服务器将成为业务价值的驱动者

走过2012，服务器领域热闹非凡，全然不见末日之年的萧条场景。服务器技术，关于X86架构与非X86架构之争仍在延续；关于绿色IT，服务器正在扛起责任大旗；关于大数据，服务器正以新型计算模式在洞察其价值。服务器产品，标准的非标准，服务器差异化探索成热议话题；借助至强E5平台，服务器新兵崭露头角；国际品牌影响力，国产品牌艳羡之余试图突围。服务器渠道，云的出现，中小渠道商尝试接招；寻求出路，分销商转型服务商顺理成章。服务器应用，用户为王年代，服务器在行业信息化建设中的角色不仅仅只是IT设备系统，而是驱动业务价值的支持者。这一切，你信吗？2012，一路走来，且听笔者娓娓道来，回望2012.

技术篇：今非昔比一物降一物

Intel X86叫板RISC ARM借低功耗崛起AMD裁员寻合作两不误

嵌入多核技术、提升速度、扩展带宽，并融入RAS（可靠性、可用性、可维护性）技术时，X86的功能已经与关键业务处理架构RISC的差距在缩小。未来会是X86的天下，按照这个趋势，X86将蚕食更多的服务器市场。

ARM架构凭借低功耗名气活跃于2012，ARM新推64位处理器大举挺进服务器芯片市场，ARM CEO华伦@伊斯特（Warren East）信心满满表示，到2020年，五分之一的数据中心将采用ARM处理器。微软嵌入ARM技术、AMD与ARM合作、戴尔推出的是基于ARM处理器平台的低功耗服务器，戴尔CEO Michael Dell更是放言，ARM架构的服务器将会对X86服务器造成冲击。一直以来ARM架构与X86架构不兼容，加之软件支持步伐没跟上，ARM架构相比Intel而言，长期处于劣势。而风水轮流转，2012年，已有众多软件厂商向ARM伸出橄榄枝，Red Hat、甲骨文、Cloudera和思杰均已宣布为64位ARM硬件提供软件支持的计划。ARM未来会更胜Intel一筹吗？在高性能领域估计够呛，在低功耗领域有这个可能，而2012年年底，Intel推出微型服务器处理器AtomS1200产品系列来应对低功耗领域ARM冲击。未来，谁赢谁输难以区分。Intel处理器高性能有目共睹，而搭载ARM的处理器产品低功耗也无人否之，然而，一物降一物，双方未来市场实难断定谁是赢家，目前从Intel在企业级合作伙伴与用户中多年构建的生态系统看为，Intel仍占上风。

2012，对于AMD而言，命途多舛。不景气的销售预期带来AMD新一轮裁员，看似摇摇欲坠却大胆宣布与ARM合作。AMD宣布将设计多款64位ARM处理器，并通过整合X86、ARM与APU的处理器，针对云计算和云数据中心市场提供可应对不同工作负载的运算支持平台。业内有分析师指出，"AMD采用ARM架构设计芯片，将使该公司首次在技术上与英特尔区别开来。这将使AMD成为唯一一家能够生基于x86架构芯片，同时又能生产基于ARM架构芯片的企业。"然而，基于ARM架构的AMD芯片还得等2014年才能问世。而ARM架构缺少企业级案例众多服务器持观望态度的很大部分成因，AMD与ARM的结合，能否降得过Intel，其实变数非常大。所谓一物降一物，整个2012，在上游世界，技术架构之争比往年来得激烈一些。对整个上游世界而言，实则好事，有利于促进上游厂商在激烈竞争中投入更多技术创新元素。

云服务与服务器的矛盾仍将继续

矛盾点总是来得让人纠结，共存的事物也好，技术也好，一旦有对立点，矛盾便生发，处理得当，两者相悦，处理不当，祸害万千。服务器领域也不例外。云服务与服务器矛盾在2012并未解决，2013云服务与服务器矛盾将继续。

云计算倡导按需供给，由科技公司为各行各业提供云服务。目前，小型企业借助云服务提供商进行IT需求工作已经非常普遍，通过在云端接受服务，而不是购置物理服务器，减小自家部署建立数据中心的运维和管理成本。对大中型企业而言，放弃高昂的数据中心部署带来的人财物投入，转向租用云计算提供的服务，把更多的精力用在企业业务创新和用户粘度维护上，是一种减少投资成本获取高额利润的途径。话来道去，似乎服务器处于绝对劣势，其实不然。云服务提供商的数据中心质量如何需要考量，其在规模、灵活性和扩展性、可靠性和可管理性、运维成本等方面的承载能力如何将直接影响接收服务的企业，与自己配置物理服务器相比，风险更大。而服务器产品，随着定制化的厂商新招数出现，按需供给将不仅仅在云端，在物理服务器上同样能实现。

到底是租用云服务合适，还是自己部署物理服务器，建造自己的数据中心合适？说到底还是企业的思维说了算，企业追求利益的方向标将是云服务和服务器博弈结果直接影响者。

大数据危机内存计算降的住否？

2012年，大数据元年，业界更多看到大数据的价值，却忽视其危机存在。大数据有价值的前提是懂得快速分析管理数据，一旦大数据中心大量非结构化的数据出现，却无法被有效分析处理，那么数据的泛滥不仅容易让企业流失商机，同时影响其后台IT设备的承压能力。内存计算可对海量数据做实时分析和运算，不需要事先进行数据预处理和数据建模，被业界称为大数据分析效率提升的杀手锏。内存计算技术兴起于2010年，在2012年，随着SAP HANA与Oracle Exalytics等内存计算技术的不断演进，对大量非结构化数据的分析速度和灵活程度已有较大提升，比如SAP的HANA平台，每秒运行77万条记录，批量插入1GB的数据，每小时达到2.5TB数据的服务，也就是每小时2.5TB插入到SAP HANA上。如何分析复杂的大数据，内存计算是一种有效的实现方式。