国产服务器选哪家?

国产服务器选哪家?,第1张

国产服务器选亿万克。
服务器主要用于企业。在分类上,若按形态来分,服务器可分为塔式服务器、机架式服务器和刀片服务器。其中,塔式服务器个头与电脑主机接近,但比电脑主机稍大;机架式服务器采用统一标准生产,形态与交换机接近;刀片服务器形态则如其名字一样,可像刀子一样“插”入标准高度的服务器机箱内,每个机箱可以接入多个刀片单元。

若按照体系架构来分的话,服务器主要可分为x86服务器和非x86服务器。非x86服务器指的是采用RISC或EPIC架构,采用UNIX和其它专用 *** 作系统的服务器,其代表产品便是IBM的大型机、小型机。

国产服务器在本土个性化应用、本土化服务及对4-6级区域的市场渗透能力等方面,相比国际服务器厂商Dell、惠普等是有优势的,各类型服务器各有优势,建议依据需求选择合适机型,也可以寻找厂商为企业量身定制。感兴趣的话点击此处,了解一下

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完成资源整合是服务器虚拟化的主要工作,在信息时代,各行各业在发展过程中,产生的数据呈现爆炸式增长,如何实现对这些数据和资源的综合利用,是各大行业亟需解决的问题。计算机服务器虚拟化技术的研发和应用,为实现资源整合提供技术支持和应用平台。尤其是近年来,云计算技术的不断普及,集中化资源管理愈发先进,为云技术的发展和推广提供了条件,目前各大企业对计算机硬件资源的利用率不足20%,资源浪费现象依然非常严重,通过服务器虚拟化技术可在原应用保持不变的基础上,集中在某一计算机服务器中,可促使企业的物力资源调利用率大大提升,从而降低了各项硬件的投入,节约了成本。

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在大数据的驱动下AI技术有了实现商用的可能性,同时,随着智能化场景的不断扩大,用作于数据处理和存储的数据中心建设也在全球范围内兴起。根据Arizton的报告显示,从投资额进行计算,预计全球超大规模数据中心市场规模将在2026年达到12764亿美元,在2020至2026年内该市场将以超过402%复合年增长率保持增长。

显然,通过收购的方式,是加快数据中心芯片布局的方式之一,而在这背后,也预示着,这四大芯片巨头决战数据中心的步伐也加快了。

根据IDC的预测显示,2015年到2025年,数据将以每年25%的速度增长。这些数据的增长带动了云端计算和边缘计算等市场的兴起,他们的增长也拉动了数据中心市场的成长。由此,芯片巨头们也在数据中心市场展开了布局。

英特尔是全球最大PC和数据中心服务器CPU制造商,2017年初他们更是将其以“PC为中心”的战略转移到“以数据为中心”的业务中,从2017年初他们确立了这个战略后,到了2019年,数据中心业务便表现出了较好的成绩。到2020年,其全年财报体现出以数据为中心的转型取得了显著进展,数据中心业务呈迅猛发展态势——2020年相较2019年增长11%。

也因此,英特尔已经将以数据为中心业务的总体潜在市场规模由2021年的1600亿美元调整为2022年的2000亿美元。这将是公司 历史 上最为重大的机遇所在。CPU是英特尔在数据中心市场发展的基石,在此基础之上,英特尔新任CEO帕特·基辛格也在今年提出英特尔2023 CPU产品路线图——面向数据中心的Granite Rapids,我们将采用英特尔7纳米制程工艺生产计算芯片。

AMD是英特尔在CPU领域的竞争对手之一,凭借着 EPYC系列产品,AMD再次迎来其高光时刻,同时该系列产品也为AMD进军数据中心市场带来了希望——根据Mercury Research的数据显示,经过长达六年的重返数据中心的争夺战,到2021年第一季度,AMD的X86处理器在数据中心的销售份额达到了115%。

数据中心市场的增长也为AMD的营收带来了提升,从其2021年第一季度显示,AMD营业额同比增长93%,净收入增长超300%,数据中心营业额增长超一倍。此外,根据AMD总裁兼首席执行官苏姿丰博士Computex 2021时的演讲显示,今年还将会有100多款各大厂商的搭载EPYC处理器的服务器平台问世,以及400多个基于EPYC处理器的实例。

这也是Arm服务器芯片在数据中心市场获得契机的原因之一。其于去年推出的ThunderX3 也是针对云计算和HPC高性能运算市场中的特定工作负载而设计,公司希望通过 Marvell 的差异化优势为最终客户带来更高的性能成本比和性能功耗比优势。

与上述三家芯片巨头不同的是,英伟达则是以GPU上的优势进入到数据中心市场。从英伟达的财报中看,数据中心市场的发展已经成为了他们营收当中重要的一部分。近几年,英伟达的数据中心业务的表现就开始逐渐露出锋芒——2021财年第一季度其数据中心业务首次达到了10亿美元,2021财年第二季度当中,其数据中心业务收入达到175亿美元,该项业务的收入占总营收的比重达到45%,首超 游戏 业务,创 历史 新高。

