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日前，IC Insights宣布将发布最新报告，2020年全球半导体收购和并购总值达到1180亿美元，超过了2015年的1077亿美元，创历史新高。

IC Insights的清单中，2020年最大的收购当属英伟达400亿美元收购ARM.2020年9月，英伟达在宣布收购ARM之后，就诺在将IP许可给其他半导体供应商和系统制造商，继续保持ARM的独立性，从而消除包括高通、三星、苹果等竞争对手的担忧。预计此次收购将于2022年3月完成，但必须获得美国、英国、欧盟、韩国、日本和中国监管机构的批准。

2020年7月，ADI宣布将以210亿美元(主要以股票的方式)收购Maxim Integrated Products(MIP)。ADI预计次收购将在2021年夏季完成，将提高其在汽车系统(尤其是自动驾驶汽车)、电源管理和专用芯片设计的模拟和混合信号芯片中的市场份额。

2020年10月，AMD宣布以约350亿美元(现金+股票)收购FPGA构架的“领头羊”赛灵思，该交易计划于今年年底完成。同样在10月，Marvell宣布将以100亿美元(股票+现金)收购美国模拟芯片制造商Inphi，此次收购预计将于2021年下半年完成。

此外，还包括英特尔在10月以90亿美元将其在中国的NAND闪存业务和300mm晶圆厂出售给韩国的SK海力士。

需要特别注意的是，IC Insights的并购清单不包括IC公司对软件和系统级业务的收购。例如，并购清单中不包括英特尔于2020年5月以9亿美元收购以色列移动应用软件供应商Moovit的交易，因为Moovit并不是半导体公司。此外，该清单还排除了半导体资本设备供应商、材料生产商、芯片封装和测试公司以及设计自动化软件公司之间的交易。

IC Insights表示，与近年来一样，2020年的半导体收购事件受到行业巨头影响和推动，以便在新兴及高增长市场中占据主动，例如机器学习、AI、自动驾驶、电动车、云计算数据中心以及物联网传感器等。

整合潮已成为全球半导体领域的大势所趋，在2020年尤为明显，正在改变整个半导体产业的格局。同时，随着中国半导体企业的崛起及国产替代效应加大，国内半导体企业也将面临新一轮的洗牌。

2021年1月8日，戴尔科技集团全球CTO John Roese向中国媒体介绍了戴尔科技集团对于2021年新兴技术发展的预测，在预测中提到了戴尔所关注的九大领域。然而，John Roese只把包括量子计算、半导体（异构计算）、5G以及边缘计算这四部分作为重点来介绍。

之所以选择这四个方面，可能是考虑到，剩下的五个方面已经引起了足够多的关注，或者已经是戴尔关注以及投入较多的部分，而这四个方面或是存在进一步增长的变数，或是在更远的未来更有潜力的方面。

而本文接下来的介绍是要介绍一下，戴尔CTO John Roese为什么要强调这个，这跟戴尔的业务关系是怎样的。

量子计算是对现有计算体系的补充，而非颠覆，至少不会颠覆戴尔的现在

在四大预测中，唯独关于量子计算的部分比较超前，并且与戴尔当前的业务没有实质性的联系。那为什么要说量子计算呢？

其实，John Roese的介绍则是在梳理现有计算架构体系与量子计算体系的关系，他认为，量子计算不是要颠覆现有的计算架构体系，而是作为现有计算的一种补充。

作为现有计算架构的补充，量子计算在某些数学函数的计算场景中有非常大的优势，在少数特定场景中，比如编码学和秘钥管理领域，拿量子计算来做加密和解密都非常适合。专家发现，是可以改变密码学，也就意味着可能对安全行业带来变化。

John Roese认为，在可预见的未来，三五年内可能会出现实际应用的量子计算，真正大规模应用，乃至颠覆性的价值则可能需要等到十年之后。

当然，戴尔作为全球大型IT基础设施公司，是现有计算架构体系的代表性企业，整个戴尔集团都建立在原有架构体系之上，戴尔要做的不是等，而是要积极做好迎接量子计算的准备。

