作為數據中心市場毋庸置疑的領導者，英特爾對數據中心的看法吸引了行業人士的密切關注，也在很大程度上代表了行業未來的大趨勢。
“信息與通訊技術正處在一個激動人心的時代，這集中體現在三個變化上，就是云計算、網絡轉型以及數據分析，正是這三大變化驅動了數據中心行業的發展。”英特爾公司高級副總裁、數據中心事業部總經理柏安娜(DianeM. Bryant)在IDF主題演講中如此指出。
云將無所不在
作為一項顛覆性技術，云計算已經出現了多年時間，展現出良好的成長性。其一，公有云上的交互會繼續增加，例如微信紅包僅推出2年，現在每個月可以發出40億個;云端新服務每天都在推出，有越來越多的企業誕生在云中;其二，消費級服務是公有云主流，目前全球2/3的云計算能力在為消費者提供服務;其三，傳統企業在私有云上的投資將繼續增加，以增加效率和靈活性，并且利用云來創造新收益。
“未來我們會擁有數以十萬計的云，能夠交付數以百萬計的服務，連接數十億的設備，并產生幾十億TB的數據。而且云將大大擴展數字世界的邊界，使得技術具有更大的、無處不在的可及性。”柏安娜表示。
要想迅速設置一個云環境并不簡單，云技術的起點就是要擁有一個非常高效的技術架構，因為云解決方案要求基礎設施能夠共享并且具備自動化，能以低成本交付高性能，同時也能夠促成服務的快速部署，既具備超大規模的敏捷性還能使數據中心進行更優運行。
因此，英特爾開發出了機柜式架構(RSA)，能夠實現資源的池化，根據工作的負載需求進行部署，并且推出了一個硬件抽象層，通過開放的API實現靈活的模塊化基礎架構，將正確的資源投放到工作負載上。柏安娜表示，英特爾正和VMI、微軟、浪潮、戴爾、HPE等軟件開發商和OEM廠商合作打造基于機柜式架構的解決方案，例如聯想已經推出了超大規模管理和調度解決方案，讓云計算部署和使用更加簡單。
網絡轉型加速
靈活高效的計算基礎架構背后，必須要有高帶寬和低延遲的網絡。柏安娜指出，當前網絡不足以滿足與日俱增的流量和應用需求。4G時代業界對NFV和SDN做了很多投資，為5G到來做準備。5G是無線通信網絡的革命，不僅容量千倍地增長、峰值速率50倍的增長和延遲40倍的降低，還將支持各種新應用和場景服務。
比如對實時業務的支持，5G支持無人駕駛汽車，遠程醫療服務，或者是在危險環境中遠程重型設備的操控，也能夠支持消費者服務和應急管理響應的一些政府服務、城市服務。“但是想做到這一切，網絡必須要轉型，網絡必須實現虛擬化、軟件定義和云化。”柏安娜說，網絡連接是至關重要的，企業使用云需要始終不斷地互聯，從而不斷推出新服務，找到新的收入來源。
為了促進網絡轉型，英特爾和開發者進行合作，在開源解決方案當中進行投資。“我們知道一旦有了標準的、開源的技術創新，我們就會看到技術創新速度明顯加快;同時，要不斷地推進我們的NetworkBuilder計劃，為NetworkBuilder社區成員提供培訓，給他們提供考架構和藍圖，來適配各種特殊的客戶使用場景。最后，我們也要和成員一起進行市場推廣，從而做大需求。”
英特爾在最近推出了至強處理器E5v4產品家族，其至強資源分配技術可以使網絡功能充分虛擬化，并且帶來了一系列的QoS能力。華為云核心網產品線副總裁王洪利也指出，基于x86的硬件已成為主流。在過去的十年里，英特爾一直和華為長期合作，華為云核心網已經走過虛擬化邁向了全面云化的NFV階段，與全球用戶簽署了將近50個云化商用合同。
數據分析興起
柏安娜提到的第三個趨勢是數據分析，這也是英特爾當前的研發重點。柏安娜認為，數據是改變游戲規則的關鍵因素，原因在于云計算能夠將服務進行連接并提供出去，且互聯性得到了極大提升。此外，數據存儲變得更便宜，過去十年服務器成本下降超過40%，存儲成本下降超過90%，“摩爾定律告訴我們有足夠的成本來存儲海量的數據”。
在數據分析領域，英特爾的產品線橫向擴展和縱向擴展，提供了非常豐富的產品，包括全套的微處理器的產品，從凌動、酷睿到至強、至強Phi，而且使用的是一個無縫的架構。除了處理器外，英特爾還提供了軟件方面的支持，包括各種軟件開發包，以加快各種應用交付速度。同時，英特爾還與各種開源組織合作，如Hadoop、Spark等，為數據分析應用提供優化和支持。
柏安娜表示，英特爾的可信分析平臺(TAP)，是一個開源的平臺級服務，專門適合數據科學家和應用開發人員，能夠為用戶提供預測性的模型和數據模型服務。“我們歡迎大家參與TAP做出貢獻，使得整個分析解決方案開發和部署變得更加簡便，以此為基礎，來為數據分析市場提供更多服務。”
這些產品全面支持當前蓬勃興起的數據分析類應用，例如機器學習。科大訊飛研究院副院長王智國博士指出，科大訊飛的人工智能開放平臺每天在線交互達到近20億次，這些工作都離不開一個強大的計算平臺。“我們和英特爾更加深度的合作，在源頭上進行軟硬件一體化整合，必將能夠創造出更多更先進的人工智能解決方案，共同推動產業發展。”
批處理本是大型機時代的主題，近十年來隨著HadoopMapReduce的關注度逐漸增加，批處理現在又重新成為熱門主題。但是 Hadoop分布式供應商的高級管理人員認為，ApacheSpark和其它流處理架構正在改變現狀。
JackNorris是MapR公司前任首席營銷官及現任數據和應用高級副總裁，他認為，隨著ApacheSpark加入Hadoop，我們將看到更多實時應用和批處理架構，事件流與大數據存儲是配套的。
MapR公司與Hortonworks公司、Cloudera公司一起共同打造Hadoop并帶來了商業價值。而現在，SparkStreaming和其它相關技術的出現給大數據應用帶來了變化，這似乎刺激了Hadoop生態系統新一輪的變革。
Spark已經成為了原生Hadoop組件特別有用的補充。Norris估計MapR的Hadoop分布式用戶有一半正在使用Spark，可能用于生產環境的不同場景。
他表示，Spark引發了一連串興奮點，其中一部分原因是因為MapReduce編程比較困難，在早期MapReduce編程基本就是Hadoop計算的代名詞。
“Spark使開發變得相對容易了。它引入了新的API，支持使用Scala和Python編程語言，這樣開發應用就更方便了。同時，它還幫助實現了流分析的結構化，”Norris補充道。
Spark可以監視到事件到達并且執行自動聚合和過濾，從而把原始數據轉化為有用信息，Spark使這些工作變得更加容易。Norris表示，一些應用由于整體系統限制不得不在批處理模式下工作，但是這種情況正在改變。
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