技术和趋势的不断发展促使用户对于虚拟化和云技术产生了新的理解，进而影响着企业对于数据中心的设计和构建方式。

我们可以看到很多企业开始采用不同于以往的方式来构建数据中心，这标志着虚拟化技术已经成熟。市场中存在差异性需求，一些企业甚至开始采用和过去完全不同的设计理念。

对于大多数人来说，云环境就是一组相同的x64架构商业服务器，可以根据用户需求提供相应服务。借助于自动化流程管理软件，同时避免将用户数据存储在（无状态化）服务器当中，云能够快速恢复发生故障的实例。企业可以根据用户需求创建或者销毁实例，并且整个操作过程能够有效应对可能发生的故障。然而，现在很多云环境的构建方式和之前相比已经发生了巨大变化。

状态化实例

首先，通过将实例存储在本地固态硬盘或者磁盘当中，“状态化”这一概念又重新回到了服务器实例当中，这样做的原因在于易于实现。共享存储和低速网络并不能满足IO密集型实例的需求，使用不同服务器运行多个应用程序，同时访问共享存储空间这种方式对于IO密集型应用来说并不合适，因此一些企业开始将实例存放在本地存储设备当中，一种全新的实例模型便诞生了。

这种方式从根本上改变了原有架构，因此管理员需要进行认真规划，以防止销毁实例时发生数据丢失的情况。这是一种提升应用程序性能的有效方式，因此其使用范围将会不断扩展。

不断发展的容器技术

以hypervisor为基础的传统云在很多方面将会被最新出现的容器（比如Docker）所取代。容器支持多个实例同时共享操作系统和应用程序的单个镜像。这种方式不仅能够成倍增加服务器当中的实例数量，并且能够大幅减少存储和网络流量。虽然其包含了一些限制性条件，比如同一台服务器上的所有对象必须使用相同的操作系统，但是这种限制通常不会带来很大影响。

VMware一直十分关注容器技术的发展，担心其影响自己的核心业务，并且已经推出了可以运行在虚拟机操作系统当中的容器。在容器的基础上增加额外的虚拟机层看起来可能是多此一举，但是可以起到出人意料的效果，因为VMware可以使用自己的管理工具来控制整个部署过程。

高性能计算

高性能计算在几年之前就已经诞生了，但其并不是真正意义上的云。虽然拥有资源池，但并不是针对多租户的。对于National Labs来说，高性能计算已经发挥了非常重要的作用——采用这种方式，核弹模拟实验不会和石油以及天然气建模形成相互影响。

然而随着服务器性能越来越强大，拥有越来越多的DRAM，这种情况正在发生改变。现在X64架构服务器的内存使用记录是6TB，这足以满足云环境的需求。大型实例非常常见，甚至可能需要单独占用一台多CPU服务器，但是借助于流程控制机制依然能够实现极大的灵活性并且节省大量系统资源。

由此产生的趋势是高性能计算开始转向租赁模式，服务提供商根据企业选择的服务等级向其提供平台和软件。专用云可以更好地满足硬件和实例需求。这些都将为企业——甚至是中小企业——提供强大的按需计算能力，将会从根本上影响整个行业。

GPU实例

任何使用高性能计算或者大数据的企业都应该知道GPU加速是实现超级计算机性能的关键。但是由于在数据移动和应用程序规模方面存在巨大压力，因而使用GPU实例构建云仍然存在非常大的挑战。即便如此，我们仍然可以看到Nvidia已经开始对应这种挑战，其成功构建了GPU云，即将提供大规模云服务。在未来几年当中，许多高端超级计算机将会迁移到云环境当中，以实现更好的控制能力。

大数据和物联网

似乎每个人都在思考大数据是否会达到艾字节（exabytes）这样的规模，但是需要注意的是所有数据都需要在网络当中流动。路由信息的灵活性将会决定云如何处理大数据，而云处理大数据的方式又将会影响所需的网络带宽。

软件定义网络（SDN）可以在这个过程当中产生很大影响，但是集中云不足以满足所有负载需求，可以通过使用靠近数据的卫星云来减少数据流，但是这样会对整个云边界的流程管理带来巨大挑战。

GPU和并行计算是提高云性能的前提条件，但是对于大数据和高性能计算来说，其在工作负载和数据架构方面存在着根本性差异。最有可能的情况是发展成为键值/数据（key/data）存储模型，并且不再作为通用云。

大型机和Watson

IBM和其他厂商已经就基于大型机的云解决方案已经进行了讨论。的确，作业管理和云流程管理有很多类似之处，然而将大型机称之为云还言之过早。云的扩展能力远远超过了现有的任何大型机。

IBM Watson也已经被加入到云产品的讨论范围当中。其提供的人工智能技术可以解决很多问题，能够在很多应用程序当中发挥重要作用。但是Watson缺少了真正云的扩展能力，所以最好将其定义为一种共享资源。

未来发展方向

专业性系统可能出现在未来的云环境当中。随着ASIC芯片开发周期不短缩短，并且基础架构模块变得更加灵活和具有针对性，因此为特定任务设计系统的能力也在逐步增强。

例如有些人希望使用专用云来简化应用程序部署。随着Adobe开始使用以服务器为基础的视频工具交付方式，事实上我们已经拥有了首个视频编辑云。这种方式受到了大家的广泛欢迎并取得了很大成功。我们希望不断出现更多的专用云，比如语音识别系统，当然，还有一切流量的入口：搜索引擎。

对于云来说，还没有引起大家广泛关注的一点是针对小规模云环境的专用化模型。这种方式通过针对特定领域提供专业知识和重点关注来提高附加值，比如法律、健康、政府和军事领域。随着容器使用量的不断增加以及越来越多的企业开始使用SaaS，垂直化趋势应该可以得到更好的发展。