不過，最近一家以定制化服務器為賣點的新品牌入局服務器行業，引起了筆者的注意，同樣也引發了行業關于定制化服務器產品的一些探討。為此，筆者在此就跟大家來分享一些對于定制化服務器的看法，是廠商的炒作還是真有價值?
何為定制化服務器
顧名思義，定制化服務器是基于傳統服務器的基礎，根據不同業務的實際需求進行研發、設計、生產的新型服務器。
相比較標準服務器，定制化服務器針對諸如AI、大數據、IoT等業務場景應用，對CPU、GPU、FPGA、內存、芯片組、I/O總線、I/O設備、電源、機箱等進行了專門的研發設計，因此更加適用于特定的工作負載。
不過，由于不同的場景對于服務器的要求不一樣，因此定制化服務器的研發、設計投入成本較高，并且由于產品規則不統一，無法做到大批量的生產，這也是制約定制化服務器發展的主要因素。
定制化服務器的主要優勢
作為定制化最明顯的特性，“按需配備”的服務器能夠使應用場景與業務流程要求更加配對，效率更高、更加可靠，同時也讓用戶的使用成本更低。
1)更好的性能。對于業務種類繁多的企業而言，標準服務器往往不能滿足所有場景的應用需求，而定制化服務器完全按照企業不同的場景進行相應研發、配置和軟件調優，使得其與業務能夠得到更好得融合，從而提供更好的性能。
2)更加穩定可靠。由于定制化服務器專門針對特定的應用研發設計，在研發過程中會對特殊場景應用下的工作負載進行調優，因此相比傳統服務器負載更加均衡，穩定性和可靠性更勝一籌。
3)節省能源成本。在服務器各項支出中，用于散熱的成本無疑是重頭戲。相關數據表明，假定一個數據中心使用年限為10年，該數據中心TCO(總擁有成本)構成里，占比最大的是電力成本，達到20%。而在電力耗能上，41%是用于數據中心冷卻。因此，通過對服務定制化，不僅能改善整個系統的散熱狀況，還能使服務器更加穩定運作。
4)更低的整體擁有成本。雖然定制化服務器的采購成本要高一些，但由于定制化使服務器的計算性能與業務更加匹配，資源效率更高，這也意味著用更少的服務器便可支撐相同的業務。另外，更少的服務器數量，專門優化的散熱效率，代表著企業能夠用更少電力成本來支撐業務的發展，同時運維管理的成本也更低。因此，相比較標準服務器，定制化服務器的TCO更低。
定制化服務器的市場前景
多樣化的場景應用催生了市場對定制化服務器的需求，特別是在國家政策和資本的共同推動下，企業數字化轉型速度加快，加之隨著 AI、大數據、云計算、物聯網、5G等技術的快速發展，催生了很多新的場景應用并迅速落地，由此推動了定制化服務器的快速發展。
以AI為例，技術的發展催生了諸如自動駕駛、智慧工廠等的新場景、新應用，推動了以GPU服務器、FPGA服務器等為主的AI基礎設施的爆發式增長，幾乎所有互聯網用戶和AI公司都開始采購GPU服務器搭建自己的AI平臺，中國AI服務器市場規模在全球市場占比由2018年的 19.2% 提升至2019年的 23.5% 。隨著人工智能成為“新基建”重點領域，AI產業化正加速向產業AI化邁進，未來GPU服務器市場必將迎來新一輪高增長。
此外，除著5G與物聯網技術的成熟，邊緣計算也將成為未來的主要發展方向，屆時根據不同應用場景定制化緣服務器也將迅速普及。這也是除了互聯網行業外，金融業、制造業、電信網等傳統產業也對定制網絡服務器造成了深厚的興趣愛好。可以說，定制化服務器的發展趨勢已經向大量行業領域滲入。
因此，定制化服務器未來的市場發展前景非常可觀，這也是目前很多服務器品牌紛紛推出定制化服務器產品的主要原因。當然，由于研發設計與生產成本較高，定制化服務器的價格仍然高居不下，這也是影響定制化服務器普及的最主要原因。
總結：定制化服務器前景雖好，但這些原則不能丟
雖然定制化服務器有著諸多的優勢，也逐漸被用戶認可，但是筆者認為，企業在采購定制化服務器時，一定要堅持高可用性，高可靠性、高安全和高性能這些原則，因為再個性化的服務器需求都是對產品性能、可用性和可靠性的不懈追求。只有堅持以此為出發點，才能做到為不同的應用場景按需定制適合的服務器產品，真正服務于業務本身。
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