Matrix蓄电池12V24AH 规格尺寸型号

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如今，大数据分析和物联网正在帮助组织建设更加智能的存储基础设施。而成本更低、数量更密集的CPU将更智能的内置智能驱动到数据存储基础架构堆栈的每一层。

如今，大数据分析和物联网正在帮助组织建设更加智能的存储基础设施。而成本更低、数量更密集的CPU将更智能的内置智能驱动到数据存储基础架构堆栈的每一层。
　　
　　以存储为例，过多的计算能力可用于部署敏捷软件定义的存储（例如，惠普EnterpriseStoreVirtual），转换到超融合架构（例如HyperGrid，Nutanix，Pivot3，SimpliVity），或通过智能地重新分配存储功能来优化I/O应用程序服务器和磁盘主机。
　　
　　然而，所有这些内置智能有一个缺点，就是可能会降低人们在数据存储基础架构和更改（任何IT变更）之间的可见性，无论是由于用户的修补和升级，扩展使用，还是复杂的错误和组件故障。或者，换句话说，由于配置强大和廉价的处理器，动态优化使人们越来越难以确定其基础设施发生了什么状况。
　　
　　因此当人们不需要知道任何细节，并且可以简单地依赖低级组件来做正确的事情，直到拥有一个自主的数据中心。而如今企业公共云计算并不会消除对内部专家的需求，IT部门可能会发现这是一把双刃剑。此外，虽然更智能的数据存储基础架构帮助人们配置，优化，增长计划，并排除故障，它可能会让人们盲目或愚弄，并积极努力将基础设施转向人们的“意志”。
　　
　　尽管所有这些潜在的负面因素需要做出选择，人们希望获得在一个更智能，更自主的IT世界（即使有一些人工智能失控的风险）。
　　
　　这些都与数据有关
　　
　　还记得以前的分析是一个离线过程吗？捕获文件中的一些数据；打开Excel，SAS或其他桌面工，并在几周后收到一条建议。如今，这种分析延迟的时间太长，并且太简单。
　　
　　动态优化由于采用了功能强大，成本低廉的本地处理器，这使得人们越来越难以确定我们的基础设施正在发生什么。
　　
　　考虑到应用程序和用户的速度和敏捷性，更何况更大的数据流和弹性云代理，人们需要洞察力和比以往更快的回答。这种智能从大量可靠的数据开始，如今的基础设施每天都在产生越来越多数据（事实上，由于物联网的兴起，人们很快就会淹没在新的数据中），Matrix蓄电池12V24AH 规格尺寸型号并需要处理和管理所有这些信息。