Marvell大中华首席规划师甘卫宁:芯片是云基础

，“第五届中国云计算大会”在北京国家会议中心隆重举行。本届大会主题为“大数据大宽带推动云计算应用与创新”，聚焦“国际性、行业性、社交性、全面性和专业性”，令人耳目一新。Marvell大中华区系统与解决方案首席规划师甘卫宁现场表示，Marvell是唯一一家具有计算到储存到网络三项业务的厂商，Marvell的定位，就是人和人互相之间，通过四个平台，四个终端，和五个云连接在一起。

工信部、发改委、科技部等部委的司局领导、全国各地云计算产业主管部门的领导，以及来自美国、欧盟等十几个国家的专家，中国云计算技术与产业联盟90多家企业代表，以及国内大型企业、科研机构、高校等单位的参会代表，共计两千多人，腾讯科技对大会进行全程直播。

Marvell大中华区系统与解决方案首席规划师甘卫宁讲演全文：

各位下午好，我看了一下合作伙伴，这些合作伙伴就是一个产业链，前面两个都是做应用的，IBM是做系统的，我们唯一一家做芯片的，后面是做平台的。经常会问，芯片跟云有什么关系？这就是我今天讲的主要内容。

从整个产业链的头端，对整个公共云的影响，这张图其实把整个用云的概念显示的比较丰富一点，我们看云的这条线上四个屏，人类在接触信息的时候，就这四张屏，根据屏的大小，各自场景也不一样。这四个屏，实际上不断的向五个云里去的。咱们先从今天的主题公共云来讲，我们所有的内容几乎都在右边的云上，这里像阿里云、百度，包括我们中国电信(微博)移动联通这些大的运营商，都在建立公共云。

这些云的内容，要通过一个基础设施，包括宽带，或者LTE 4G宽带推到我们的用户端。用户端就是根据我们所在的位置，从家里起来上班，在移动过程中成为移动云，最后到办公室，成为私有云，这个结构组成了我们现在跟信息交流的主要方式。

Marvell的定位，就是人和人互相之间，通过四个平台，四个终端，和五个云连接在一起。今天主要讲公共云基础上的变化，做一个公共云数据中心，从产业链上来讲，有几个核心的组成部分。从我们做芯片元器件的产业链一端来说，我们把所有硬件、元器件做出来，然后做系统设置的各种盒子，包括游戏机、交换机以及服务器。最后由代工厂把它做成产品，给产品贴上不同的标签，或者没有标签直接进数据中心。然后加上Linux，或者各种各样的Open Stack，一些OS，或者一些应用。还有一些根据各种应用有关的一些软件，像微信，百度的搜索，阿里云上的一些自己的特殊应用，最终组成了一套数据中心的系统。在系统运营过程中还要有系统的维护。所以整个产业链转一圈，一代产品过了，再转一圈，第二代产品过了，这就是它整个核心的产业链。

现在来看我们传统的数据中心是怎么做出来？实际上有四个组成在其中扮演相关的角色，我们作为芯片厂商，首先要提供元器件；然后代工厂主要做生产；接着厂家提供一些应用软件；上面有系统集成商（IBM、HP），把系统设置起来，然后维护好，做成数据中心。这是原来传统的产业结构。

从这种结构可以看到，数据中心的三项核心技术：计算、储存、网络，这里面有三个代表的厂家，但不是说只是三家在做这件事情，而是在产业里有代表性。这些厂家在各个领域是很专长的，专长的结果是，每家都有每家的特长，这样的好处是和不同厂家做区分。从计算到存储再到网络，互相之间都会找差异性。

但实际上你看数据中心并不需要差异性，它需要三者重合的部分——Vanity Free，也就是说去掉多余的花花缀缀的东西，实际上这是大的公共数据中心所需要的东西。这种结果，就像这两句话讲，厂家相互之间的差异化给厂家带来很多价值，但并非能解决数据中心需要的核心的一点东西。它产生的价值，对真正运营数据中心来说其实是成本。

所以在新的理念之下，产业结构有新的变化。最终我们的数据中心中间的环节，系统产业在陆陆续续的走出来，逐渐在消失。那么这些厂家，做芯片，做代工厂，或者做系统设计，还包括做开源软件，包括自己公司内部的软件开发，慢慢的顶起来四条柱子，来支撑几个数据中心，这就是我们经常说的白牌（White Box）数据中心模型。

这个带来最大的好处是投入成本，就是硬件成本会降低很多，同时运维成本会降低更多。在新的生态系统产业链结构下，最典型的例子，可以看Facebook，其实做这些东西，并不是Facebook第一个做的，可能是Google第一个做的，但Facebook第一个把它的stack整个公开看看它是怎么做的。Facebook当时定义的东西，它有一个使命，把这个东西做的非常便宜，同时非常有效，大家做的量比较大，把它标准公开，这样比较便宜。

所以整个硬件做数据中心，服务器应该做成什么样，储存应该做成什么样，数据中心里的机柜应该做成什么样的，网络应该做成什么样的，包括整个设备的管理应该用怎么样规范，最终到每个设备的认证都有严格的定义。在这个指导思想下，Facebook第一个数据中心，就是在俄勒冈开的数据中心，完全按照这个架构来做的。紧接着它宣布在北卡建立新的数据中心，在两边海岸把美国给覆盖下来。它在瑞典也做数据中心，覆盖整个欧洲，最近刚宣布在美国中部再盖个数据中心，这样就把整个全美三个数据中心全部盖起来。这几个中心，重头开始建设，就是根据这个概念来做的。

