cost self.support_cost = support_cost vendors_tco = [ TCO(100000, 20000, 5000), # Nutanix TCO(120000, 18000, 6000), # VMware vSAN TCO(80000, 22000, 4000), # SmartX TCO(110000, 21000, 5500), # HPE SimpliVity TCO(95000, 23000, 4500) # Cisco HyperFlex ] # 计算总拥有成本 for vendor in vendors_tco: total_cost = vendor.initial_cost + vendor.operational_cost + vendor.support_cost print(f"Total Cost: {total_cost}") ``` ###
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