如大家所知，虚拟化技术已经比较普及，甚至一些用户的数据中心里所有的PC服务器都已经虚拟化，只剩下那些孤傲的小机还扛着，不过受到虚拟化和Linux厂商的U2L（去小机化，Unix to Linux）攻势的影响，小机的日子只会越来越惨，被替代只是时间问题。

        早期的虚拟化技术采纳者，受益于虚拟化带来的各种收益，逐渐已经将虚拟化变成了自家企业数据中心的标准，我甚至见过一些企业，每个服务器上只运行单个虚拟机，虽然说1:1的整合比让人觉得很难理解，没有利用上虚拟化高整合比带来的电力、空间、成本等优势，但是虚拟化带来的管理、可用性等方面带来的提升对于企业IT来说，已经是明显的提高了。

        回到今天的主题，如果数据中心里的X86服务器已经虚拟化了，是否还需要使用超融合技术呢？我的答案自然是肯定的。

  首先，从技术上来讲，虚拟化是超融合的基础，但是服务器虚拟化其实只是实现了计算虚拟化（简单来讲，虚拟化实现了计算可在多个服务器之间移动）的问题，而存储、网络这些方面的虚拟化技术普及率还非常低。而这些已经大量应用虚拟化的数据中心里，因为虚拟化的引入，存储管理、网络管理相关的工作要比非虚拟化环境里更复杂。举例来说，大部分引入了虚拟化的企业，都会使用如高可用、在线迁移等功能，而这些高级功能都需要使用到共享存储。共享存储的网络（FC SAN网络、IP网络）、存储管理因为虚拟化的规模壮大和集中化，存储和网络管理的工作变得更加复杂。而在非虚拟化的环境里，因为使用单机模式（自然没有高可用、在线迁移等功能），也自然就没有给存储和网络架构带来额外的负担（牺牲了数据丢失、业务连续性差）。

        其次，虚拟化环境上运行的应用、业务也会随着时间推移对性能要求越来越高，早年采购的服务器、存储、网络早晚有一天不能满足当前及未来的发展需求。所以、继续走采购服务器、存储、网络设备这条老路，还是走向“超融合”这条和平演进的新道路？

        再次，容器化、无状态服务、大数据等新技术、新概念的出现，依赖现有的虚拟化平台+共享存储架构来应对这些新事物时，在成本、性能上并没有任何优势，共享存储对于这些应用本身没有太大的价值(或者说这些新事物开发时就不打算用共享存储)。比如无状态服务因为将应用层进行了细致地拆分，只是用来提供一个运行环境（也就是说，只会占用CPU和内存），数据都存放在中心的数据库里。大数据Hadoop应用里，数据量的确大，但是因为使用了如HDFS、MapReduce这样的分布式架构（通过副本来实现数据的冗余、分布式读写等等），共享存储架构变得略显多余。

        此外，在性能方面，共享存储依靠的是高缓存、高带宽、多磁盘、多SSD、多控制器这些方式的组合来实现高性能的，但是组合的层级越多，成本也就变得越高（IT界盛传：不讲成本的IT建设都是耍流氓）。贵也就罢了，因为虚拟化层和存储层是由不同厂商提供的，很多的功能都是由这两个层分开来完成的，比如我们之前的文章提到过的快照、备份、虚拟机克隆等等，虽然像VMware这样的虚拟化厂商也有提供VAAI（存储阵列集成）这样的存储API来让虚拟化和存储之间更好的协作，但是事实上我们也不得不承认，VMware并不是虚拟化的全部（VMware虚拟化的蛋糕被越来多的开源、商业化产品瓜分是不争事实），同时也并不是所有的存储都可以支持VAAI这样的存储接口。因此，虚拟化+存储层在管理上的复杂度、性能上的瓶颈变得越发突出。而超融合则是把虚拟化和存储之间的界限弄得越来越模糊。而且，在超融合的环境里，在虚拟化层进行存储相关操作都会自动将任务发给存储层来实现，实现了虚拟化系统的offload（以Nutanix为例，如果Hypervisor层是VMware时，则通过VAAI来实现对系统的offload,如果是使用Nutanix自有的虚拟化平台AHV(Acropolis Hypervisor)时，则使用自有的技术来实现类似功能）。

        最后，无论是提供Software-only的还是软硬一体的超融合厂商，都可以结合现在市场上已经逐渐通用的PC服务器(不过，因为用来做存储系统，存储相关的组件兼容性要考虑好)，来构建服务器+虚拟化+存储为一体的超融合方案。可以满足企业对计算性能、存储容量、存储性能等的各种复杂性组合。比如，有些用户有跑VGPU 虚拟桌面的需求，因为服务器需要插PCI-E的GPU卡，所以要求服务器有足够的空间和插槽等。而有些用户需要超大的容量来存储如监控视频文件、归档的需求，而可以选择低计算性能，但是高存储容量的节点来构建超融合系统。

        企业在虚拟化系统上面的经验越多，就能够越明显的发现虚拟化技术带来的新困难和新问题，而这些困难和问题，就是超融合的机会。事实上，超融合已经成为下一代企业数据中心建设的新方向。