Große Unternehmen verwenden eine Vielzahl von Computersystemen, um massive Verarbeitungsanforderungen zu erfüllen, und kombinieren häufig unterschiedliche Ansätze, abhängig von der spezifischen Aufgabe. Diese können umfassen:
* Hochleistungs-Computing (HPC) Cluster: Dies sind Sammlungen von miteinander verbundenen Servern, die als einzelnes, leistungsstarkes System zusammenarbeiten. Sie sind ideal für rechenintensive Aufgaben wie wissenschaftliche Simulationen, Finanzmodellierung und Big -Data -Analyse. Diese Cluster können von relativ kleinen Setups bis hin zu massiven Supercomputern reichen.
* Mainframes: Während Mainframes häufig als Legacy -Technologie angesehen werden, sind sie immer noch für große Unternehmensfunktionen relevant, die enorme Transaktionsvolumina wie Banken oder große Einzelhändler abwickeln. Sie zeichnen sich hervorragend zur Verarbeitung massiver Datenmengen gleichzeitig und zuverlässig und bieten eine hohe Verfügbarkeit und Sicherheit.
* Cloud Computing Services: Unternehmen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) bieten skalierbare Rechenressourcen bei Bedarf an. Auf diese Weise können Unternehmen schnell auf die von ihnen benötigte Verarbeitungsleistung zugreifen, nur für das zu bezahlen, was sie verwenden, und nach Bedarf leicht nach oben oder unten zu skalieren. In der Cloud verwenden sie möglicherweise virtuelle Maschinen, Containerdienste oder spezialisierte Dienste wie Serverless Computing.
* Spezialisierte Hardware: Für bestimmte Anwendungen können Unternehmen spezielle Hardware wie folgt einsetzen:
* gpus (Grafikverarbeitungseinheiten): Hervorragend für die parallele Verarbeitung, häufig in maschinellem Lernen, KI und Datenvisualisierung verwendet.
* fpgas (feldprogrammierbare Gate-Arrays): Anpassbare Hardware bietet optimierte Lösungen für sehr bestimmte Aufgaben.
* tpus (Tensor -Verarbeitungseinheiten): Die speziell für maschinell gelegene Workloads entwickelte Spezialhardware von Google.
* Verteilte Computersysteme: Diese Systeme verteilen die Arbeitsbelastung auf mehrere Computer, die häufig geografisch verteilt sind. Dieser Ansatz ist entscheidend für den Umgang mit extrem großen Datensätzen oder Anwendungen, die eine geringe Latenz an verschiedenen Orten erfordern.
Die Auswahl der Systeme hängt von Faktoren ab wie:
* Budget: Die Kosten für Hardware, Software und Wartung können dramatisch variieren.
* Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, die Verarbeitungsleistung nach Bedarf leicht zu erhöhen oder zu verringern.
* Sicherheit: Der Schutz sensibler Daten ist von größter Bedeutung.
* spezifische Bedürfnisse: Unterschiedliche Anwendungen haben unterschiedliche Anforderungen (z. B. Speicher, Verarbeitungsgeschwindigkeit, E/A -Funktionen).
In Wirklichkeit verwenden viele große Unternehmen einen hybriden Ansatz, wobei eine Kombination dieser Technologien verwendet wird, um ihre IT -Infrastruktur zu optimieren und ihre unterschiedlichen Verarbeitungsanforderungen zu erfüllen.
