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在當(dāng)今企業(yè)業(yè)務(wù)的運營過程中，為了優(yōu)化性能，IT部門應(yīng)該評估其首要任務(wù)，確定如何選擇服務(wù)器，并創(chuàng)建最高效的工作負(fù)載。

服務(wù)器是現(xiàn)代計算的核心。但是，圍繞著 如何選擇恰當(dāng)?shù)姆?wù)器來承載企業(yè)工作負(fù)載 的這一問題，有時往往會對企業(yè)的管理者們造成一系列硬件選擇方面的困惑。盡管當(dāng)前借助完全同樣、虛擬化且集群化的白盒系統(tǒng)來填充，并管理任何工作負(fù)載已經(jīng)成為了可能，但云服務(wù)正在改變企業(yè)如何運行應(yīng)用程序的方式。隨著越來越多的企業(yè)組織在公有云服務(wù)中部署工作負(fù)載，本地數(shù)據(jù)中心需要更少的資源來托管仍在企業(yè)內(nèi)部部署的工作負(fù)載。這促使IT和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者們需要從日漸縮小的服務(wù)器規(guī)模中尋求發(fā)掘出更多的價值和性能。

今天，廣泛普及的白盒系統(tǒng)正受到由服務(wù)器特性所帶來的新一輪的專業(yè)化挑戰(zhàn)。一些企業(yè)組織正在重新發(fā)掘一臺服務(wù)器可能確實適合所有應(yīng)用場景的概念。但是，您企業(yè)其實可以選擇甚至定制服務(wù)器群集硬件，以適應(yīng)特定的使用類別。

虛擬機整合和網(wǎng)絡(luò)I/O增加了優(yōu)勢

服務(wù)器虛擬化的一大核心優(yōu)勢是能夠在同一臺物理服務(wù)器上托管多臺虛擬機，以便利用更多的服務(wù)器可用計算資源。虛擬機主要依靠服務(wù)器內(nèi)存（RAM）和處理器內(nèi)核。由于企業(yè)可以將虛擬機配置為可以使用范圍廣泛的內(nèi)存空間和處理器內(nèi)核，因此也就無法精確的確定既定服務(wù)器上可以托管的虛擬機的數(shù)量。但是，服務(wù)器上的經(jīng)驗法則包括選擇一臺具有更多內(nèi)存和處理器內(nèi)核的處理器，這通常允許更多的虛擬機可以托管在同一臺物理服務(wù)器上，進而有助于提高整合性。

例如，一款戴爾/EMC PowerEdge R940機架式服務(wù)器可以托管多達28個處理器內(nèi)核，并提供48個雙倍數(shù)據(jù)速率4（DDR4）雙列直插式內(nèi)存模塊（DIMM）插槽，最多可支持6 TB的內(nèi)存。一些企業(yè)組織可能會選擇放棄單臺機架式服務(wù)器，而偏向于選擇采用刀片式服務(wù)器作為替代，或者作為超融合基礎(chǔ)架構(gòu)系統(tǒng)的一部分。用于高級虛擬機整合的服務(wù)器還應(yīng)該包括彈性服務(wù)器功能，如冗余熱插拔電源，以及DIMM熱插拔和DIMM鏡像等彈性內(nèi)存功能。

關(guān)于如何選擇一款服務(wù)器以實現(xiàn)高度整合的目的的次要考慮要素是對于網(wǎng)絡(luò)I/O的更多關(guān)注。企業(yè)工作負(fù)載通常涉及交換數(shù)據(jù)，訪問集中式存儲資源，通過LAN或WAN等與用戶接口。當(dāng)多臺虛擬機嘗試共享相同的低端網(wǎng)絡(luò)端口時，可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)瓶頸。整合的服務(wù)器可以從快速的網(wǎng)絡(luò)接口中受益，例如一款萬兆以太網(wǎng)端口，但選擇具有多個1 GbE端口的服務(wù)器通常則更為經(jīng)濟，更靈活，故而可以將其整合在一起，以提高速度和彈性。

上圖：在選擇一臺服務(wù)器時，企業(yè)需要根據(jù)具體用例來評估某些功能的重要性。

容器的整合推動了服務(wù)器的選擇

虛擬化容器代表了一種相對較新的虛擬化方法，其允許企業(yè)的開發(fā)人員和IT團隊將應(yīng)用程序創(chuàng)建和部署為打包的代碼和依賴在一起關(guān)系的實例 但容器共享相同的底層操作系統(tǒng)內(nèi)核。容器對于高度可擴展的基于云的應(yīng)用程序的開發(fā)和部署非常有吸引力。

