隨著ibm ceo羅睿蘭對外宣布轉型為認知商業和雲計算公司，認知商業開始成為業界關注的乙個重點。對於很多對認知商業感興趣並有志於嘗試認知商業的企業而言，隨著而來的就是問題就是如何創造乙個認知商業需要的it環境，讓認知商業在自己所在的企業順利落地，早日邁上認知商業之旅。
要為認知商業搭建it環境，首先需要明白認知商業的特點是什麼，或者更直接些，知道watson的特點。作為ibm在認知計算領域的代表，watson是乙個具有強大認知功能、基於雲和開放標準的平台。憑藉人類自然語言技術和機器學習等諸多技術，ibm watson能幫助企業將大資料分析、人工智慧、認知體驗等種類日益繁多的認知技術融入到業務當中，幫助企業從大量非結構化資料中挖掘非凡洞察力，徹底改變商業問題解決的方式和效率。
「應該說，由ibm watson產生的認知工作負載對企業傳統的it架構提出了嚴苛的要求。面對這些全新的工作負載，企業需要構建新型的it基礎架構，使其具備更強的計算能力、靈活性以及安全性，從而更好地獲取基於雲環境交付的ibm watson能力。」ibm大中華區硬體系統部伺服器解決方案副總裁施東峰告訴記者。
ibm大中華區硬體系統部power systems產品總監李紅進一步解釋說，認知商業的核心是認知計算，它有兩個重點，一是資料，二是對資料的處理和學習的過程，這兩個都涉及到it能力問題，就是你怎麼樣處理資料、學習資料。而ibm power system是完全可以為這樣乙個應用提供強大的支撐。
據悉，ibm power system能從多方面來為認知商業的it環境提供強大的支撐。首先是power伺服器本身的能力，它是乙個非常」power」的計算引擎。比如，power cpu每核是8執行緒，而x86是2執行緒的；power 的記憶體頻寬是x86 cpu的4倍；power cpu內部快取也是x86的4倍。與x86平台相比，其價效比更高，更節約空間。
這是硬體的方面，而在軟的方面，power同樣擁有非常強的競爭力。特別是它與openstack的緊密配合，能為使用者提供乙個更為靈活同時也是更為開放的雲平台。比如，過去，在openstack框架內要同時管理power和x86平台就面臨很大挑戰，如今隨著openstack本身的技術進步，還有ibm在相關技術上持續投入。這些都已經不是問題。
「在未來的認知計算裡，power提供了強勁的計算能力，無論是在hadoop spark的大資料還是nosql、記憶體計算等新型應用當中都顯示出獨有的技術優勢。」施東峰說。
實際上，究竟該選擇乙個什麼樣的雲平台來為認知商業提供支撐，還可以從watson的後台得到一些啟示。李紅介紹說，watson是部署在ibm的bluemix平台之上，bluemix是乙個搭建在linux之上的paas平台，其底層選用的就是power平台。其實watson開發的時候是做過乙個x86的版本。後來之所以決定跑在power上，是由於power的技術特點所決定。
「既然是跑在linux之上，為什麼不是x86硬體平台，而是power硬體平台？」李紅解釋說，因為在認知計算，尤其大資料的計算方面，高的頻寬、快取以及更多執行緒的處理能力，是面向大資料的計算普遍急需的。以集群式的方式來完成這樣龐大的任務、減少計算節點的數量，以及在有限的空間以及電力下提供更強勁的計算能力都成為了重要的衡量標準，而這些都是power的優勢領域，所以最終watson轉移到power平台。
她還透露，watson剛剛出來的時候實際上是在power 7執行的，後來公升級到power 8以後，相比於power 7同樣的計算能力在watson應用上提高了4-5倍效能，這也證明了power尤其是power8確實非常適合這樣的應用的。
原文發布時間為：
2023年4月27日
企業數位化轉型需要強大的工具鏈
伴隨時代的飛速進步，中國的人口紅利帶來了網際網路業務的快速發展，巨大的流量也帶動了技術的不斷革新，研發的模式也在不斷變化。傳統企業紛紛效仿網際網路的做法，結合devops進行數位化的轉型。通常提到devops，大家浮現在腦海裡面可能是研發規範 持續交付 敏捷迭代相關的一系列事項，組織上推行打破部門牆...
ERP管理系統需要的商業智慧型功能
典型的erp系統所需的商業智慧型功能包括 1.銷售分析 如何準確及時地進行生產經營決策是企業老總面臨的嚴峻問題。這要求決策者必須準確及時地捕捉銷售資訊，分析銷售情況，隨時根據歷史的銷售情況，對下一步的生產經營進行科學決策。銷售分析需要的基礎資料涉及銷售 庫存 財務和人事等模組，能夠圍繞銷售訂單，從人...
從大資料到認知計算，未來需要更強的計算能力
從大資料到認知計算，未來需要更強的計算能力 認知計算是ibm提出的概念，認為 認知計算 是通過與人的自然語言交流及不斷地學習，從而幫助人們做到更多的系統，是從硬體架構到演算法策略 從程式設計到行業專長等多個學術領域的結合，能夠使人們更好地從海量複雜的資料中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。ibm...