云计算x86服务器(服务器 x86)

本文目录：

• 1、超融合与云计算有什么联系？
• 2、分别是为了解决什么问题，华为云计算主要
• 3、华为突破分布式数据库和存储技术，打通数字化转型“雄关漫道”
• 4、云计算中普遍使用x86服务器的原因是什么
• 5、【理论研究】漫谈云计算IT基础设施05-超融合技术
• 6、x86架构为什么更适合做云计算

超融合与云计算有什么联系？

超融合通过实现存储、网络、计算的虚拟化，将计算、网络、存储整合到同一个系统平台，解决了从计算到存储包括网络横向扩展的难题。

超融合架构大幅提升了计算能力，依托其底层分布式存储，可实现数据容灾功能，同时使云计算硬件成本大幅降低，数据更安全、业务更可靠、维护更方便。超融合让云计算更进一步回归其本质：用低廉通用的设备搭建高可用服务。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

超融合基础架构也被称为超融合架构，是指在同一套单元设备（x86服务器）中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术，而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素，而多节点可以通过网络聚合起来，实现模块化的无缝横向扩展，形成统一的资源池。

扩展资料：

云计算的可贵之处在于高灵活性、可扩展性和高性比等，与传统的网络应用模式相比，其具有如下五点优势与特点：

1、虚拟化技术。

必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。

2、动态可扩展。

云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

3、按需部署。

计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

4、灵活性高。

目前市场上大多数IT资源、软、硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软、硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。

5、可靠性高。

倘若服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。因为单点服务器出现故障可以通过虚拟化技术将分布在不同物理服务器上面的应用进行恢复或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算。

参考资料来源：

百度百科-超融合基础架构

百度百科-云计算

分别是为了解决什么问题，华为云计算主要

你好，云计算、大数据、人工智能都是当下比较热门的话题，但很多人又不知道具体是指什么。实际上，这些都是以IT技术为核心的技术应用，以云计算为例，在问天一号登陆火星中华为运用云计算技术为天问一号的探测数据的存储与保护提供了保障。

1、优秀互联网企业助力中国航天

如今的华为OceanStor存储为国家天文台构建了各级数据产品储存、归档、备份和发布的统一平台，并且对于火星探测数据的接收、处理、分析、研究需要快速、稳定、高效、安全的海量存储器，华为的OceanStor存储就满足了这次需求。

华为OceanStor存储，已经不止一次在国际上亮相，此前参与了许多不同的项目。

此前华为OceanStor存储助力中国科学院在上海天文台建成了世界上首台SKA原型机，并且入选了2019年度国家十大天文科技展。

数据保护被提到更高高度，已经不仅仅是企业行为，国家也极为重视对数据的保护。

华为数据保护解决方案提供“热数据全容灾、温数据热备份、冷数据温归档”，让生产业务永在线、关键数据易备份、价值数据再利用，实现数据全生命周期保护。

在日本年度最大规模ICT展会2021日本Interop （Interop Tokyo 2021）上，经权威IT专家多项严格评审，华为OceanStor Pacific系列存储获得“服务器和存储”类别金奖，华为下一代高性能跨数据中心存储网络（以下简称NoF+方案）在“云计算基础设施” 类别斩获银奖。

2、云计算、大数据在互联网大厂的应用

实际上，华为不仅通过自己的云计算技术为中国航天助力，对于国计民生也做出了很大贡献。根据华为官方的消息，此前华为在深圳举行了全球智慧交警解决方案在线发布会。

华为在发布会中面向国内外市场正式发布智慧交警解决方案，全面应用AI、大数据、云计算、5G等技术，为交通执法、车辆查控以及交通管控场景提供ICT技术解决方案。

华为企业BG全球政府业务部总裁岳坤表示华为“智慧交警解决方案”采用AI、大数据等多种技术，让交通管理从经验模式升级为智能模式，交通管控由“大海捞针”转向“精准治理”，提高效率，维护交通安全，解决在经济复苏中的城市交通治理问题。

华为亚太片区和俄罗斯政府业务部首席专家Augustine Chiew把“华为智慧交警解决方案总结为“雪亮双眼”+“交管大脑”+“智简运维”。

“雪亮双眼”提供全方位智能感知的路况信息，实现从“功能机”到“智能机”的跨越。

“交管大脑”负责实时分析处置大量的交通违章数据，支撑交管业务决策更精准。

“智简运维”提供一体化站点和eSight运维平台，支持快速无缝部署，并提供端到端多维度管理。

实际上，如今大数据、云计算等技术已经被包括国企在内的众多大厂应用到多种项目中：大到航天数据存储，小到APP上商品的精准推荐。而在各行各业迫切需要这类人才的情况下，人才市场的供给却十分不足。据《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，如果有想进入腾讯华为这样的大厂高薪就职的小伙伴这是非常好的选择。