但随着数据中心市场的成长,仅凭单一的CPU或者是GPU都难以支撑这个市场的发展。因此,这四大芯片巨头开始向更多的领域做拓展——原来在CPU领域有着优势的企业开始向GPU、FPGA等领域进军,而GPU企业在在试图向多元化的方向发展,于是,我们看到了,这四大芯片厂商在数据中心市场的催化下,开始出现了交集。

英特尔曾在2018年提出XPU异构愿景,既由标量(对应CPU)、矢量(对应GPU)、矩阵(对应ASIC)、空间(对应FPGA)组成的架构,可以进行多种架构组合。英特尔认为,必须在CPU的基础上加入并完善GPU、FPGA、AI芯片、视觉处理芯片等不同类型的计算架构,组成一个有机的整体。

而这也是他们能够在数据中心市场持续发展的动力之一,因此,他们也针对这个愿景进行了布局,在自研方面,英特尔于去年11月正式发布其全新服务器GPU,即首款数据中心的独显产品。

在收购方面,英特尔于2015年完成了对全球第二大FPGA 厂商Altera的收购,2018年收购无晶圆厂eASIC开始向Chiplet发展,2019年四月收购为FPGA提供IP和定制解决方案的供应商Omnitek,6月,又收购了网络交换芯片厂商Barefoot(该收购旨在解决数据爆发式增长的问题,这些海量数据激发了对分析这些数据的计算能力的需求,也刺激了对在数据中心内交换这些数据的联网系统的需求),2019年还对以色列数据中心AI芯片制造商Habana Labs进行了收购(虽然Habana独立运营,但该笔收购也加强了英特尔在数据中心人工智能产品上的实力)。

在英特尔重返独立显卡之前,AMD是业内唯一一家既能做高性能x86 CPU,也能做高性能GPU的公司。而随着新的竞争的到来,AMD也对其GPU领域的发展做出了新的规划——AMD在其2020年财报会议上宣布,公司将在通用化GPU的基础上,将其产品定位成专注于 游戏 优化的RDNA和专注于运算导向的CDNA。

在对数据中心的布局上,最值得一提的是,AMD将对FPGA领域的龙头赛灵思的收购,这也是他们布局数据中心市场的重要一步——在拥有CPU 和 GPU 产品后,赛灵思可以为他们布局数据中心市场提供加速能力。

从英伟达方面来看,这是一个市值曾一度超过英特尔的巨头芯片公司,而市场对于他的看好,也来源于他们在数据中心这一市场的布局。而他们也开始突破GPU领域市场,开始向CPU市场进行发力——在今年4月,英伟达推出其基于Arm的数据中心CPU,据英伟达介绍,该芯片是专为大规模神经网络工作负载设计的,预计将于2023年在英伟达的产品中使用。

而针对数据中心方面的布局,英伟达也同样逃不过用收购的方式来进行发展。这其中包括,他们以69亿美元收购Mellanox获得的网络技术,与计划用400亿美元的价格收购Arm。

由于英特尔、AMD、英伟达针对数据中心的布局,使得他们的产品形成了一定的竞争关系,也被行业成为是数据中心市场的三大巨头。但在他们的发展中,尤其是英伟达以Arm架构为基础推出了CPU之后,我们也看到了Arm架构对于数据中心市场的冲击力,而这就不得不再提一下Marvell,这个在决战数据中心市场中一个不可忽视的力量。

除了他们所推出的Arm服务器芯片以外,在数据中心市场方面,Marvell 凭借着广泛的存储、计算、 安全与网络产品组合带来了同类最佳的构建模块与架构,以优异的总拥有成本满足了基础设施需求,在数据中心市场而占有一席之地。

这针对这些领域的布局,marvell也进行了多笔的收购,包括在2017年以约60亿美元收购Cavium,2019年收购以太网网络连接产品领域的Aquantia、格罗方德旗下Avera半导体子公司。2020年,他们还收购了光芯片厂商Inphi。近期,Marvell还宣布将收购供应云服务器以及边缘数据中心的网络交换芯片等产品的 Innovium。这些收购都将直接或间接地加强其在数据中心市场的发展。

如果说,向更多的领域做拓展,是这四大芯片厂商为数据中心市场的发展而打下基础。近期,这四大芯片厂商又不约而同地将目光投向了DPU市场。

在英伟达看来,数据中心路线图包括CPU、GPU和DPU这三类芯片。英伟达也在今年早些时候的博客中表示:“DPU(即数据处理单元)已经成为以数据为中心的加速计算模型的第三个成员,英伟达首席执行官黄仁勋在一次演讲中说:“这将代表未来计算的三大支柱之一。”这三者之间,CPU用于通用计算,GPU用于加速计算,而DPU在数据中心周围移动数据,进行数据处理。

