預計到2020年，互聯(lián)設備的數量將達到500億。而眾多的設備在2017年可能就會(huì )產(chǎn)生高達7.7 ZB的互聯(lián)網(wǎng)數據。隨著(zhù)運營(yíng)商放棄了客戶(hù)端—服務(wù)器以及局域網(wǎng)架構，轉而青睞側重在服務(wù)器、存儲與網(wǎng)絡(luò )中采用虛擬化的設計，如此大量的數據處理需求給數據中心生態(tài)系統帶來(lái)巨大挑戰。為此，越來(lái)越多的公司開(kāi)始選擇基于移動(dòng)計算、云服務(wù)、大數據和社交網(wǎng)絡(luò )等領(lǐng)先技術(shù)的更加靈活且開(kāi)放的平臺。
亞馬遜、谷歌與Facebook等創(chuàng )新領(lǐng)袖正在積極構建超大規模的數據中心，以處理海量的帶寬需求與工作負載。最近，Facebook在開(kāi)放計算項目主辦的開(kāi)放計算峰會(huì )分享了一個(gè)關(guān)于其數據中心開(kāi)發(fā)的經(jīng)典案例。開(kāi)放計算項目由Facebook創(chuàng )立，旨在通過(guò)分享服務(wù)器、存儲與網(wǎng)絡(luò )的設計，開(kāi)發(fā)高性能、低成本且節能的數據中心。據Facebook透露，開(kāi)放平臺已經(jīng)幫助其節省了12億美元的成本。
最近，許多企業(yè)正投入云計算的懷抱，他們一般從第三方購買(mǎi)計算容量，節約運營(yíng)自身數據中心所需的資本與運營(yíng)費用。因此，云服務(wù)提供商已成為對開(kāi)放平臺超大規模數據中心投資力度最大的投資者之一。以溢價(jià)提供高級服務(wù)的傳統服務(wù)器提供商可能將面臨來(lái)自開(kāi)放平臺提供商的激烈競爭，后者的成本更低且基礎架構更靈活、可擴展。
使用開(kāi)放平臺的方法意味著(zhù)須整體看待數據中心開(kāi)發(fā)項目。雖然服務(wù)器是核心技術(shù)，但需要考慮包括服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò )以及軟件在內的整體系統，并以全新方法將這些組件更好地整合在一起，讓數據中心實(shí)現真正的突破性變革。
雖然開(kāi)放平臺觸及的不僅僅是服務(wù)器，但在滿(mǎn)足下一代數據中心的傳輸容量、處理速度與節能高效的需求方面，服務(wù)器仍發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。在構建服務(wù)器時(shí)，必須通過(guò)一臺物理服務(wù)器容納多臺虛擬服務(wù)器，以便在虛擬化成為業(yè)界標準的情況下提高服務(wù)器利用率。服務(wù)器需要使用既快速又節能的多核處理器，且必須與日益虛擬化的存儲及網(wǎng)絡(luò )系統無(wú)縫互動(dòng)。
許多半導體公司與服務(wù)器制造商現在都在開(kāi)發(fā)運行于A(yíng)RM處理器、而非行業(yè)標準x86架構的服務(wù)器。ARM處理器普遍用于智能手機、平板電腦及其他便攜式設備以及隨物聯(lián)網(wǎng)（IoT）趨勢而出現的新興設備、聯(lián)網(wǎng)家電、汽車(chē)和各種網(wǎng)絡(luò )傳感器。ARM有助于各公司開(kāi)發(fā)擁有創(chuàng )新型多核CPU的處理器，實(shí)現真正的服務(wù)器級性能，并面向網(wǎng)絡(luò )、通信、大數據、存儲及安全應用提供業(yè)界最佳的虛擬化加速器。
現代數據中心還需要更快速的網(wǎng)絡(luò )連通性，千兆以太網(wǎng)將被10GbE、40GbE并最終被100GbE規模的管網(wǎng)所替代。10GbE結構網(wǎng)絡(luò )（網(wǎng)絡(luò )中的流量可流向各個(gè)方向）將有利于節能、易管理性以及通過(guò)網(wǎng)絡(luò )虛擬化靈活使用計算資源。
同時(shí)，為了提高數據中心內架頂式（ToR）交換機與服務(wù)器網(wǎng)卡（NIC）之間的速度，降低兩者間以太網(wǎng)連通性成本，最近成立的行業(yè)組織25Gb以太網(wǎng)聯(lián)盟制定了新的以太網(wǎng)規范說(shuō)明，以允許數據中心網(wǎng)絡(luò )應用25Gbps或50Gbps以太網(wǎng)鏈路協(xié)議。
為云計算而構建的現代數據中心還通過(guò)所謂的存儲解聚開(kāi)創(chuàng )了存儲技術(shù)新天地。近些年來(lái)，存儲因服務(wù)器計算而聚合在一起，因此數據可以更快速地從存儲中檢索出來(lái)。但是，隨著(zhù)固態(tài)硬盤(pán)成為新的存儲媒介，上述服務(wù)器的存儲成本開(kāi)始升高。現在，計算與存儲之間的連接速度得到了提升，存儲可以與計算再次分開(kāi)或者解聚及共享。
