企业正在生成比以往更多的数据，但他们也需要能够理解所有这些数据的应用程序。许多企业正在采用人工智能、大数据分析和其他可以从数据中获得有意义见解的先进技术。然而，这些应用程序需要足够的IT基础架构来支持它们，有时甚至包括高性能计算环境。仅仅依靠基础设施提供支持是不够的。用户需求在应用程序之间甚至在同一应用程序内都可能有很大差异。这些不断变化的应用需求使传统基础设施难以满足高级工作负载的需求。因此，许多组织现在都在寻求采用可组合和分解的基础架构。大数据分析和其他高级应用在当今的企业中，数据可能来自交易系统、物联网设备、社交媒体网站、网络日志、用户设备、受监控的IT系统和各种其他来源。组织可以通过从这些数据中获得洞察力来获得多种好处。例如，他们可能会使用这些信息来优化IT运营或提高员工生产力。另外，他们可能会用它来改善客户服务或获得竞争优势。全面的数据分析需要结合机器学习、深度学习、神经网络或预测分析等先进技术。这些应用程序需要一个足够灵活和可扩展的基础架构来适应它们的差异。例如，用于统计的机器学习可能使用更小的数据集和更少的计算资源，而深度神经网络可能需要更高的性能和更多的数据。IT团队必须能够经济高效地运行这两种类型的应用程序，同时仍能提供必要的性能。这本身可能很困难，但个别应用程序也可能带来挑战。高级应用程序在经历多个阶段时可能有不同的需求，因此在不同的时间需要不同的计算和存储资源。例如，摄取数据可能是I/O密集型操作，而训练和验证模型可能需要大量CPU和内存资源。满足所有竞争相同资源的多个应用程序不断变化的需求可能是一个艰巨的过程，也是一个难以实现的目标，尤其是在试图最大限度地利用资源时。如果应用程序需求不可预测且不断变化，即使是传统的高性能计算(HPC)平台也会出现问题。高级应用程序在需要时需要正确的资源组合，否则将面临严重延迟的风险。可组合分解基础设施的优势传统基础设施难以满足当今高级工作负载的需求。这些系统通常遵循复杂且不灵活的架构，因此很难在不过度配置或未充分利用资源的情况下适应不断变化的工作负载需求。这并不是说这些系统不能更新或改变用途，但这样的过程既费时又费钱，同时导致基础设施同样僵化。更复杂的是，供应商针对特定工作负载优化了许多系统，并将硬件和软件紧密捆绑在一起，这使得快速响应不断变化的应用程序需求变得更加困难。例如，超融合基础设施(HCI)近年来被证明很受欢迎，因为它简化了部署，但存在资源比率固定和灵活性有限的问题。分解的超融合基础设施(HCI)改变了这一点，但它仍然是特定于工作负载的，并且不支持在裸机上运行的应用程序。由于其他基础设施的局限性，许多组织正在采用可组合的分解基础设施，将硬件分解为逻辑资源池。在这些资源池中，用户可以按需提供资源以适应不断变化的应用需求。这不仅可以帮助满足当今高级应用程序的基础架构和配置需求，还可以提高资源利用率。此外，可组合的基础设施为自动化和基础设施即代码打开了大门，从而带来更大的灵活性和更快的上市时间。随着可组合业务需求的发展，分散的企业可以根据不断变化的业务需求和可组合应用程序配置和要求进行重组。资源成为一个弹性构建块，用于提供优化的环境，可以配置为支持特定的工作负载，而无需等待冗长的IT分配过程。当一个应用程序不再需要这些资源时，这些资源就会返回到资源池中，供其他应用程序使用。可组合平台的核心是管理软件，它将物理计算、存储和网络硬件抽象为可以按需访问的服务，就像云计算服务一样。当平台收到对应用程序资源的请求时，可组合软件会动态组合组件并确保它们的可用性，直到不再需要它们为止。通过这种方式，可组合的分解基础架构可以容纳范围广泛的工作负载（包括人工智能和高级分析），无论是在虚拟机、容器还是裸机上运行。现实世界中的可组合性可组合和分解的基础架构正在成为部署包含机器学习和深度学习等先进技术的应用程序的一个引人注目的选择。事实上，市场上已经有几款可组合的产品，例如HPE的Synergy平台、DellEMC的PowerEdgeMX模块化基础设施和Liqid的可组合基础设施软件平台。随着可组合架构的不断成熟，许多行业都将从中受益。这包括医疗保健、金融服务、托管服务提供商、大学和政府研究人员，以及几乎所有计划运行高级工作负载的组织。事实上，可组合性已经取得了重大进展。例如，德克萨斯A&M大学工程学院的研究人员最近从国家科学基金会获得了390万美元的资助，用于开发下一代可组合的高性能计算平台。研究人员将使用该平台探索在数据驱动发现中利用机器学习的新方法，这将使依赖人工智能技术和大数据实践的广泛科学领域受益，例如网络安全、基因组学、农业科学、气候建模、生物医学成像等。大学并不是唯一加入可溶解基础设施潮流的机构。Liqid最近与美国国防部签署了一份价值3200万美元的合同，为美国陆军工程兵团提供两个采用Liqid和英特尔技术的可组合高性能计算(HPC)系统。工程兵团将使用该系统运行人工智能应用程序，帮助在全球范围内提供必要的军事和民用工程服务。可组合的分解基础设施行业相对年轻，并且与可组合平台本身一样充满活力。然而，复合架构在过去几年中取得了长足的进步，并且可能会继续发展。可组合性不一定适合所有工作负载或环境，但它可以在调整应用程序方面大有帮助，尤其是那些结合了人工智能和其他先进技术的应用程序。