John Roese介绍说，戴尔的量子系统开发者在研究量子模拟计算，学习如何在模拟的量子系统中进行编程，接触早期的量子系统，以迎接未来的变化。

笔者认为，戴尔作为全球规模最大的IT基础设施公司之一，对于技术的判断在一定程度上反应了业内普遍的看法，John Roese的介绍应该也是希望让大家看到一些颠覆性技术对于当前戴尔的技术组成，以及对于产业界的影响，至少要让大家看到，戴尔的技术方向是先进的。

异构计算：计算架构的新变化，计算产业的新挑战

与大多数人都相对陌生的量子计算相比，异构计算则是当下不可忽视的趋势，这种趋势在过去十年智能手机上已经显现，手机里除了有核心ARM处理器，还有许多协处理器帮助完成其无法执行或执行效率效果低下的处理工作，以此满足手机在性能和功耗方面的要求。

x86作为通用计算的代表，面对许多新兴负载也显得力不从心，比如有更擅长数据处理的FPGA，更擅长AI的各种加速器，AI加速器又分擅长训练的和擅长推理的两大类，x86用在此类场景中，或者是性能不够，或者是效率低下。

以x86计算为核心的英特尔先后收购了FPGA公司Altera和AI处理器公司Habana，AI加速器公司英伟达想收购通用计算的ARM公司，AMD也在合并赛灵思（Xilinx），这些收购事件或者收购意向在过去几年中越来越集中。

John Roese认为，现在已经进入了真正的异构计算时代，这些变化将影响到半导体行业接下来的发展。对于戴尔来说，戴尔的平台既要接受各种新的加速器，也要针对新的加速器来优化架构，对异构组合进行整体优化。

在笔者看来，戴尔无论是ISG的服务器存储，还是CSG的PC个人电脑业务，基本都是建立在x86的生态之上的，当计算的方式发生变化，戴尔的业务要如何转型则非常关键，对于所有像戴尔这样的IT基础设施巨头，都要思考如何参与其中获得新的发展。

5G推动IT与CT生态融合，戴尔融入新生态

5G是通信技术，而戴尔是IT企业，两者有什么关系呢？先来看John Roese对于5G的认识。

在John Roese看来，5G不是4G的延伸，因为5G包含了一系列新的技术能力，5G不只是有更高的带宽，凭借5G低延迟和高可靠的特性，5G将支撑更多边缘设备和传感器。

不过，这些能力对消费者的用处不大，对于企业则非常关键。

John Roese预测，企业级的用例将会是成为新的5G的技术框架的主导。他认为，2021年，企业将更关注5G如何被用在医疗和汽车领域，还有城市基础设施、交通基础设施和物流基础设施等领域。

正式因为这些能力，使得在部署5G时，越来越多地将5G作为独立的能力来部署。在实践中，John Roese发现了5G组网架构上的变化趋势。

过去一年5G主要是以非独立组网（也就是NSA制式）的形式来建设的，非独立组网主要是依托于4G网络实现5G高速上网功能，但这种方式只能高速上网，不能提供低时延和超链接等业务。

而在2021年，将会有更多独立组网（SA制式）的5G，这种组网方式中，5G网络与4G相互间没有关系，两者完全独立，5G网络可以提供大带宽、时延低、超链接（多链接）三种业务。

坦白讲，非独立组网的5G跟戴尔的关系非常有限，而独立组网的5G则与戴尔有了较为深入的关系，John Roese表示，将会独立组网的5G是分布式的、软件定义的、开放的、高度标准化的，同时也是基于云的以IT为中心的。

独立组网的5G将是戴尔的新的发展机遇。John Roese认为 ，5G的技术生态将从华为、中兴以及诺基亚这类CT通信类企业开始扩展，包括戴尔、微软这样的技术公司将加入进来，共同建立新的5G技术模块。

