迄今对云计算应用层面最深入的讨论

络功能虚拟化（NFV），它可以以类似于在一个通用服务器上运行多个应用和操作系统的方式定制一个网络。

从芯片厂商级的Cavium到服务器厂商级别的HP，很多公司都采用NFV作为其改进公司数据中心的关键策略。通常，这包括最大程度降低能耗同时最大程度提高吞吐能力和处理性能的多核架构。但是，这只是需要解决的巨大难题的很小一部分。

"可以把这视为手段的精简"，ARM服务器系统与生态系统总监Lakshmi Mandyam说，"由于选择有限，只能超额拨备。"

Mandyam说，必须增加每个平方英尺的计算能力以提高数据中心的效率，但与此同时，进入数据中心的海量数据的扩张永远不会止步，所以无论采用多少服务器，提高多少效率，永远不足以处理产生的所有数据。

"智能需要部署在更加接近终端的位置"，她说。"我们还需要一种把所有设备连接在一起的创新方式，所以你需要安全IP、网络IP和存储IP，然后在服务器机架的层面上集成并消除多余的组件。"

这似乎成为了整个半导体行业的普遍共识。 "这里有两个问题，"营销Calypto低功耗平台的市场总监Anand Iyer说。 "第一个是延迟。第二个是哪些是需要传输的真实信息以及有多少数据被浪费了。仅进行必须的计算，不要浪费计算能力。这就是你消除能源浪费的方式。"Iyer指出，所有层面的架构都在寻找可以改进的地方，并平衡潜在的改变及其实际的改造成本之间的矛盾。这不是一种简单的决定，有时你要面对各种存储器IP选择，有时要选择使用或者重用哪种微架构，哪些部分需要时钟门控哪些不需要，以及这些选择怎样会在整个系统层面上影响能耗。"开发社区需要了解所有的权衡"，他说。"同样重要的是，人们需要更加有效地分享关于这些权衡的认知，现在，我们还是采用比较笨拙的方式实现这一点。"

其它决策

改进上层架构只能解决难题的一小部分，但是，它也必须被有效地管理，而且，IT管理一直是企业的传统课题之一。快速的变化可能会造成惨重的代价，然而要从每个市场前沿大量增加的传感器和数据中获益，这种变化至关重要。比较讽刺的是，代工厂和芯片制造商现在能够相当轻松地应对这种问题，因为他们已经跟每次新工艺节点的升级过程带来的巨大和不断增长的数据较量过多次了。

"在2000年时，我们开始感到来自CPU不断升级的压力，"Mentor Graphics公司的高级工程主管Juan Rey说。 "刚开始只有几十台计算机来处理应用，后来开始采用数百个CPU与GPU来加速应用。然后，到了2008年至2009年，业界都开始放缓升级单个CPU性能的脚步，开始转向多核架构。在16nm以下，我们有望看到几千个内核。"

这种方式可以很好地处理一些应用，但并不适用所有的应用。此外，他指出，即使公司建立了非常好的私有云，他们并不总是能够分配足够的资源来妥善管理它们。再好的体系结构和优化措施也会因公司而异。"在制造商这端，这些公司这几年一直在处理这些问题，所以对他们来说问题显而易见且更容易解决，但是，其他的公司怎么才能得到这类资源呢？"

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