Stora företag använder olika datorsystem för att hantera massiva bearbetningsbehov, ofta kombinerar olika tillvägagångssätt beroende på den specifika uppgiften. Dessa kan inkludera:
* High-Performance Computing (HPC) kluster: Dessa är samlingar av sammankopplade servrar som arbetar tillsammans som ett enda, kraftfullt system. De är idealiska för beräkningsintensiva uppgifter som vetenskapliga simuleringar, finansiell modellering och big data -analys. Dessa kluster kan sträcka sig från relativt små inställningar till massiva superdatorer.
* mainframes: Även om det ofta betraktas som äldre teknik, är stordatorer fortfarande relevanta för stora företag som hanterar enorma transaktionsvolymer, som banker eller stora återförsäljare. De utmärker sig för att bearbeta enorma mängder data samtidigt och pålitligt, vilket ger hög tillgänglighet och säkerhet.
* Cloud Computing Services: Företag som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure och Google Cloud Platform (GCP) erbjuder skalbara datorresurser på begäran. Detta gör det möjligt för företag att snabbt få tillgång till den bearbetningskraft de behöver, bara betala för vad de använder och enkelt skala upp eller ner vid behov. Inom molnet kan de använda virtuella maskiner, containeriserade tjänster eller specialiserade tjänster som Serverless Computing.
* Specialiserad hårdvara: För specifika applikationer kan företag anställa specialiserad hårdvara som:
* gpus (grafikbehandlingsenheter): Utmärkt för parallellbehandling, ofta används i maskininlärning, AI och datavisualisering.
* FPGAS (fältprogrammerbara grinduppsättningar): Anpassningsbar hårdvara som erbjuder optimerade lösningar för mycket specifika uppgifter.
* TPU:er (tensorbehandlingsenheter): Googles specialiserade hårdvara designad specifikt för arbetsbelastning av maskininlärning.
* Distribuerade datorsystem: Dessa system distribuerar arbetsbelastningen över flera datorer, ofta geografiskt spridda. Detta tillvägagångssätt är avgörande för att hantera extremt stora datasätt eller applikationer som kräver låg latens på olika platser.
Valet av system (er) beror på faktorer som:
* Budget: Kostnaden för hårdvara, programvara och underhåll kan variera dramatiskt.
* skalbarhet: Möjligheten att enkelt öka eller minska bearbetningskraften vid behov.
* Säkerhet: Att skydda känslig data är av största vikt.
* Specifika behov: Olika applikationer har olika krav (t.ex. minne, bearbetningshastighet, I/O -kapacitet).
I verkligheten använder många stora företag en hybridmetod med en kombination av dessa tekniker för att optimera sin IT -infrastruktur och uppfylla deras olika bearbetningskrav.
