为了加快帮助不同规模的企业实现大数据和云计算的战略进程，IBM (NYSE: IBM) 日前推出全新Power服务器和存储系统，为大数据提供深入洞察、简化云计算环境下的数据存储，并通过系统整合降低成本。
新产品是在南非约翰内斯堡召开的以“非洲未来企业发展机遇”为主题的IBM 领导力高峰论坛上发布的，该论坛共有100多位 CEO、CIO、政府官员和学者参与。
全新的入门级和中端Power服务器产品系列全部基于最新POWER7+ 处理器。全新系统为业界领先的IBM分析软件进行优化，采用具有突破性的Watson系统底层技术，包括POWER处理器和大数据分析。
IBM近期与美国英格雷姆麦克罗公司 (Ingram Micro) 和 TechData公司签署转售 IBM Power服务器、PureSystems和存储系统全线产品的合作协议，这是继安富利集团 (Avnet) 和箭牌 (Arrow) 公司之后的又一长期合作。这一合作补充了IBM的市场布局，实现了IBM POWER 7+对中小企业和大型企业的全面支持。
许多中小型企业由于内部缺乏设计和维护硬件系统的专业技术和能力，难以采用大数据和私有云解决方案。为解决这一难题，IBM 推出的新一代Power服务器，利用最先进的虚拟化和自动化技术加快私有云和混合云创建，无需专业技能便可轻松实现。
IBM全球高级副总裁、系统与科技部总经理Rod Adkins 指出：“大数据和云计算，这些曾经只有大型企业才负担得起的技术，如今可以被广泛使用了。凭借这些新产品，IBM 正大力推进 Power 服务器和存储系统在中小企业和新兴市场中的业务拓展。”
位于美国加州法尔鲍的农产品公司Westside Produce拥有700名员工，该公司通过与瓜农签署合约，在北美地区采收、运输和销售新鲜瓜果。该公司通过采用 IBM Power服务器轻松预测多个瓜田的采收量，并按大孝品种和等级进行分类。Westside Produce技术总监Justin Porter 指出：“农产品易于腐烂是我们行业面临的一大挑战，为了果农和公司的成功运营，采用正确的技术保证产品新鲜和准时交付至关重要。我们所有关键任务系统都运行在 IBM Power 服务器上，几乎不需要人工干预。相反，x86系统上的非关键任务的问题耗费了我大量时间。”
新型 Power Systems 为大数据和云计算而优化
IBM正将以前只配置在高端企业级服务器的POWER7+ 技术迁移至入门级和中端系统，以帮助客户快速构建、部署支持私有云和混合云的基础架构。
嵌入式内存和虚拟化技术是支持分析和云计算工作负载的重要元素，内置了该技术的POWER处理器使Power Systems可以成为更适合大数据和云计算的平台。这些Power系统为业界领先的IBM分析软件，包括用于商业和预测分析的Cognos和SPSS进行了优化。
IBM 面向中小企业和新兴市场推出四款全新Power服务器，包括 Power 710、720、730和740系列产品。
IBM 还推出两款全新Power Linux服务器7R1 和 7R2，并通过 IBM InfoSphere BigInsights 和 InfoSphere Streams 大数据分析软件进行优化。客户可选择基于Power Linux的IBM WebSphere 移动和 Web 应用解决方案，加速 iPhone、安卓和黑莓的应用开发。
新一代Power750是面向中型和大型企业的服务器，是集中大数据分析和云计算工作负载的理想整合平台。
简化云存储
随着大数据的不断增长，许多企业开始采用云计算和虚拟化技术来提高效率、降低成本和更快速地按需配置存储容量。IBM 推出全新存储系统和 SmartCloud 解决方案来满足这些需求：
IBM SmartCloud Storage Access：近日，IBM 首度推出全新软件帮助企业建立安全的私有云存储，并允许用户将信息保存在企业内部云中。新套件配有基于网络的自助服务门户，允许任何用户创建账户、按需设置存储容量、并通过云上传文件——所有操作只需几次点击即可完成，不需要 IT管理员帮助。
IBM XIV Storage System 升级了系统设计以满足大数据需求，最多能够支持12个 10GB 以太网端口 (或22个 1GB 以太网端口)，和高达 6TB 的固态缓存。与前代产品相比，这两项技术升级能将数据库类工作负载性能最高提高五倍。此外，由于采用高级电源，满载 XIV 系统的功耗比前代产品降低了近16%，有助于客户节省能源和冷却成本。
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IBM 全球融资部
随着业务技术方案的快速发展，企业正在寻求合适的战略解决方案，将用于基础架构维护的成本转做业务发展投资。IBM 全球融资部可帮助符合信贷条件的客户以经济的付款方式采购 IBM Power服务器和存储系统，使客户在保证现金流的同时快速实现投资回报并降低总拥有成本。
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