我曾經(jīng)討論過基礎(chǔ)架構(gòu)融合的必然性，因此看上去好像，我正在引入相反的基礎(chǔ)架構(gòu)發(fā)展趨勢：分解。然而，分解式服務(wù)器技術(shù)并不是與融合技術(shù)完全相反。實(shí)際上，分解和集成服務(wù)器是一起運(yùn)作的。
在這種新形勢下，將物理IT組件添加到更大、更深的數(shù)據(jù)池中，從而獲得最大化成本效益。與此同時(shí)，像數(shù)據(jù)保護(hù)這種曾經(jīng)與硬件系統(tǒng)緊密融合的計(jì)算密集型功能，現(xiàn)在被分離出來進(jìn)行獨(dú)立托管，從而實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化及組件的低成本化。
我們看到，如今的云架構(gòu)師創(chuàng)建的是超大型基礎(chǔ)架構(gòu)，而不是購買單芯片模板，他們選擇儲(chǔ)備大量密集型商品資源。融合基礎(chǔ)架構(gòu)(CI)含有預(yù)置的標(biāo)準(zhǔn) IT設(shè)備貨架，有助于確保Oracle、SAP或者超融合應(yīng)用程序堆棧的快速部署，同時(shí)這些應(yīng)用程序還可以提供高杠桿IT運(yùn)作以及可預(yù)測的資本支出。然 而，新型云基礎(chǔ)架構(gòu)則需要運(yùn)行大規(guī)模的任何或者所有工作負(fù)載。因此，云架構(gòu)需要利用邏輯整合技術(shù)和高密度資源池。
有趣的是，融合和分解式服務(wù)器更廣泛的趨勢還要依賴于軟件定義資源。軟件定義資源可以充分利用不斷增長的計(jì)算能力以及不斷減少的硅計(jì)算機(jī)芯片成本。 在融合環(huán)境下，在同一個(gè)主機(jī)上使用軟件技術(shù)我們便可以定義和管理多個(gè)資源及所有功能。與此同時(shí)，為了獲取更密集的資源池以及簡易的物理組件，分解式服務(wù)器 將那些軟件定義資源分離開，使其更接近工作負(fù)載執(zhí)行路徑或者與預(yù)備產(chǎn)能更加匹配。共性是，軟件定義功能需要最佳的性能和敏捷運(yùn)行環(huán)境，而物理資源則被部署 在既定方案的最合算的形式中。
這些融合和分解趨勢以一種有趣的方式聯(lián)合起來。IT功能終將會(huì)實(shí)現(xiàn)聚合，尤其是現(xiàn)在自動(dòng)化和集成技術(shù)所需要的“筒倉”管理成本非常昂貴。然而，我們 也看到，在可插拔、可替代的模式中，底層物理組件變得更加模塊化。實(shí)際上，我認(rèn)為融合IT的主要目標(biāo)是整個(gè)數(shù)據(jù)中心，而不是其中的圍欄或機(jī)架。
有一個(gè)重要的事情是，我們要尋找一種永不過時(shí)的下一步IT架構(gòu)迭代：
可擴(kuò)展性：線性橫向擴(kuò)展集群池最終將會(huì)成為IT基礎(chǔ)架構(gòu)各方面的關(guān)鍵設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)
模塊化：評(píng)估新興插件和資源池，例如刀片服務(wù)器、EMC的DSSD共享閃存、CPU資源池中的惠普Moonshot卡以及GPU或者內(nèi)存網(wǎng)格，這些都可以大大提高密度、降低單位資源成本、有助于性能共享以及簡化基礎(chǔ)架構(gòu)支持
可組合性：云編程、集裝箱化組件以及混合管理層級(jí)，可以直接對(duì)軟件定義資源進(jìn)行聚合處理，創(chuàng)建任何獨(dú)立服務(wù)所需的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以及分布式底層基礎(chǔ)架構(gòu)
通過使用融合IT和分解式服務(wù)器，你可以做到兩全其美。通過融合和構(gòu)建軟件定義層，獲得價(jià)錢較低的運(yùn)營成本、商品價(jià)格以及可擴(kuò)展的插件基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)又能夠保證應(yīng)用程序的服務(wù)質(zhì)量。
當(dāng)然了，基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序性能管理仍然是一項(xiàng)非常艱巨的挑戰(zhàn)。在這種集成化、集裝箱化、軟件定義資源環(huán)境中，當(dāng)應(yīng)用程序性能下降了，我們應(yīng)該怎樣做呢?對(duì)于任何類型的故障、性能管理或者容量規(guī)劃來說，如果當(dāng)其本身就已經(jīng)是處于動(dòng)態(tài)變化的狀態(tài)，你又如何能看到問題本質(zhì)呢?
其中的一個(gè)答案就是，將這種基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)作是其內(nèi)部的物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行管理。我們將需要應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析、復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)，甚至是一些先進(jìn)的人工智能方法來優(yōu) 化邏輯聚合，但是僅限于物理分類基礎(chǔ)設(shè)施方面。但是，最近谷歌的AlphaGo擊敗了人類圍棋冠軍，這是云供應(yīng)商所提供的機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的一項(xiàng)重要的成就， 想到這件事情，我就非常樂觀，我認(rèn)為我們將很快使用上這種能夠處理這些云基礎(chǔ)設(shè)施的智能IT管理技術(shù)。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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