希望我的回答对你有所帮助！

华为突破分布式数据库和存储技术，打通数字化转型“雄关漫道”

2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型2.0阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。

对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。

攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。

2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 8.0，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。

今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等操作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。

2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心操作，挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。

2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。

在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。

本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。

更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。

汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。

在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。

GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 8.0则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。

IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了54.9%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了22.1%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。

FusionStorage 8.0采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了16.8万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。

此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 8.0将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。

汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 8.0通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。

辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。

值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的操作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。

除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。

总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。（文/宁川）

云计算中普遍使用x86服务器的原因是什么

x86相对是比较开放、标准的，成本低。非x86服务器只有IBM、SUN（甲骨文收购）、富士通这些厂家有方案吧，HP的非x86用Intel 安腾，已经没什么市场了。技术相对封闭，实现成本也高。

而云计算领域比较活跃的是谁呢？google、亚马逊、VMware、微软等等这些软件和互联网厂商，让他们选择硬件设施，肯定优先选择x86平台了。

不止是在云计算领域，在很多领域x86的份额都在增加，因为x86的性能和稳定性在提升，实施和维护的成本都要低于非x86平台，参与厂商也多，解决方案丰富、成熟。

【理论研究】漫谈云计算IT基础设施05-超融合技术

其实超融合这一块，放在云计算IT基础设施里面，不算是完全合适。你说它是分布式存储，但是它同时又是硬件服务器与存储；你说它算硬件，但是它又离不开分布式存储软件。

传统的IT基础设施架构，主要分为网络、计算、存储三层架构。但随着云计算与分布式存储技术的发展以及x86服务器的标准化，逐渐出现了一种将计算、存储节点融合在一起的架构--超融合架构。超融合将三层的IT基础设施架构缩小变成了两层。

2019年11月的Gartner超融合产品魔力象限中，领导者象限有5家：Nutanix、DELL、VMware、CISCO、HPE。（其中DELL vxRail一体机里面用的分布式存储软件也是VMware的VSAN，而VMware提供的则是VSAN纯软件的解决方案）

Nutanix能够成为超融合领导者中的领导者，自然是经过市场的充分验证，得到市场的认可。而且由于其公开资料（Nutanix 圣经）比较齐备，因此我们可以通过Nutanix一窥超融合的究竟。

这边就不搬运了，可以直接搜索引擎搜索“Nutanix圣经”或“Nutanix-Bible”，可以找到相应的官方文档。

引用自NUTANIX圣经 -“Nutanix解决方案是一个融合了存储和计算资源于一体的解决方案。该方案是一个软硬件一体化平台，在2U空间中提供2或4个节点。

每个节点运行着hypervisor（支持ESXi, KVM, Hyper-V）和Nutanix控制器虚机（CVM）。Nutanix CVM中运行着Nutanix核心软件，服务于所有虚机和虚机对应的I/O操作。

得益于Intel VT-d（VM直接通路）技术，对于运行着VMware vSphere的Nutanix单元，SCSI控制（管理SSD和HDD设备）被直接传递到CVM。”

个人总结： 从以上官方文档可知，2U的空间可以安装2~4个Nutanix节点（每个节点相当于1台物理服务器），所以设备装机密度非常高。每个节点都安装着虚拟化软件，并且在虚拟化层之上再运行着一台Nutanix的控制虚机（CVM），该虚机主要负责不同的Nutanix节点之间控制平面的通信。单个节点中配置有SSD硬盘与HDD硬盘，替代磁盘阵列作为存储使用，单个节点有独立的CPU与内存，作为计算节点使用。

1、基础架构

以3个Nutanix节点为例，每个节点安装有Hypervisor，在Hypervisor之上运行着客户虚拟机，并且每个节点有一台Nutanix控制器虚机Controller VM，配置有2块SSD与4块HDD，通过SCSI Controller作读写。

2、数据保护

Nuntanix与传统磁盘阵列通过Raid、LVM等方式作数据保护不同，而是与一般的分布式存储一样，通过为数据建立副本，拷贝到其他Nutanix节点存放，来对数据进行保护，Nutanix将副本的数量称作RF（一般RF为2~3）。

当客户虚机写入数据“见图上1a）流程”，数据先写入到本地Nutanix节点的SSD硬盘中划分出来的OpLog逻辑区域（相当于Cache的作用），然后执行“1b）”流程，本地节点的CVM将数据从本地的SSD的OpLog拷贝到其他节点的SSD的OpLog，拷贝份数视RF而定。当其他节点CVM确定数据写入完成，会执行“1c”流程，给出应答写入完成。通过数据副本实现对数据的保护。