因此,除了上文我们提到的,他们在CPU、GPU领域的成就外,他们也针对DPU这一市场进行了布局——去年英伟达发布了第一款DPU产品BlueField-2,今年的GTC上又发布了BlueField-3,BlueField-3会在明年上半年推向市场。

英特尔则在今年推出了名为IPU产品,按照英特尔的说法,英特尔官方的说法,IPU是一种可编程网络设备,旨在使云和通信服务提供商减少在中央处理器(CPU)方面的开销,并充分释放性能价值。在这种介绍下,也有人认为,这与当下主流的DPU作用类似。

而英特尔之所以能够在DPU领域取得成绩,这也离不开当时收购Altera。从DPU的本质上看,根据THENEXTPLATFORM的分析报告显示,在2020年,SmartNIC正在演变成DPU。SmartNIC可以通过从服务器的CPU上卸载网络处理工作负载和任务,提高云端和私有数据中心中的服务器性能。而针对多种SmartNIC的方案来说,由于FPGA是可重编程的,因此利用FPGA实现的数据平面功能可以任意并且实时地去除和重新配置,采用这种设计可以将网络功能提速几个数量级,因而,也被视为是数据中心市场发展的动力之一。

而赛灵思也是SmartNIC领域中的杰出玩家,据了解,该公司于2019年秋季收购了Solarflare Communications,并且Solarflare自2012年以来一直在构建基于ASIC和FPGA的NIC进行电子交易。由此来看,如果AMD收购了赛灵思,那么对于他们发展DPU来说也大有裨益。

除此之外,近期,Marvell也发布了一款DPU产品,根据半导体行业观察此前的报道显示,Marvell将推出OCTEON 10系列DPU,这是一个全新的SoC系列,建立在TSMC的5nm工艺节点之上,在这个处理器上,将首次展示Arm的新型基础设施处理器——Neoverse N2。根据公开消息显示,这将是Marvell第一个基于TSMC N5P工艺的芯片设计,实际上也是同类中第一个采用该工艺的DPU。

但对于未来数据中心市场的发展而言,这个市场可能会由这些芯片巨头厂商所主导,但并不意味着其他厂商没有机会,一些细分领域的巨头和初创公司也将会是这个市场中另外一股不可忽视的势力。

一、开放性

1SQLServer

只能在windows上运行,没有丝毫的开放性, *** 作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用,NTserver只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性,安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验,尤其是在处理大数据库。

2Oracle

能在所有主流平台上运行(包括windows)。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

3SybaseASE

能在所有主流平台上运行(包括windows)。但由于早期Sybase与OS集成度不高,因此VERSION1192以下版本需要较多OS和DB级补丁。在多平台的混合环境中,会有一定问题。

4DB2

能在所有主流平台上运行(包括windows)。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%。

二、可伸缩性,并行性

1SQLserver

并行实施和共存模型并不成熟,很难处理日益增多的用户数和数据卷,伸缩性有限。

2Oracle

并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果windowsNT不能满足需要,用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。

3SybaseASE

虽然有DBSWITCH来支持其并行服务器,但DBSWITCH在技术层面还未成熟,且只支持版本125以上的ASESERVER。DBSWITCH技术需要一台服务器充当SWITCH,从而在硬件上带来一些麻烦。

4DB2

具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境。数据库分区是数据库的一部分,包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日志。数据库分区有时被称为节点安全性。

三、安全认证

1SQLserver

没有获得任何安全证书。

2OracleServer

获得最高认证级别的ISO标准认证。

3SybaseASE

获得最高认证级别的ISO标准认证。

4DB2

获得最高认证级别的ISO标准认证。

四、性能

1SQLServer

多用户时性能不佳

2Oracle

性能最高,保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录。

3SybaseASE

性能接近于SQLServer,但在UNIX平台下的并发性要优与SQLServer。

4DB2

性能较高适用于数据仓库和在线事物处理。

五、客户端支持及应用模式

1SQLServer

C/S结构,只支持windows客户,可以用ADO、DAO、OLEDB、ODBC连接。

2Oracle

多层次网络计算,支持多种工业标准,可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。

3SybaseASE

C/S结构,可以用ODBC、Jconnect、Ct-library等网络客户连接。

4DB2

跨平台,多层结构,支持ODBC、JDBC等客户。

六、 *** 作简便

1SQLServer

*** 作简单,但只有图形界面。

2Oracle

较复杂,同时提供GUI和命令行,在windowsNT和unix下 *** 作相同。

3SybaseASE

较复杂,同时提供GUI和命令行。但GUI较差,常常无法及时状态,建议使用命令行。

4DB2

*** 作简单,同时提供GUI和命令行,在windowsNT和unix下 *** 作相同。

七、使用风险

1SQLserver

完全重写的代码,经历了长期的测试,不断延迟,许多功能需要时间来证明。并不十分兼容。

2Oracle

长时间的开发经验,完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。

3SybaseASE

向下兼容,但是ct-library程序不益移植。

4DB2

在巨型企业得到广泛的应用,向下兼容性好。风险小。


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