超融合软件解决方案可以适用哪些场景？

首先，软件方案和一体机方案如何选择？

如果 IT 规模比较大，会涉及到当下或未来使用多个服务器品牌的可以考虑购买超融合软件产品自行构建方案；

服务器用量较大，具有议价能力的，也可以考虑通过购买方案降低整体的方案成本；

对于虚拟化、硬件等运维能力强的客户可以使用软件方案，但对于运维能力不强的客户建议一体机方案以便降低维护和服务支持的复杂度。

其次，超融合可以适用于哪些场景？

具体可以参考Gartner 在其报告《Critical Capabilities for Hyperconverged Infrastructure》。里面提到了超融合的 6 大适用场景与 11 个评估关键点。

Consolidated：以降低 TCO 为目标的不同层级 IT 设施整合的数据中心超融合项目。

Business-Critical：用于承载类似 ERP 等关键业务，并用于提升可靠性与可扩展性的超融合相关项目。

Cloud：用于承载基于私有云设计的新型应用或重新设计的核心应用。

Edge：支持和 IoT 设备接口，并基于边缘计算相关应用、微服务的超融合相关项目。

ROBO：被远程管理的非主数据中心，亦可用于作为 IoT / 边缘计算的桥接基础架构。

VDI：VDI 架构可通过 LAN/WAN 的方式，通过远程显示协议访问，通过超融合简化部署而受益。

以上 Gartner 定义的六大场景包含重要信息：

超融合最早被广泛的应用的场景以 VDI 和 ROBO 为主，即使是生产环境，也用于非核心生产系统，但时至今日， 超融合已经完全覆盖了传统架构中块存储覆盖的所有的领域，甚至包含企业级核心应用。

超融合作为私有云的重要基础，同样成为超融合的一个重要应用场景。

目前热点的边缘计算和物联网领域，也成为超融合的一个重要应用场景。

互联网技术的发展日新月异，给我们生活带来了无限精彩和便捷。同时，随着5G网络、容器云、高性能存储硬件水平的不断提高，数据增长进入了空前的发展阶段。

随处可用到的AR、VR、物联网、边缘计算机等等设备所产生的数据源源不断，就像开着的水管，数据源一直在流出。产生的数据将会以几何倍增加，这个时候区块链的存储技术就得以展现出来，在前几年开始区块链存储技术中有一个比较出色IPFS的项目。

IPFS提供了一个非常出色的去中心化存储机制，将无数个不可信任的节点连接起来，却形成了非常可靠的存储系统，这就像比特币将不可靠的节点连接起来构成了比银行更可靠的金融系统。

目前IPFS还缺乏冗余编码机制，因此还存在数据丢失的问题，总结而出IPFS所遇到的问题（缺乏数据安全机制、不支持动态网页、数据可靠性不够、服务稳定性不够）。

从根本上来说，区块链是一个极其简单的东西：所有人都能查看、没有人可以篡改的记录簿。Yottachain的创始人王东林说，这简单的概念有可能改变大量的软件授权过程，还可能为商业、金融及政府处理工作。在无需法律干预的条件下，储存在区块链上的智能合约追踪当事人、条款、所有权的转移、以及货物或服务的运输。所有权、其他权利、及经公证的文件储存在区块链上，还可以防止伪造、欺诈性销售，以及非法采购的行为。

Yottachain为原中心化存储的用户提供端到端无缝衔接的高品质低成本持久化存储和网络加速解决方案，还制 定区块链存储协议 BSP，打造区块链存储开放平台，为 DAPP 提供可靠、廉价、 大容量、高性能的去中心化存储，为其它区块链存储系统提供核心能力并共享去重放大效应。

Yottachain以区块链为底层技术，开发了为矿工提供强大的激励方案，矿工投入 1GB
的空间YottaChain 可以产生 5-10GB 的存储容量，这样就产生了资源供应者获得的数字货币的购买力超过其供应的资源的奇迹效应。

毫无疑问，数据存储现在正在从中心化到分布式存储的转变的初级阶段。当越来越多的个人与组织开始利用区块链技术改变我们生活方方面面的时候，相信Yottachain也会给我们新时代的经济做出更大的贡献！

移动ToV是指移动面向企业客户提供的一项综合性的通信解决方案，主要为企业客户提供语音通信、数据传输、云计算、物联网、安全等方面的服务。其中，“T”代表“Telecom”（电信），“o”代表“oriented”（面向），“V”代表“Value-added”（增值）。这个名字的含义是以传统运营商的电信服务为基础，通过整合各种资源和技术，为企业客户提供更为专业、细致、智能、高效的增值服务，实现企业数字化转型升级。