数据从SSD中的OpLog写入到SSD以及HDD的Extent Store区域，是按照一定的规则异步进行的，具体详见下面的部分。

3、存储分层

Nutanix数据写入以本地落盘为主要写入原则（核心原则）。

当客户虚机写入数据是，优先考虑写入本地SSD（如果SSD已用容量未达到阀值），如果本地SSD满了，会将本地SSD的最冷的数据，迁移到集群中其他节点的SSD，腾出本地SSD的空间，写入数据。本地落盘的原则，是为了尽量提高虚机访问存储数据的速度，使本地虚机不需要跨节点访问存储数据。（这点应该是与VSAN与其他分布式文件系统最大原理性区别）

当整个集群的SSD已用容量达到阀值（一般是75%），才会将每个节点的SSD数据迁移到该节点的HDD硬盘中。

SSD迁移数据到HDD，并非将所有数据全部迁移到HDD，而是对数据进行访问度冷热的排序，并且将访问较少的冷数据优先迁移到HDD硬盘中。

如SSD容量达到95%的利用率，则迁移20%的冷数据到HDD；如SSD容量达到80%，则默认迁移15%的冷数据到HDD。

4、数据读取与迁移

Nutanix圣经引用-“ u style="text-decoration: none; border-bottom: 1px dashed grey;"I/O和数据的本地化（data locality），是Nutanix超融合平台强劲性能的关键所在。所有的读、写I／O请求都藉由VM的所在节点的本地CVM所响应处理。所以基本上不会出现虚机在一个节点，而需要访问的存储数据在另外一个物理节点的情况，VM的数据都将由本地的CVM及其所管理的本地磁盘提供服务。/u

u style="text-decoration: none; border-bottom: 1px dashed grey;"当VM由一个节点迁移至另一个节点时（或者发生HA切换），此VM的数据又将由现在所在节点中的本地CVM提供服务。当读取旧的数据（存储在之前节点的CVM中）时，I／O请求将通过本地CVM转发至远端CVM。所有的写I／O都将在本地CVM中完成。DFS检测到I/O请求落在其他节点时，将在后台自动将数据移动到本地节点中，从而让所有的读I/O由本地提供服务。数据仅在被读取到才进行搬迁，进而避免过大的网络压力。/u ”

个人总结： 即一般虚机读写数据都是读本地节点的硬盘，如果本地节点硬盘没有该数据，会从其他节点先拷贝过来本地节点硬盘，再为本地虚机提供访问，而不是虚机直接访问其他节点。即要贯彻本地落盘的核心思想。

5、Nutanix解决方案的优缺点

Nutanix方案优点：

1） 本地落盘策略，确保虚机访问存储速度：虚机写入的数据都在本物理节点的磁盘上，避免跨节点存储访问，确保访问速度，减轻网络压力。

2） 采用SSD磁盘作为数据缓存，大幅提升IO性能：

见上表数据，从随机的读写来看，SSD的IO及带宽性能比SATA的性能提升了约1000倍。而结合Nutanix的本地落盘策略，虚机数据写入，仅有本地的2块SSD硬盘作为数据缓存负责写入数据。

但由于单块SSD硬盘的IO比传统阵列的SATA高出1000倍，IO性能大幅提升。（相当于要超过2000块SATA硬盘做Raid，才能提供近似的IO性能）。

3）永远优先写入SSD，确保高IO性能

数据写入HDD不参与，即使本地SSD容量满了会将冷数据迁移到集群其他节点SSD，然后还是SSD进行读写，确保高IO。后续异步将SSD冷数据迁移到HDD。

4）数据冷热分层存储

冷数据存放在HDD，热数据保留在SSD，确保热点数据高IO读取。

5）设备密度高，节省机房机架空间

2U可以配置4个节点，包含了存储与计算，比以往机架式/刀片服务器与磁盘阵列的解决方案节省了大量的空间。

Nutanix方案缺点：

1）本地落盘及SSD缓存方案确保了高IO，但是硬盘的带宽得不到保证。

传统磁盘阵列，多块SATA/SAS硬盘加入Raid组，数据写入的时候，将文件拆分为多个block，分布到各个硬盘中，同个Raid组的硬盘同时参与该文件的block的读写。通过多块硬盘的并行读写，从而提升IO与带宽性能。

而Nutanix的解决方案中，单个文件的读写遵循本地落盘的策略，因此不再对文件拆分到多块硬盘进行并行读写，而只有本地节点的SSD硬盘会对该文件进行写入。

虽然SSD硬盘的IO与带宽都是SATA/SAS的数百上千倍，但是SSD对比SATA/SAS硬盘在带宽上面只有2~3倍的速率提升，而传统Raid的方式，多块硬盘并行读写，虽然IO比不上SSD，但是带宽则比单块/两块SSD带宽高出很多。

