提升数据中心性能需谨慎

卓越数据中心的建设，不仅需要考虑企业现在的状况，也要考虑企业的信息遗产以及将来技术和应用的方向性变革。

互联网和信息化建设的飞速发展，使得数据中心的建设成为企业信息化的重点，并且也使其逐渐成为企业最为重要的一部分资产，更进而成为企业竞争力构成中的一个决定性因素。然而，芯片和系统软件等技术的发展一日千里，企业信息架构者在建设和提升数据中心性能时无从选择。

未来的企业级计算将会对网络和计算能力有着极高的要求，尤其随着存储技术的提高，企业能够掌握和需要分析的信息总量在急剧膨胀，这就会对芯片的处理能力产生越来越高的要求。同时，也会从整体上要求系统的性能，不仅是芯片处理单个复杂事件的能力，更重要的是系统处理大量简单事件的能力，要求从操作系统、数据库、应用系统等各个方面都发挥最佳的性能。

芯片负荷量体裁衣

企业建设数据中心的任务大致可以分为三个方向:以数据为中心，如高密度的数据存储、ERP、数据仓库等应用;以Web为中心，如高密度的网络、网络服务处理等;以计算为中心，如数据转换、计算网格、高性能计算等。根据任务的不同，自然应该选择不同的芯片技术，否则，便一定会导致系统建设的浪费，影响企业对数据中心投资的效果。

尽管芯片的主频在不断的提升，单个芯片的处理能力也在不断增加，甚至，双核芯片和多核芯片技术也已经开始出现，但是这样的一条路并不能无止境地走下去。已经有业内专家指出，如果仅仅简单地按照现有的芯片设计思路(不断地提升主频、不断地提升集成能力)发展的话，很快将会达到摩尔定律所能够保证的极限。因此，必须变换芯片的现有设计思路，而对企业而言，就必须选择符合未来数据中心建设要求的芯片，这样才能够保证投资。

无论是以数据为中心还是以Web为中心，数据中心都强调系统处理海量事件的能力—每个事件不一定很复杂，但是一定会面对并发多线程和海量事件。因此，这样的系统所需要的芯片不是强调CPU的主频速度，其重点应该在于事件处理的能力。

CPU速度与内存速度的巨大差异，使得CPU的能力在大量的空闲等待中浪费殆尽。调查数据显示，系统最大的性能瓶颈不是CPU的计算时间，而是内存的反应时间，在CPU和内存的升级趋势之间存在着巨大的差距。因为内存的更新换代无法与处理器保持同步，所以，在CPU性能提升的同时，整个系统的性能和应用的性能，并没有同步提升。

因此从指令并行处理(ILP/Instruction Level Parallelism)、线程级并行处理(TLP/Thread Level Parallelism)、对称多处理器(SMP/Symmetric MultiProcessing)到芯片多线程(CMT/Chip Multithreading)，不同的芯片体系架构代表着不同的计算需要。其中，以吞吐量计算(Throughput Computing)为设计理念的CMT技术支持海量数据和海量Web事件。CMT技术改革芯片设计思路，不是简单通过半导体技术的发展在单个芯片上集成更多CPU，而是通过简化CPU设计，把更多的CPU压缩在一个芯片中实现来提高整个芯片处理事件的能力，已被业界认为是未来的数据中心芯片架构。

整体性能调优

企业数据中心的性能不仅仅取决于所采用的芯片技术和其他的硬件技术，还在于系统级软件的配合。即系统软件应该能够充分发挥芯片设计的优势，并且能够充分利用企业遗留系统，以便保证企业数据中心的投入的价值和延续性。因此，这就要求数据中心的系统能够保证足够的兼容性——硬件和软件技术在不断发展和更新，数据中心必须能够从中获益，并且无需付出太多。

而如果操作系统的升级不能向下兼容，而硬件的性能提升又不得不依赖于新版操作系统，那么对于用户而言，除非购买了新款硬件、新款软件、更新所有旧有应用，否则将无法享受新的系统所带来的性能优势——而这样的软硬件升级对于企业来说将意味着巨大的费用，不能利用企业遗产的同时，将来的升级也将成为一个泡影。

在系统需求不断提升的情况之下，必须对数据中心和服务器进行升级。而企业中类似于ERP之类应用的部署，需要耗费极大的费用。如果服务器更新之后，与旧有系统不兼容，那么对企业而言将意味着巨大的损失。

因此，企业的数据中心在软硬件升级的同时，必须能够保留旧有的应用、提升系统的性能。只有这样的整体性能调优才具有最佳的性价比，也才能保护企业的数据中心建设投资。这就要求软硬件都能够具备向下兼容的能力，至少在足够长(5年或者更长，硬件更新换代的时间周期)的时间内，数据中心能够得以平滑升级，而无需彻底更新。

显然，数据中心的建设是一个长期的、坚持不懈的过程，企业的每一步投资都希望得到最充分的利用。因此必须从长远角度考虑对数据中心的投资，每一步选择，都必须足够谨慎。

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