具体来说，移动ToV包括以下几大业务：

基础通信服务，如固话、宽带、移动通讯等；

数据传输服务，如、互联网专线、集群通信等；

云计算服务，如广域云、私有云、容器云等；

物联网服务，如NB-IoT、LoRa、5G网络等；

安全服务，如网络安全、智能安防、风险评估等。

移动ToV的目标是为企业客户提供全方位的数字化解决方案，帮助企业实现数字化转型，并提升企业的管理效率和综合竞争力。

边缘计算有以下的六大特点：
第一，去中心化
边缘计算就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。
第二，非寡头化
边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。
第三，万物边缘化
边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。
第四，安全化
在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。
第五，实时化
随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。爱陆通的具有边缘计算技术的工业网关可以更好地进行数据传输。
第六，绿色化
数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

未来十年，受益于技术驱动、产业需求和新基建的推进，云计算仍将迎来普惠应用高速增长阶段的新十年黄金发展时期。
首先，在政策上云计算发展维持充分支持，尤其在大力发展“新基建”背景下，从宏观层面规范和引导云计算基础设施建设、提升云计算服务能力水平、规范市场秩序，鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，鼓励并推动中小企业业务向云端迁移，加快整体社会经济数字化转型，为云计算提供更广阔的应用领域和发展空间。
从产业需求来看，企业也更加关注云计算如何直接地为其降本增效，疫情催化的全面线上办公也使得更多企业事务放在云端展开，这都将增加云计算市场规模和渗透率，帮助企业构建业务竞争力，这将推动云厂商拥有更多精细化和多样化的服务能力。
技术驱动上，多种能够对整个行业起到推动作用的颠覆性技术，被预测在不同阶段达到成熟，如1-3年内的5G技术商用、2-5年内的AI云计算、边缘计算和物联网技术，5-10年内的云原生技术，以及十年后的量子计算技术等，都有能力在不同时间节点为云计算发展注入一针强心剂。想要了解更多，我推荐你去看看时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API网关等。大家可以去体验一下。
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关于云计算的未来发展，我们认为可以软硬件两个方面来考量，以开放性地思考更多角度的可能性。
从硬件角度，近年来国家提出“东数西算”等重要的算力基础设施战略，其目标之一便是将云计算作为社会民生的重要基础资源，以底层巩固的方式支撑上层应用的开发。因此，可以想见的未来便是云计算服务器农场将更加密集地分布在全国各地，从而形成全国负载均衡、算力调节的总格局，超级算力的支持将为各地经济的发展提供有力的保障；另一方面，集中于云端的算力架构，考虑商业场景、带宽影响等相关因素，边缘计算也随着本地化设备芯片算力的提升也愈加走入产业的视野，通过本地承担更多的进程任务，从而分担算力压力，最终实现场景更加完善的封装。
从软件角度，算力的支持如同水，可做海、可做湖、可做池、可做溪，需要根据不同的场景予以不同的支持。例如，在现有的头显娱乐业中，其无线连接中时常出现的眩晕感，其便是因为VR内容画面传输的迟滞，导致渲染帧率过低，从而与人类大脑的本能系统产生错位情况，而通过更大算力的支持从而保证更加清晰、帧率越高的画面渲染，则可有利于通过内容提升而促进整体VR娱乐业的发展。
在具体的产业实践过程中，现有大量的数字化系统只是对目标场景予以三维高逼真的效果呈现，并一定程度集成所谓的实况数据，但更多只是对现场视频流等信息的简单反馈，而数字化的真正意义在于提供一个自由化的平台，让不同的数据能够融合交叉分析，从而提炼价值以辅助决策、快速响应，例如在资产管理系统中，通过对周边地形数据的集成和目标建筑物BIM完整数据的集成，首先能够呈现现场的格局，进而通过现场IOT数据采集以对BIM结构进行应力分析等数据提炼，从而便能了解外部环境的变化可能造成的对目标资产的隐患影响，而相关的数据也可以与过往历史积累数据比照，通过人工智能从而形成历史理论预估和实际情况对照的路径，最终为决策提供参考并完善解决方案。

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

物联网是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

增材制造俗称3D打印，融合了计算机辅助设计、材料加工与成型技术、以数字模型文件为基础，通过软件与数控系统将专用的金属材料、非金属材料以及医用生物材料，按照挤压、烧结、熔融、光固化、喷射等方式逐层堆积，制造出实体物品的制造技术。相对于传统的、对原材料去除－切削、组装的加工模式不同，是一种“自下而上”通过材料累加的制造方法，从无到有。这使得过去受到传统制造方式的约束，而无法实现的复杂结构件制造变为可能。

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