今日热点英特尔：IDV何以如此神通广大

啃蝌蚕丝

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。


比较初大型机时代，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（VirtualDesktopInfrastructure，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（IntelligentDesktopVirtualization，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。



IDV平衡云和端，智能应对多业务场景




云端与终端的算力如何分配，其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，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时分析。



其次，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，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，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，就需再请求服务器通过络传输，极大地降低了终端设备对服务器和络的依赖，即使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，现对新增设备的灵活管理。



未来，当5G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，学校现一机多用、灵活匹配教学资源，医院多科室现分权管理，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疑是比较佳选择。












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