硬件和软件定义：戴尔在边缘计算上的机会

边缘计算反映出计算不能全靠数据中心来做的客观事实，需要将计算能力延展到一个个边缘的节点。

边缘计算有巨大的市场机遇，以致于有许多厂商在参与其中，然而，云计算厂商各家技术生态不同，直接落地会在边缘放入多个不同的系统，存在冗余和浪费的问题，这是边缘计算发展存在的问题。

之所以John Roese认为戴尔有机会参与边缘计算，是因为看到了这两点：一个是，边缘计算需要真实存在的物理硬件，而戴尔最擅长的就是做硬件平台，另外一个在于，他看到工作负载的软件定义的趋势，这也是戴尔所擅长的事情。

结语

以上就是John Roese介绍的关于新技术趋势的预测，关于戴尔看到的机遇与挑战。

当然，这些方向并不是现在在意识到的，有很多已经有了实质性布局，只是当前还并不明显，相信下一阶段一定是戴尔关注的重点。

回到当下来看，不久前，戴尔公布了2021财年第三财季的数据，作为全球大型IT基础设施公司的戴尔营收创下历史新高，其中，客户端解决方案集团(CSG)第三财季营收为123亿美元，基础架构解决方案集团(ISG)第三财季营收为80亿美元。

在有疫情在的2020年，戴尔还是取得了不错的成绩，在2020年的营收数据中能看到，戴尔的“即服务（as a service）”转型初见成果，营收组成中有许多重复性的收入，这意味着，戴尔不只是一个单单卖产品卖盒子的公司，而是一个有经常性、稳定性收入的服务型企业。

1月15日，腾讯云云开发低码 LowCode 平台正式开启公测。该平台将繁琐的底层架构和基础设施抽象化为图形界面，让开发者通过行业化模板、拖放式组件和可视化配置，就能快速构建出小程序、H5、Web等多端应用。基于低码平台，即便是编码水平较低的用户，也可以快速打造一个小程序/H5/网页。

据了解，低代码的理念最早在 2014 年提出，指通过可视化用户界面和配置代替传统的手工编码计算机程序，帮助用户低门槛创建应用程序软件的平台。与传统手工编码模式相比，低码平台能够免去大部分重复性的代码编写工作，让开发门槛大幅降低，效率大幅提升。

腾讯云云开发低码平台延续了云开发“人人都是开发者”的产品理念，以云开发作为底层支撑，通过云原生能力将应用搭建的全链路打通，提供高度开放的开发环境。

平台提供开箱即用的组件、模板和工具，将开发门槛大幅降低，且用户只需创建一次，并可实现多端发布，包括小程序、H5 和 PC 网页。这既能减轻开发者重复而繁重开发工作量，同时又满足无代码基础的爱好者进行系统搭建的尝试。

其中，在小程序开发上，云开发低码平台延续了小程序云开发的特性，享有微信私有协议，可免鉴权调用微信开放能力，同时又集成腾讯云的云函数、存储、CDN 等基础能力，实现真正的云端一体，应用全链路打通。

△ 云开发低码产品界面

在应用场景上，腾讯云云开发低码平台能够支撑企业 OA 搭建、知识管理平台、企业门户等企业级应用系统搭建，也可支撑预约、报名、打卡等运营类小程序以及年会抽奖、游戏互动等广告营销类型应用的构建。同时，平台还可支撑研发技术中台的打造，助力服务商构建快速批量生成小程序。

此外，低码平台还能够作为底层技术底座，行业客户和服务商可以将云开发低码 LowCode 与自有研发平台集成，从而构建具有特定行业属性的低码平台进行对外服务，例如政务低码 WeApps 和工业低码等。

近日上线的“四川天府健康通”小程序，正是基于低码平台的支撑，实现快速开发上线，高性能、服务稳定，接口压测达到 5 万QPS，时延在100ms级别。江门人才岛“数字农村”小程序，也选择了云开发低码平台作为开发支撑工具，持续提供运行保障。

