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纵观计算模式的发展历史,算力一直在集中式与分布式之间循环往复,所谓“分久必合,合久必分”。
最初大型机时代,多人共享一台主机,所有算力集中在大型机上;到个人计算机时代,人们拥有了自己的计算机,算力分布在每一台个人设备上;进入云时代,人们利用高速网络,可以共享云端的海量计算和存储资源,计算力又集中于云端,由此而出现的虚拟桌面架构(Virtual Desktop Infrastructure,VDI)大受企业欢迎,VDI 的“集中计算、集中管理”模式确保了企业数据的安全尽在掌控。
但是,随着人工智能技术的发展和5G网络的商用落地,业务场景变得日益复杂,企业对终端算力、灵活性、可扩展性和稳定性提出 了新的要求。然而,由于VDI架构存在于服务器端计算压力过重、过度依赖网络、终端扩展性差以及终端算力不足等问题,对于满足对终端有更多要求的业务场景显得有些力不从心。
当前多业务场景需求的不断变化,以及新技术的发展应用,促使以VDI为代表的集中式算力,再一次转移到分散的终端设备上。IDV(Intelligent Desktop Virtualization,智能桌面虚拟化)架构应运而生,它让终端具备算力,这样桌面云架构也开始了迭代更新之旅。
云端与终端的算力如何分配,其实可以根据应用场景需要,进行更好地平衡,这也是英特尔提出的IDV架构所要解决的问题。在英特尔看来,企业用户可以利用IDV重新分配算力,实现云端与终端算力的有效平衡。
IDV架构基于“集中管理,分布计算”的理念,一方面可以降低服务器端的计算和存储压力,另一方面终端拥有了算力,可以更有效地支持复杂多样的本地化场景。综合来看,IDV架构具有以下五大优势:
首先,智能分配算力到终端
IDV解决方案多采用以英特尔® 酷睿TM 为代表的CPU,可智能地实现算力在终端设备上的分布,在减轻服务器的计算、存储压力的同时,让终端设备拥有平行处理关键业务的能力,满足企业对实时性要求较高的数据处理工作的需求。尤其是进入5G时代,终端将面临更多、更复杂的计算问题,对终端的算力需求必将增加,例如,终端拥有算力,就可以支撑起对未来大规模传感器数据进行实时分析。
其次,实现IT集中管理
在IDV架构中,虚拟机镜像、数据备份都存储在云端服务器中,系统和软件程序可由云端统一推送到终端的虚拟桌面,同时服务器还能监控数据的访问和调用,及时发现并解决问题,从而实现对镜像、权限、数据和硬件设备的集中管理, 降低终端管理难度,提升IT管理效率。
第三,提升终端设备的扩展能力
基于IDV架构,终端设备可搭载酷睿TM 处理器和具有丰富扩展接口的主板,实现终端与各种外部设备的连接。这样,用户可以自主接入各种类型的打印机、U盘、硬盘、鼠标、键盘等外部设备。同时在云端,IT管理人员也可以设置外设权限管理,比如,选择对用户开启或禁止访问光驱、USB、打印机等外设,又确保了数据的安全。
第四,减少网络依赖,确保系统稳定
IDV架构将数据的存储和计算能力分配到终端设备,终端处理业务时的算力和数据,就无需再请求服务器通过网络传输,极大地降低了终端设备对服务器和网络的依赖,即使网络发生抖动或者宕机,终端设备也可以离线运行,不会大幅影响工作效率,用户体验也更稳定。像呼叫中心服务、电信服务这样终端数量大、对网络稳性要求高的行业,利用 IDV架构能够大大提升服务质量。
第五,多工作场景灵活适配
终端设备拥有一定的计算、存储能力,就意味着终端具备了很强的横向扩展能力,当企业需要新设备时,例如处理高清视频图片时,需要接入高性能显示器,云端就可以进行分级部署。而且,终端用户还可以个性化定制操作系统和各种所需的软件程序,来满足多样化业务场景的需求。同时,云端对新增设备采用标准的部署方式,统一分发,通过采用插件的方式, 实现对新增设备的灵活管理。
未来,当5G网络商用进一步落地,人工智能技术广泛普及,企业的业务场景将更加复杂多样。例如,学校实现一机多用、灵活匹配教学资源,医院多科室实现分权管理,金融企业需要终端设备的扩展性,外接各类设备,能源行业利用终端算力提升来满足数据分析需求等,IDV架构下的“云终端解决方案”无疑是最佳选择。
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