因此Nutanix的解决方案适合用于高IO需求的业务类型，但是因为它的读写原理，则决定了它不合适低IO、高带宽的业务类型。

三）行业竞争对手对比：

VMWARE EVO RAIL软件包：VMware没有涉足硬件产品，但EVO: RAIL 软件捆绑包可供合格的 EVO: RAIL 合作伙伴使用。合作伙伴转而将硬件与集成的 EVO: RAIL 软件一起出售，并向客户提供所有硬件和软件支持。

而EVO:RAIL的核心，其实就是VSphere虚拟化软件+VSAN软件的打包。

但VSAN与Nutanix最大的一个区别，就是不必须完全遵循Nutanix的本地落盘的策略。可以通过设置条带系数，将本地虚机的数据读写设置为横跨多个节点的硬盘，默认条带系数为1，最大可设置为12个，即一个虚机的数据写入，可以同时采用12个节点的SSD硬盘并行读写。

通过这种方式，VSAN可以一定程度的弥补了Nutanix方案不适用于带宽要求高，IO要求低的业务类型的缺点。

但是这种横跨物理节点的访问流量，在虚机数量众多的情况下，肯定会给网络带来压力，网络带宽可能会成为另一个瓶颈。

其次VSAN可以集成在Hypervisor层，而不需要像Nutanix在Hypervisor上面运行一个控制虚机CVM。

再次，Nutanix支持KVM、Hyper-V、ESXI等多种Hypervisor，而VSAN仅支持自家的ESXI。

其他待补充：由于暂时未对VSAN进行实际部署测试，仅停留在对其原理的研究，因此，关于VSAN的部分待后续平台上线测试完成后继续补充。

x86架构为什么更适合做云计算

简单来说现在的商用服务器大多都是基于X86架构的,总根本的角度来说如果不是全新的架构能达到本质的改变,云计算这个全新的系统观念是不会造成硬件的改变的,改变整个硬件结构的代价太大了.1. 处理器能力强大、高扩展性,产业链成熟:随着英特尔推出至强5600、至强7500处理器,X86服务器在计算能力、高可用性、可靠性等方面已经跟Unix服务器不分伯仲。从目前注重节能的趋势来看,随着制程的演进以及架构的翻新,新一代的X86产品不仅将具备更高的效能,同时也具备了更低的功耗,对于极端注重省电的系统,也同样有相对应的产品线可供应用,这也是非x86架构难以比拟的。目前,大部分大规模云的构建都是基于x86架构,例如亚马逊、微软、Google、百度、阿里巴巴等。2. 为虚拟化提供强大支持:英特尔最新一代微处理器本身已经包括了对于虚拟化的支持。英特尔目前的处理器中对于虚拟化的支持已经落实到芯片级。目前来看,基于X86平台下的虚拟化是整个虚拟化界的趋势,比如在服务器虚拟化方面,VMware、微软、Citirx等虚拟化软件旨在充分利用服务器资源,而英特尔则从底层芯片上让虚拟化更为智能化。而在存储虚拟化方面,主流高端存储厂商也更加青睐X86架构,X86架构的开放性、标准化、扩展性,以及日益提升的性能,是最能代表当前技术方向及满足用户在云计算方面日益多变的需求。3. 开放架构,支撑关键业务:X86在开放性上具有先天的优势,这无疑给用户提供了更加灵活、丰富的选择。在云计算日益深入人心的今天,开放性已经成为业内的共识,云计算的未来必定是建立在开发性架构的基础之上。英特尔在这个过程中也起到了积极推动的作用,早在至强7400、7500时期,英特尔就致力于推动行业核心业务系统、数据库系统、ERP系统、CRM系统、虚拟化平台整合等关键应用在X86平台上的使用。国内用友、东方通、金证等ISV都已经切身感受到英特尔开放架构所带来的好处。开放式架构+开源操作系统+开源软件将是大势所趋,符合云计算这种全新的IT使用模式。4. 标准化:X86处理器所使用的指令集是符合工业标准的架构,几乎世面上所有的开发套件都有支持X86处理器的,加上完整支持32位与64位的运算体系,以及更低的功率消耗,这对于目前日趋复杂的嵌入式应用而言,有着相当大的帮助,开发商可以轻易的按照不同的应用环境,来选择具备不同校能指针的产品。5. X86架构在支持软件和设计两个方面,也均已大大领先于过去的两大服务器王者小型机和大型机:(1) 软件方面:X86架构所支持程序的数量最多,且能很好地支持中小企业常用的Windows Server系列。

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