现在云计算厂商普遍认为有几种发展趋势，如移动性、机器至机器（M2M）通信和社交网络，都将造成全球数据的急速膨胀。云计算厂商希望因为要支撑内部大数据架构而导致的居高不下的基础设施成本，可以促使那些客户寻找基于云计算的替代品。

　　云计算的弹性特征使它成为大数据分析的理想选择，大数据分析是指通过快速实施大容量非结构化数据可识别模式和完善业务策略。云计算大数据分析对网络、存储以及服务器有着严格要求。与此同时，云计算分布的特性也将成为大数据分析的问题，但这些挑战并不是不可克服的。

　　云计算供应商正在利用其在云计算高性能计算（HPC）方面的经验，以改善他们所有云计算服务的容量、性能以及敏捷度。而且为HPC设计的方法完全适用于大数据分析应用，因为大多数云供应商基本上都是一个单片架构。在大数据浪潮中，依赖于云计算和高性能计算进行有效且可扩展的大数据管理和分析，要求应用混合技术实现，包括多台服务器上的大规模并行运算。基于AMD全新的皓龙™6300系列处理器的服务器集群能有效帮助企业交付这些功能，让这个集群更易于为企业所利用，进行大数据分析。

　　对大数据处理的要求比较高，要在线下对数据进行分析，还要在规定的时间内处理完并反馈到平台上。有时存在大量的内存复制现象，这会消耗大量CPU资源，同时还会导致内存使用峰值极高。AMD处理器平台提供了可扩展性功能基于其卓越的核心密度，其多核架构保证了并发访问使用。AMD皓龙6300系列处理器每个处理器最多16个核心，基本频率为3.5GHz，并可在应用需要时通过AMD智能超频技术升至最高3.8 GHz。

　　Hadoop是大数据浪潮中经常提到的技术，旨在让跨商用服务器的大量数据能够有效地进行分布式并行处理。随着其 Hadoop 集群规模扩张后，存储压力大，成本正呈线性上升，且很多时候是存储决定预算。此外，能耗、散热等都造成了成本问题。AMD皓龙6300系列处理器中的AMD-P电源管理功能可最大限度地提高各工作负载的每瓦性能，同时让数据中心电源配置控制更加方便。每瓦性能比上一代解决方案提升高达37％，这意味着企业将以较低的总体拥有成本获得更高的性能。

　　企业应用中绝大部分核心还是运行在Java机上。Java是下一代数据中心软件生态系统的一个关键因素。相比上一代皓龙处理器，新的AMD皓龙6300系列处理器最显著的变化在于Java性能的提升。根据服务器Java性能评估标准SPECjbb2005的测试，AMD皓龙6300系列处理器提供了业界领先的性能，比上一代AMD皓龙6200系列处理器有高达24％的提升。

　　另外，AMD皓龙6300系列处理器的“打桩机”架构是在原有“推土机”架构上进行的革新，在“推土机”架构基础上融入了最新“Piledriver”核心，因为架构相同，因此皓龙6300处理器和上一代的皓龙6200在接口、能耗、软件认证等方面能够完全一致，使用皓龙6200用户不需要升级平台，只需要更新BIOS，就能够升级到最新的皓龙6300，最大限度保护用户资产。

　　由于云计算和大数据这样的新技术对于数据中心的冲击，导致需求多样化，企业需要高密度的大型云服务器，以便能够实现云服务的快速提供和快速交付。同时通过多核满足峰值要求以及不确定的工作负载需求。云计算长商们表示，他们对这个新的业务机遇非常欢迎，支持云计算和大数据分析可以迫使他们面对可管理的不同架构困难，但是目前看来已经有可行的解决办法。