面對這個越來越大的云計算市場，服務器廠商要做的當然不應該是放棄，而是不斷進取，成為強大而堅定的存在。

第一種選擇

從云計算概念的首度提出，距今已有10年。我們當然知道云計算的根本是服務器，但是對比云計算的增速和服務器的規模，我們會發現二者之間似乎并不匹配。

以新數據為例，近幾年來云計算市場規模基本以20%以上的復合增長率遞增，相形之下全球服務器市場的出貨量往往只有個位數的百分比增長，二者之間相差不是一點半點。

基于此，我們可以得出這樣一個結論。那就是雖然在理論上，各種服務器都可以用于云計算，但真正適用于云計算的服務器只是少數。

那么，云計算服務器應該具備哪些特質呢？服務器市場整日里比拼的究竟是什么呢？

第二種選擇

指令集方面應該不會有太多雜音。x86現在幾乎是服務器的代名詞，先天開放為它加分不少，x86處理器的指令集符合工業標準的架構，市面上幾乎所有的開發套件都會優先考慮對x86處理器的支持，對32位與64位運算體系的完整支持……教人如何不愛它？

有人可能覺得ARM應該有一席之地。此前包括功耗極低等特性吸引了不少服務器廠商對ARM的關注，大家蜂擁上來發現，ARM的好處果然是可以寫本書滴。

至于弱點，恐怕一條就足以判處ARM服務器的死刑——先天孱弱的身板決定了ARM不堪大用，無法承擔外界對云計算的期待。幾年前，ARM就提出要進軍桌面，甚至殺入服務器市場，有媒體更是曾預言2015年是ARM服務器的爆發年。結果呢，是不是現在又得改成2020年了？然后是不是還要用三十年去建設生態？

SoC服務器？哦，這個可以有。不過從英特爾到高通，大家都曾經承諾會拿出「滿足差異化需求」的SoC服務器芯片，但是終靠譜的有嗎？

RISC服務器不應該被無視，目前還有企業完全通過Power提供云服務，據說效能表現也不錯。不過鑒于其價格以及在當前服務器市場的占有率，恐怕也沒有更多普適意義。

第三種選擇

上面我們談了服務器的內在，下面說說外在。

塔式服務器適于云計算嗎？答案當然是否定的。數據中心，塔式服務器老大一坨，總共也擺不了幾臺，盡管單臺機器的采購成本不高，但是整體性價比low到爪哇國去了，更不用說什么PUE。

曾經被寄予厚望的刀片服務器令人失望，盡管在當前從理論上看，它的退縮有些不可思議。由于價格偏高、技術封閉、對環境要求苛刻等原因，在云計算領域刀片服務器已經表現出疲態，廠商們的耐心似乎也被消耗殆盡，新產品的推出較之以前慢了許多。

機架式服務器是當前市場的主流，面對客戶在云計算等新興領域的強烈需求，各種新品也是不斷問世。由于具有節省空間、高密度、便于集中維護與管理等優勢，機架式服務器一經問世便倍受推崇。

從市場趨勢上看，高密度服務器可能會是贏出的那一個。

由于高密度服務器是專門面向互聯網運營商的產品門類，面對新的云計算應用需求，在固定的空間內能夠做到更多的服務器部署，不僅吻合云計算中心的特點，同時兼顧了低功耗、低成本的要求，而且高密度服務器也能夠減少延遲、提高反應速度。

不過至少在當前，高密度服務器的市場規模盡管增速驚人，但是較為有限。

第四種選擇

「企業級應用」的說法，在當前云計算服務器的需求下，也顯得有些格格不入了。

此前多年，英特爾將服務器分為工作組級、部門級和企業級。

在云計算的應用浪潮面前，以前的這種劃分已經被打破，在企業應用需求面前，計算能力可以被隨意調度，而不是為其安上什么名分。

虛擬化是服務器不可回避的話題，那么我們需要什么樣的虛擬化——虛擬化又分為軟件虛擬化和硬件虛擬化。

通過購買虛擬化軟件，服務器可以輕松實現虛擬化，但是軟件成本急劇提升不說，在云計算應用場景的適用性也急劇降低。

這樣看起來，硬件虛擬化似乎更靠譜。

云計算服務器的比拼，比的不應該是誰多一條內存，誰多一片網卡。在一定意義上，甚至比的不應是架構體系，而是附加值。

否則的話，大家終會走到「來料加工」的境遇中去。

第五種選擇

我們的疑問實在是太多太多。

譬如，我們來看看云計算服務器應該是一路、二路、四路，還是說多路呢？

簡單點說，為了云計算服務器的成本考慮，我們是不是可以在服務器級的CPU之外，也考慮采用PC級CPU的可能？

我們該如何采用軟件定義方式？我們該定義誰——計算、存儲、網絡、I/O，還是說服務器本身？

現有的加速方式里，我們應該采用CPU，抑或CPU GPU的模式？

技術架構方面，我們應該堅持傳統架構，還是說轉向融合架構或超融合架構？

網絡鏈接方面，老當益壯的以太網是云計算服務器的不變選擇，還是說應該換換口味，玩玩IB網？

第六種選擇

隨著云計算的快速發展，我們對服務器的探索總是在路上，不可能找到真正的、固化的答案。

不同的時代里，不同的應用場景下，云計算服務器肯定會存在極大的不同，沒有固定的范式。

就像跟著滾動的線團深入迷宮的忒休斯一樣，在殺死了牛頭怪彌諾陶洛斯之后原路返回時，我們會發現原先自以為固定和可循的線索又重新變得未知……
責任編輯：tzh