與虛擬機整合一樣，計算資源將對服務(wù)器可能承載的容器數(shù)量產(chǎn)生直接的影響，因此用于容器的服務(wù)器應(yīng)提供足夠數(shù)量的RAM和處理器內(nèi)核。更多的計算資源通常會允許更多的容器。

但是大量的同步容器會給服務(wù)器帶來嚴(yán)重的內(nèi)部I/O挑戰(zhàn)難題。每個容器必須共享一個通用的OS內(nèi)核。這意味著可能有數(shù)十個甚至數(shù)百個容器試圖與同一個內(nèi)核進行通信，導(dǎo)致操作系統(tǒng)延遲過大，從而可能影響容器的性能。同樣，容器通常作為應(yīng)用程序組件部署，而不是完整的應(yīng)用程序。這些組件容器必須相互通信，并根據(jù)需要進行擴展，以提高整體工作負(fù)載的性能。這會在容器之間產(chǎn)生巨大的 有時是不可預(yù)測的 API流量。在這兩種情況下，服務(wù)器本身的I/O帶寬限制以及應(yīng)用程序的架構(gòu)設(shè)計效率都會限制服務(wù)器可能成功托管的容器的數(shù)量。

當(dāng)許多集裝箱化的工作負(fù)載必須通過局域網(wǎng)或廣域網(wǎng)與服務(wù)器之外進行通信時，網(wǎng)絡(luò)I / O也可能造成潛在的瓶頸。網(wǎng)絡(luò)瓶頸可能會降低對共享存儲的訪問速度，延遲對用戶的響應(yīng)，甚至導(dǎo)致工作負(fù)載錯誤?？紤]容器和工作負(fù)載的網(wǎng)絡(luò)需求，并為服務(wù)器配置足夠的網(wǎng)絡(luò)容量 既可以是一個快速的10 GbE端口，也可以是多個1 GbE端口，這些端口可以集中在一起，以提高速度和彈性。

大多數(shù)類型的服務(wù)器均能夠托管容器，但是采用大容量容器的企業(yè)組織往往會選擇采用刀片服務(wù)器來將計算容量與測量的I/O容量結(jié)合起來，將容器分散到多臺刀片上以分配I/O負(fù)載。惠普企業(yè)公司（HPE）的ProLiant BL460c Gen10服務(wù)器刀片便是這類服務(wù)器的一個例子：其擁有多達26個處理器內(nèi)核和2 TB DDR4內(nèi)存。

可視化和科學(xué)計算會影響企業(yè)如何選擇服務(wù)器

圖形處理單元（GPU）越來越多地出現(xiàn)在服務(wù)器級別，以幫助執(zhí)行從處理和科學(xué)計算到更多與圖形相關(guān)的任務(wù)（如建模和可視化）在內(nèi)的數(shù)學(xué)密集型任務(wù)。GPU還使IT能夠在受到更好保護的數(shù)據(jù)中心中保留和處理敏感、有價值的數(shù)據(jù)集，而不是讓數(shù)據(jù)流向容易復(fù)制或被盜的業(yè)務(wù)終端。

一般來說，對GPU的支持只需要在服務(wù)器中增加一款合適的GPU卡 對服務(wù)器的傳統(tǒng)處理器、內(nèi)存、I/O、存儲、網(wǎng)絡(luò)或其他硬件細節(jié)幾乎沒有影響。但是，企業(yè)級服務(wù)器中包含的GPU適配器通常比可用于桌面臺式機或工作站的GPU適配器復(fù)雜得多。事實上，GPU越來越成為刀片系統(tǒng)的高度專業(yè)化模塊。

例如，惠普企業(yè)公司的ProLiant WS460c Gen9圖形服務(wù)器刀片使用具有兩個GPU的Nvidia Tesla M60高速外設(shè)組件互連 （Peripheral Component Interconnect Express，PCIe） 顯卡，4096個統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)（Compute Unified Device Architecture ，CUDA）內(nèi)核和16 GB的圖形DDR5獨立視頻RAM.圖形系統(tǒng)通過使用多個圖形服務(wù)器刀片來支持多達48個GPU.大量受支持的GPU硬件（特別是在GPU硬件也被虛擬化時）允許許多用戶和工作負(fù)載共享圖形子系統(tǒng)。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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