對服務(wù)器與計算產(chǎn)品競爭來說，2017年注定是令人振奮的一年。今年的影響范圍不僅面向企業(yè)數(shù)據(jù)中心和共享云端，而且還擴(kuò)展到新興的“邊緣計算”。邊緣計算指在數(shù)據(jù)生成點、或其附近處理數(shù)據(jù)的計算。此外，這些終端將包括經(jīng)常在物聯(lián)網(wǎng)討論中涉及到的“海量”遠(yuǎn)程智能傳感器。
我們預(yù)計：英特爾無疑將繼續(xù)主導(dǎo)服務(wù)器市場、但會面臨來自全線的巨大壓力；AMD多年來一直具有和英特爾匹敵的實力，現(xiàn)在各方都拭目以待；在細(xì)分領(lǐng)域，ARM擴(kuò)展的機(jī)會更可能在“邊緣”而不在服務(wù)器領(lǐng)域；高通的Centriq CPU和其他一些ARM的計劃今年都備受關(guān)注。另一方面，OpenPOWER似乎勢頭良好，但迄今為止還沒對x86服務(wù)器市場產(chǎn)生明顯影響。2017年或許也將有不同景象。
對所有的CPU而言，真正的挑戰(zhàn)在于其工作方式。他們的理念建立在“數(shù)據(jù)必須進(jìn)入芯片、經(jīng)過芯片處理，從芯片得到結(jié)果、甚至得出新數(shù)據(jù)”的原則之上。這整個過程帶來了自然的瓶頸，數(shù)十年來我們一直都在應(yīng)對。隨著數(shù)據(jù)量級和范圍增加，該來的總會來，并行處理成為了不錯的解決方式。到目前為止，這對GPGPU或加速器來說是個利好消息。
在更宏觀的數(shù)據(jù)中心和共享云端業(yè)務(wù)層面，真正的問題不在于用哪個CPU（實際上，業(yè)務(wù)人士可能根本不在乎），而在于私有、公共或混合解決方案帶來的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。可以肯定地說，企業(yè)級計算在任何時候都不會很快消失，而且盡管混合解決方案很活躍，但其實現(xiàn)安裝和經(jīng)濟(jì)效益已經(jīng)被證實有一定難度。根據(jù)Gartner的預(yù)測，到2020年IaaS和 PaaS能夠提供的計算能力，會比出售或部署到企業(yè)數(shù)據(jù)中心的還要多。不可否認(rèn)，公司（尤其是小公司）或?qū)⒃谠茦I(yè)務(wù)中涌現(xiàn)，或正快速地向云端遷移。然而，并非所有公司都能從該趨勢中實現(xiàn)預(yù)期。2017年，注定會有企業(yè)重新仔細(xì)考慮，甚至重新選擇戰(zhàn)略。
隨著我們了解的深入，邊緣數(shù)據(jù)爆炸將完全改變數(shù)據(jù)處理，并產(chǎn)生難以在云端處理的各種計算問題（盡管最終結(jié)果可能是那樣）。六十多年來，計算一直跟隨著數(shù)據(jù)。首先從最初的大型機(jī)數(shù)據(jù)中心到臺式機(jī)，再到部門級服務(wù)器，再到企業(yè)數(shù)據(jù)中心，再到現(xiàn)在的云端。我認(rèn)為，如果你計劃把數(shù)據(jù)放入云端，經(jīng)濟(jì)性（網(wǎng)絡(luò)使用成本）遲早會把你的計算也帶到云端。你要基于實際需求和使用量仔細(xì)考慮。根據(jù)你的數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和處理能力，或許有更好的總體商業(yè)成果。
主要的新興數(shù)據(jù)資源都將基于邊緣，同時也將產(chǎn)生很多計算需求。順便一提，剛才提到的所有CPU應(yīng)該都能很好地進(jìn)行邊緣計算。那么，好戲就將再度上演了。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號