数据中心服务器技术有哪些发展趋势？

随着数据中心的广泛应用，人工智能和网络安全相继出现，更多的用户被带到了网络和手机的应用中。随着计算机和数据的增加，人们可以通过不断的学习和积累来提高自己的能力，这是信息时代的重要标志。数据中心基础设施作为“新基建”的重要组成部分，在未来备受业界和客户的关注，服务器是数据中心的核心关键设备。数据中心的出现，将人们的认识从一个量化、结构化的世界，引向一个不确定、非结构化的世界。它将逐渐成为交通、网络通信等现代社会基础设施的一部分，进而对很多行业产生积极影响。

1.曲线中的异构计算超车：虽然企业在数字化转型中一直在寻找超越竞争对手的方法，但通用CPU的性能一直发展平稳，难以取得突破。因此，那些想要领先并保持领先的企业采用了更专业化的计算方案(GPU、FPGA、ASIC、智能网卡)。机器学习技术针对新兴的数字大数据问题进行了优化，可以快速大海捞针。摩尔定律是一个经济定律，不是一个性能定律。基本上就是说，如果你能从芯片制造的投资中获得足够的价值，那么你就可以每两年继续缩小芯片的尺寸。换句话说，摩尔定律并没有消亡，但我们使用晶体管的场所和方式正在发生变化。

2.5G已经来临：经过几年的炒作和普及，我们看到5G如今已经开始商用部署，随着而来的将是围绕通信基础设施、远程管理模式以及连接模式的转变，这将影响到服务器的外形、尺寸和功能。企业开发更多的边缘基础设施来处理数据的产生和涌入，5G将使客户需要重新评估其边缘连接的基础设备，5G将受到越来越多的关注。

3.更加安全的标准：服务器的安全问题正在成为用户关注的重点。围绕服务器访问和数据保护的安全性从未如此具有挑战性，因此客户需要服务器的安全性能够被量化，以衡量基础设施的可信度并识别数字风险。客户需要分析服务器产品的起源和功能以及新的安全技术，以及在监管趋严的环境背景下对特定领域的威胁，以便从边缘到核心到云，满足安全的需求。

4.公共云、私有云和混合云之间的平衡：云模式会有不同的形式，计算功耗模式之间的界限会变得模糊。企业会意识到这些是不同的计算风格，不再基于“位置”。随着融合基础设施和超融合基础设施的出现，易用性逐渐平等，企业将优化其总拥有成本模型，以满足上述三种消费模式的不同需求。与此同时，多租户计算的特点和数据的高价值将不断加剧人们对公有云安全的担忧。

5.智能服务器出现：AI技术的发展，将让服务器的管理、部署和运维更加简单化。AI技术赋能服务器，智能服务器将可能成为未来的一个重要发展趋势。具有系统管理的AI运维能力将迎来将自动任务转向自动决策的时代，其实现方式表现在解决系统动力失控和策略咨询推荐引擎上。

6.垂直领域成重点：客户正在从基础设施中不断的寻找最有效的办法，来为垂直化和专业化的领域提供最佳的产品。软硬件生态系统的实现和特定领域的加速器，可满足垂直行业独特的性能和功能要求，并针对特定的业务场景进行优化。垂直领域的竞争将是服务器厂商重点发力的一个重点。

7.服务器对远程状态的新技术：随着5G、疫情等方面的影响，世界范围内的办公方式也在发生变化。未来远程办公方式将成为一个主流。企业需要用远程工作团队来支持数据中心的运营。这种转型迫使企业评估新的服务器技术和评估资源需求，这将强调必须以远程方式利用围绕调试、遥测和分析的服务器功能，以保持业务连续性的发展。

8.软件定义的硬件加速：应用架构正在不断发展，传统的控制平面和数据平面正在不断的走向分离，控制平面停留在软件层，而数据平面则是以服务器附加卡的形式转移到可编程的硬件上。例如，将允许裸机服务器+容器化应用+分解的基础架构软件（网络虚拟化、存储虚拟化、GPU虚拟化、安全服务）一起运行，为客户的工作负载创建基于意图的计算。

9.服务器CPU的生态大战：如今，我们看到处理器的格局正在发生变化，我们看到英特尔、AMD和英伟达都在进行收购，以便为各自的产品组合提供各种支持和加速。未来，服务器CPU真正的赢家将能够利用他们的硅产品和软件库组合，形成针对工作负载的集成产品“加速配方”，从而帮助终端客户优化业务成果。

10.加速数据处理：大数据时代的到来，出现了更多的数据，如今数据的传输速度、数据的数量以及数据的处理等方面依然面临着挑战。需要继续采用新的加速处理速度，同时更加注重解决数据生命周期的挑战。数据管理模型、传输方法、保存和安全架构与更快分析的整合，将是接下来服务器发展的重点。

11.服务器即服务：企业客户在应对有限的预算和传统技能组合的同时，还需要以最有利的性价比、最少的启动和维护费用，来满足企业数字化建设的需求。服务器即服务或基础架构即服务的方式将能够灵活的满足企业的需求。如何为企业数字化转型提供灵活的解决方案和安全的数据保护和数据管理将是服务器在未来一年中发展的重点。

12.新的服务器内存和存储模式：如今内存计算和数据存储的需求增加，业界正在从传统的以计算为中心的架构转向以数据为中心的架构，而这一转变正在推动IT业新的服务器连接内存和存储模式。围绕服务器内部的持久、加密和分层内存的技术，以及通过新的行业结构标准远程访问SCM和NVMe oF数据的技术，正在创造创新的IT架构，以实现最佳的数据安全、扩展和保存。

13.机器学习带来颠覆性变化：企业会利用机器学习技术实现突破，否则就会被别人颠覆。因此，企业在采用新的异构计算技术时，对数据中心的敏捷性、自动化和编排能力提出了更高的要求。然而，他们也会开始意识到机器学习只是一种工具，并不能解决所有问题。企业会更加务实，专注于机器学习擅长解决的问题。有不懂的请咨询梦飞科技了解。