可组合分解基础设施：临界点

当然，可组合的分解基础设施(CDI)吸引了越来越多的用户。专注于数据中心现代化的基础设施和运营领导者很快就认识到这种模式转变可以带来的巨大好处——通过资源共享提高利用率，提高应对现代工作负载不可预测需求的灵活性，以及全面简化基础设施管理。在当今性能和成本压力继续增大的环境中，这些好处非常重要，这不容忽视。事实上，根据调研机构Gartner公司在2019年12月举办的“IT基础设施、运营和云计算战略(IOCS)会议”的调查结果，43%的参会者将可组合作为迈向可编程基础设施的垫脚石，而21%的参会者将其视为提高硬件利用率的解决方案。然而，18%的人认为这只是一种炒作。

市场调查还表明，可组合分解基础设施(CDI)比较常见的用例包括现代应用程序，如人工智能/机器学习、分析和裸机工作负载整合。这些应用程序有几个共同特征。首先，它们要求高性能和低延迟，以缩短产生结果的时间，并最终提供实时结果。其次，越来越大的工作负载需要采用越来越多的服务器来完成这项工作。这些应用采用需要高性能、大规模的可组合分解基础设施(CDI)。那么现在可以使用现有的解决方案实现这一目标吗?

要充分发挥可组合分解基础设施(CDI)的潜力，必须首先解决几个基本瓶颈：首先，必须允许每种服务器类型(无论是CPU服务器、GPU服务器还是存储服务器)都以其峰值效率运行，而不会在其往返网络的路径中受到其他设备的限制。简而言之，这些资源必须成为网络的“超级”公民。其次，还必须解决使这些分解式服务器互连的网络结构的瓶颈和效率低下的问题，使这些虚拟组成的远程(通过网络)资源在应用程序本地化。第三，整个基础架构必须安全可靠。

不幸的是，当今大多数分解式服务器在关键路径上都具有CPU和NIC(网络接口控制器)，而且它们都不特别擅长在服务器之间高效、可靠和安全地处理和移动数据的计算。换句话说，CPU和NIC削弱了滞留在其后的资源的性能和成本效率。意识到CPU需要获得帮助之后，业界开始将计算从CPU“卸载”到NIC。尽管已经做出了许多努力来改善现状，但是迄今为止，该行业还没有开发出一个统一的解决方案来高效、可靠和安全地大规模地处理数据移动问题。

（编辑：钦州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!