服务器厂商在谈云计算，存储厂商也谈云计算，软件厂商还谈云计算，不同领域的厂商根据自己的产品给“云”各种包装。

　　服务器厂商在谈云计算，存储厂商也谈云计算，软件厂商还谈云计算，不同领域的厂商根据自己的产品给“云”各种包装，在现在的IT世界，不跟“云”沾边，好似是彻底地落伍了。

　　据了解，2010年广告业务增长预期达35%，搜索业务增长预期40%，网络在线游戏增长达33%，这都给了云计算蓬勃发展的理由，这么庞大一个市场，谁还不虎视眈眈？但是在云时代，数据中心将如何发展？云服务供应商如何优化服务？云与云之间如何实现互联互通？

　　日前，英特尔数据中心中国总监张彤博士与英特尔中国户平台集成部高级经理张宇博士接受比特网(Chinabyte)专访，并讲述了云计算的另一种愿景与英特尔的云计算策略。

　　开放式数据中心愿景

　　张彤博士介绍说，英特尔对于云计算的理解不同于服务供应商以及服务器厂商，目前英特尔会从三个方面开展云计算的尝试：

　　数据中心优化，为世界上最大的云服务提供商优化技术;基于开放标准的数据中心：基于开放标准，构建未来的系统架构，打造可扩展性最好、最高效的云数据中心;英特尔Cloud Builder软件计划，通过开发者项目，最佳实践和研究工作，促进云计算开发和部署。

英特尔数据中心中国总监张彤博士

　　从上述介绍中不难看出，英特尔并没有着眼于所谓云计算的整体解决方案，从英特尔本身的定位来说，这些工作更着眼于“优化”——也就是说，如何让云的基础运行良好，性能与能耗更协调，同时在开放标准下打造云平台获得更大扩展性。而软件计划则帮助加快云的部署和应用。

　　数据中心优化方面，通过优化平台和技术，比如优化芯片、规模化的软件、优化系统(如何提升服务器密度使得1U中能够放入两个服务器等)、数据中心优化(是否能够做到不需要空调的数据中心)，具体到虚拟化技术，DCM(节点管理器)的开发，使得占据数据中心成本75%的IT设施成本做到效率更高。

　　张彤博士举例说，经过优化Facebook的吞吐量提升62%，百度功率密度提升40%，阿里巴巴的图像处理能力提升6倍。

　　而基于开放标准的数据中心，则是用过通用服务器节点控制硬件平台，使用新一代网络技术，进行统一的数据中心管理，使用固态存储技术提升带宽等实现未来的数据中心，一同接受专访的张宇博士则补充说，秋季的美国IDF可能会有相关标准的详细资料出现，英特尔预计2015年云建设和部署将会达到一个高潮，而此项标准则更有可能在2015年之前达成一致。

　　云计算并非一个孤立的词语，在“云”的背后最重要还是“计算”的支撑，在英特尔看来，云计算等于平衡计算。

　　服务器厂商在谈云计算，存储厂商也谈云计算，软件厂商还谈云计算，不同领域的厂商根据自己的产品给“云”各种包装。

　　云计算=平衡计算？

　　实际上，“云计算=平衡计算”并不是英特尔对于现阶段云计算的认识，平衡计算是对未来的期盼。

　　从最早大型机的互联，到PC跟服务器上网，再到移动终端网络化，现在，互联网实际上正在走向“物联网”的阶段。物联网最大的特点就是终端消费数量和群体种类有爆炸式增长。此前，英特尔曾经预测2015年全球有超过150亿的智能的终端设备能够联网。这些终端如果在网络中享受各种服务，需要有后端服务平台支撑，也就是需要云计算服务支撑。

　　张宇认为，现阶段私有云和公有云的模式已经非常明显，这两个云彼此之间是相互不利的，没有信息交流，而今后则这两类服务在今后应该走向融合。

　　另外随着用户终端类型的不断丰富，会发现终端的计算能力是不一样的，不同的客户所处的网络环境也所有多差异。因此，今后在云计算发展过程中，对客户端感知非常重要。

　　换言之，云服务供应商应该能够知道当前享受云计算服务的客户终端类型，具有什么样的计算能力，所处的环境如何。根据用户本身的特点，云服务提供商会把一些相应的服务推送给这些用户。就是英特尔所谓的平衡的概念。

　　张宇解释说，平衡计算就是根据不同的用户，希望有一些计算能力是放在客户端来做，有一些计算能力放在服务器端来做，至于这两者之间如何进行进行划分，如何做到平衡，通过对客户感知的基础，通过服务提供商的计算，来决定到底把什么样质量的服务，什么样计算能力的服务推送给用户，真正能够实现因客户、因设备来提供服务。

英特尔中国户平台集成部高级经理张宇博士

　　平衡计算首先当然跟应用有关，不同的应用所要求的处理本身不同，另外一个决定因素，就是客户的环境。客户端的计算环境和网络的环境，不同的应用，比如流媒体应用和办公应用所需要的计算能力不一样，在办公室的环境和在一个相对来说比较封闭或者信号不太好的环境，它所带来的客户体验也不一样。针对这些不同限制，如何提供最好的用户体验，就是是平衡计算需要解决的问题。

　　现在的云计算并不缺乏整体的解决方案，也不缺乏应用，更不缺乏人们对于安全性的重视，缺乏的正是对于整体的把控，如何能够在计算资源池内实现资源调度与优化才是需要更加关注的事情。从这个层面上来说，平衡计算恰好体现了这一观点。

　　而这一情景的实现，大概需要五年。