新春新氣象，踏入2012，服務器行業以及延伸開的數據中心可謂事件頻發。從Intel 至強E5橫空出世，掀起一波服務器新品出爐熱到AMD勇猛直追發布新CPU從聯想重組業務到戴爾業務轉型;從甲骨文收購云計算公司RightNow到IBM收購綠帽;從EMC、Vmware合建公司Canopy到亞馬遜與Eucalyptus整合公有云和私有云，等等。多事之春，筆者以為是個好兆頭。
一、新品爭艷：E5秀傲姿 甲骨文獨樹一幟
Intel至強E5 標榜著Intel史上性價比最高的處理器，不僅性能優越，而且功耗比極佳。Intel眾多合作廠商嗅覺靈敏，摩拳擦掌，重磅推出搭載至強E5的服務器。IBM機架式塔式刀片齊全產品線全線出擊，戴爾第12代服務器款款走來，惠普Gen 8 服務器更是為數據中心盡心盡力。緊接著，思科、富士通、華為、EMC、聯想、宏碁等也趕上趟，推出至強E5服務器產品。
倘若至強E5的出現營造一場忙碌廠商的新春聚會;那么甲骨文的春天應該算比較另類，在收購Sun之后綜合實力一度飆升，那頭有Intel至強E5處理器發布會，這頭有甲骨文“the sun also rise”硬件系統集成性能巡展，甲骨文在本季度推出了基于SPARC T4處理器通信類服務器產品Netra SPARC T系列，全面支撐通信行業在在基礎應用方面的特殊負載需求。
【Yesky Server觀點】
至強E5 處理器在大內存支持、內建技術、I/O、AVX技術支持等方面具有優越性，而SPARC T4 是甲骨文收購Sun后推出的首款SPARC T3處理器的改進產品，其在單線程和加密運算性能方面表現較為出色。各有各的特色，只能說至強E5與SPARC T4各領風騷。
二、收購風起：IBM成收購主角
所謂的收購結果無非就是大魚吃小魚。整個2012春天，收購事件頻繁發生，筆者不完全統計如下：
◆AMD收購硅谷新創公司SeaMicro;
◆谷歌收購200多項IBM專利;
◆IBM收購云計算軟件廠商綠帽;
◆Rocket Software 收購IBM iCluster;
◆甲骨文宣布完成收購云計算公司RightNow;
◆Intel1.25億美元收購Qlogic部分業務;
◆IBM完成收購云分析軟件公司DemandTec;
◆IBM完成對移動軟件廠商Worklight的收購;
◆戴爾收購防火墻和安全軟件公司SonicWall;
◆思科完成對購光纖互聯技術廠商Lightwire;
【Yesky Server觀點】
從以上列舉可以看出，收購事件的誕生是多么順其自然，真叫是IT時尚感十足。云，夠潮吧？移動互聯，夠火吧？安全，夠熱吧？當收購與這些關鍵詞扯上關系時，你還會感到意外嗎？再來看看，都是誰在收購——AMD 瞄上SeaMicro的微服務器產品線;IBM、甲骨文大廠商對云計算研發的欲望由此可窺。而本季度最大收購主角來自IBM，IBM對融合云與商務智能的興趣非常明顯。
三、合作頻繁：云是主題 IBM仍是焦點
團結就是力量，如果說收購是大魚吃小魚的境況，那么合作就是強強聯合實現共贏的過程。1季度的服務器行業中，強強聯合不在少數。
◆中芯國際與IBM簽訂合作開發行業兼容28納米技術的協議;
◆亞馬遜與Eucalyptus整合公有云和私有云;
◆Mobily攜華為推中東首個業務交付平臺;
◆IBM等廠商建立全球最大芯片生產技術聯盟;
◆戴爾與微軟聯合開發私有云入門系統;
◆亞馬遜攜手Check Point搭建云安全平臺;
【Yesky Server觀點】
廠商間尋求合作的原因不外是取長補短，互利共贏。本季度的主要合作內容與第二部分的收購類目相似，云的搭建，云技術開發，云安全保障仍是廠商合作的重中之重。而明顯看出，IBM 是合作的巨大推動者。尤其是IBM聯同其他廠商組建的全球最大芯片生產技術聯盟。龐大的技術聯盟，匯聚眾多廠商智庫來解決下一代半導體技術創新問題以及28、20和14納米工藝等技術話題備受矚目。
四、云數據中心騰躍
談到數據中心，我們自然會想到谷歌、Facebook、IBM 、蘋果這些大廠商的恢宏數據中心布局。數據中心是企業IT設備集中運行的重中之地，包括前端供電、制冷到物理支撐平臺的機柜、配電、環境監控以及軟件管理，等等。而與云搭上邊，云數據中心成為1季度關注熱點并不難猜想到。
◆ 2012年中國IDC產業大典眾廠商云集討論云數據中心;
◆ 京蒙共建500萬臺服務器云數據中心;
◆ 戴爾將在亞洲建20多個云數據中心;
【Yesky Server 觀點】
云數據中心實現的目標是實時動態響應，并合理分配應用負載來提高工作效率的同時降低TCO。隨著企業業務復雜度不斷增大，大數據充斥的現實要求未來數據中心必須是高密度高集成同時又具備智能和節能的雙能保障。照此看來，云數據中心將是未來最佳選擇。云計算不等同于效用計算，它提供的是按需定制的標準化、模塊化數據中心服務。而這恰恰是云數據中心面臨的困境，如何實現標準化，如何權衡云數據中心的可用性和解決其能效問題，目前仍是云數據中心亟待破解的關鍵。
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