所以我刚才说的新的生态系统是Facebook第一个作为一个产业和行业往前走的。做这个东西对我们现在市场的数据有什么影响？我们看一个数值，从服务器的角度，去年Q4跟前年的Q4相比，可以看出这几家厂家的服务器的成长在降低，红线画出的点正在增加。所以Facebook的这种模式给市场带来了冲击，这是整个产业链的变化。

讲了很多数据中心，实际上这张图把整个数据中心都覆盖下来。实际上这部分是在数据中心里头，运营商网络建立了防火墙，然后把所有的流量打到外服务器上，看你是要干什么的。然后根据内容的不一样，分散到不同的应用服务器上，有些东西要从数据库拿的，进入数据库集群，在数据库中把数据拿出来。现在比较流行的是存放到内存缓冲服务器(Memory cache server)上，下次再拿的时候，就不用到服务器上，因为时间比较长。对于一些冷数据，可以放在存储服务器(Storage server)上，这个数据中心就是这么一个结构。

在我们设立一种硬件的时候，就有不同的要求。核心起来，整个数据中心就是三大技术，从计算来讲的话，在这个种类里头有三种，一种是专门做计算的，另外一种专门做存储，这是它的各种应用场景。还有一种是两者比较均衡。这是从计算的角度来说的。

从存储的角度来说，根据存储数据提取的快慢，那种SSD和硬盘，还有混合硬盘，是三个不同。拿到网络上，把数据库这些存储东西合在一起，最终还有防火墙，还有集成的服务器，把这些覆盖均衡。所以整个数据中心的核心技术，实际上归于三类。

然后这三类里头，有一个技术上的演变，在计算上，原来计算结构比较多，现在数据中心最后融到Intel、ARM两个结构上来，这是从计算上讲。

存储上讲，原来存储的东西节点越做越大，现在节点不需要很大，但是往上越垒越大，所以叫Scale out这种新的结构。

在网络上，原来就是我平常希望看到的网络之间IP跑来跑去的集成。现在控制层和数据层分开了，就变成软件定义的网络。

所以这是三项技术的演变，往新的方向演变。

然后我们看计算怎么回事？传统计算是一个用户加好多应用上去，一个服务器上跑了很多东西，对应的结构是实际上是双CPU，一个是南桥北桥，把所有的外设连在一起，加了很多内存，然后这个CPU速度会越来越快，可能还多几个核，就是传统的计算结构。

新的方式，一个应用只跑一个应用，它带了很多的用户。如果带的人数不够，可以再加一台机器，所以核心点，就是一个应用，多个用户。

在这种计算条件下，计算的结构就会变成像网格形的结构，在每一节点上都是处理器，内存通过交换机把它合在一起，组成起来，就是一个巨大的计算机结构，等于说把一万个手机合在一起，变成很大计算机，就是这么一个概念。

那么这种结构怎么适应新的计算环境？每个上面挂一个应用，可能一个不够，两个或者三个挂一个，然后它服务的对象是很多不同的人，你需要干什么事就到哪个台上面去，这叫分布式计算的结构。这种结构是需要一个CPU，虽然不大，但是顶住了很多CPU合在一起，所以ARM结构做这个是非常适合的。

数据中心的成本结构，刚刚从计算来讲，做的东西要花钱，包括买东西，包括维护的成本，加起来就是TCU，整体成本是多少。这是行业的一个数值，我们拿服务器作为一个例子，服务器在整个运行，建数据中心过程中占60%，剩下的40%是跟买机器无关的。其中18%是空间，因为现在一个机柜上，插不了多少硬盘机柜就满了，所以很多空间是浪费的。我们现在房地产这么贵，一个机柜占空间是很值钱的，如果你要利用不了空间的话，就是浪费资源，这个资源不见得是跟买机器有关，这是空间成本。

还有一个成本是系统电力成本，现在电的成本越来越高，除了把系统跑起来以外，还要把温度给降下来，空调的成本也在增加，这两个加起来，降了22%。所以这个占的比重是很大的。

因此我们做传统数据中心的时候，觉得我每花一块钱，我买了多少主频，多少内存，实际上你只是想了60%，新的结构上，这个衡量参数，除了这个以外，还加了另外两个。我每一寸的空间做了多少事，或者每一瓦电做了多少事，就是从一维衡量一件事情，到三维衡量一件事情。这是整个数据中心，从成本结构上的变化。

我拿一个例子，你可以看它的性能好了很多，这个电好了也很多，我们做一个性价比，这个红线几乎是两倍的关系。40%的空间跟功耗就在这上面体现出来，这就是一个传统的，从结构上的一个差异。

看储存最大的趋势的变化，就是非结构性数据和结构性数据。结构性数据就是数据库固定的数据，非结构性数据是照的照片，微信说几句话，短信之内的都是。这个数据将来会占到80%，对应的储存相应的也会有所变化。储存变化原来是在X86基础之上，主要是把节点变得越来越大，新的基于ARM之上，是把节点变小，但是我可以累加，所以右边这个比较适合非结构性数据。(责任编辑：admin)