要想最大化計算機、網絡和存儲系統投資，IT買家應該密切關注即將運行的應用程序種種特性，并要最大化服務器吞吐量。
最佳投資回報就是讓信息系統達到最大容量。最佳吞吐量（每秒數據包量）是通過指定系統中平衡性能實現的。數據可在流程、存儲器及I/O子系統中平穩交換，并實現服務器最大化利用率。我們可以使用最少的服務器完成指定工作負載，這意味著今后會減少服務器的購買量并且軟件許可量也會降低。
服務器配置的出現影響了應用程序工作負載的衰落和興起。通用服務器不能與某些應用程序相對比，如大數據處理。
傳輸數據
習慣上來說，設計服務器時會將數據從I/O子系統傳送到存儲器中，這種傳輸方式速度最快。硬件供應商為了擴大服務器吞吐量，已經設計了通過特殊渠道將數據傳送到CPU的系統，例如IBM針對NoSQL-Power Systems Edition而設計了數據引擎。
IBM將Coherent Accelerator Processor Interface（CAPI）路徑添加到其POWER8微處理器架構中。CAPI高速渠道接口可供I/O設備以及其他類型CPU訪問。例如，使用CAPI接口、大型固態磁盤可以與POWER8 CP進行直接傳輸。CAPI可以省去存儲子系統在其他服務器硬件設備間的大量數據傳輸。
從該硬件設備獲益最大的工作負載是超標量處理器或者High-performance Key-value Store（簡稱KVS）非關系數據庫。IBM的NoSQL - Power System Edition數據引擎可以代替24x86服務器運行同樣的工作負載，并且節省12倍空間和能量。服務器利用率的提升可以節約3.2倍使用成本。
大數據、Hadoop、機器學習及生物信息學應用程序都受益于POWER8處理器上添加了一種Field Programmable Gate Array（簡稱FPGA）加速裝置?？删幊绦酒圃焐蘕ilinx利用POWER CAPI接口在FPGA產品中就可以獲取這些應用程序， 例如，為了通過Alpha Data處理大數據，添加KVS加速應用程序及OpenPOWER CAPI加速解決方案
美國英特爾公司同樣也在Xeon芯片中加入FPGA，并聲稱x86服務器微處理器性能提高了20倍。
適用于任意工作負載的CPU
同一個系統中存在多種CPU類型，系統架構保證工作所需的各種特定流程類型。數據中心能夠將工作負載獨立分解成串聯、并聯或者計算密集型，以上所有工作負載都可以在x86、POWER、System z以及其他傳統處理其中運行。然而，在某些情況下，其他類型處理器可以更有效地處理指定工作負載元素。
為了提升處理效率，許多企業將數據從中央服務器轉移到分布式處理器或者數據倉庫中。他們提取、轉換和加載（簡稱ETL）數據將之傳送到數據倉庫系統中。專業版FPGA（例如用于VelociData中的那些高速數據串流應用程序）將數據傳送到后端x86處理器中。數據傳輸到處于等待狀態的CPU中，應用程序就不必索引、鎖定或者以其他方式來管理數據，這種方式節約了流程處理時間，用更高的效率得到了相同的處理結果。這是一個關于同時使用FPGA和x86處理器的實例——高吞吐量服務器加速了ETL流程處理速度。
在擁有高速并行操作的應用程序中，IBM基于Linux系統的S824L服務器充分利用了基于NVIDIA的 GPU。該硬件最適合Java、大數據以及技術計算機工作負載；與通用處理器相比，它可以更好地提升并行處理應用程序的服務器吞吐量。
采用新型加速架構的應用程序必須迅速地處理數據，有些時候還需要進行并行處理。像電子郵件和信息這樣連續型應用程序從加速服務架構中卻獲益不大。某些用戶會從服務器吞吐量和利用率的提升中獲益，例如數據科學家，他們期望以實時訪問的形式來查詢數據結果。
在合適的服務器中運行相應的工作負載會為企業節約很多資金和時間。因此，我們要非常謹慎地選擇應用程序硬件。我們的目標應該是提高服務器利用率，盡可能實現服務器吞吐量最大化。
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