未来，云开发低码将持续提供更多行业模板、组件，并丰富多端能力，为用户提供更多优质服务。

公测申请通道：https://cloud.tencent.com/product/lowcode

高性能计算HPC，通过聚合大量的计算和存储资源来解决复杂问题，在科学研究、基因测序、油气勘探、芯片制造、气象预测等场景已经获得了广泛的应用。欧洲粒子物理研究所(CERN)在HPC的帮助下，从5年间累积的海量监测数据中找到了“上帝粒子”存在的证据；汽车制造过程中，通过HPC来模拟汽车碰撞过程，无需真实的碰撞，不仅节省研发成本，也大幅缩短了研发周期。

过去，追求更高的算力一直是HPC产业的主旋律,从1976年至今，TOP1机器的算力增长了42.1亿倍，比任何一个领域的技术发展速度都要快，多样性算力的崛起更让算力不再成为瓶颈。而HPC中的存力，逐步成为焦点。大数据、AI等技术逐步与HPC融合，让数据价值能够被更充分地挖掘，而被分析的数据也逐步从冷数据，变化为大量动态的、不断变化的热数据。HPC的重心开始从以计算为中心的计算密集型HPC，向以数据为中心的数据密集型HPC演进。存储作为数据的核心承载者，成为了推动HPC产业发展的新动能。Hyperion 2020年HPC全球市场的预测显示，从2019年到2024年，HPC存储市场将保持12.1%的年化增速，远高于计算的8.7%，也在一定程度上印证了这一趋势。

IDC预测到2021年，全球HPC存储的市场空间可达148亿美金，其中新兴的HPDA（high performance data analysis）和HPC-based AI场景将以年化17%、29.5%的增速快速增长。HPC与大数据结合产生的HPDA方案，当前主要应用在金融反欺诈、电子商务等领域，是一种典型的数据密集型业务。这些新的场景将为HPC存储带来更大挑战，包括多应用跨协议高效访问、同一个数据流中的混合负载处理能力、面对EB级数据的TCO优化方案，以及如何确保数据安全的问题。

产业变化催生了新的市场空间，面向HPDA业务的存储已成为存储领域最热门的创新方向，也成为巨头们角逐的新战场。近年来，存储领域的主流玩家Dell EMC、NetAPP、华为以及专攻HPC存储的DDN等也在不断加码HPDA存储方案，以期在新的变革浪潮中拔得头筹。

Dell EMC的PowerScale（原Isilon）分布式文件存储推出已久，除了在媒资等领域广泛应用外，一直以来也是HPC存储领域不可忽视的力量。近两年针对HPDA的高速发展，Dell EMC敏锐的推出了新的全闪产品和专为数据分析和AI优化的全栈方案以提升客户吸引力，并取得了良好的市场进展，据悉已经承载了超过1000PB的自动驾驶训练数据。

原本主要聚焦EDA等小文件HPC市场的NetApp，近两年来也觉察到HPC存储的巨大市场潜力，投入大量资源全面重构主力产品，从而在新一轮HPC和HPDA竞争中，依托小文件AI场景的高性能，也取得了不错的市场地位。

中国厂商中，华为也迅速瞄准HPC存储新机会开始加大投入，并于2020年发布了全新的OceanStor Pacific系列高密全闪和高密大容量两款产品，同时支持多协议互通以及混合负载。据了解，上海交大在暗物质探测中的使用显示，其性能远超预期。

作为专注HPC存储领域的玩家，DDN曾经撬动了服务器并行文件系统+SAN存储10亿美金的市场。在HPDA大势之下，DDN又积极扩展HPDA方案与生态，增加全闪存产品投入，成为HPDA市场的主力军，也是英伟达的最佳合作伙伴之一。

此外，还有一批初创公司纷纷入局，如WekaIO依托分布式文件存储已经成为了新一轮benchmark性能的佼佼者。

每一次产业变革机会窗的开启，总是几家欢喜几家愁，一批公司的崛起也总会伴随着另一批的陨落。相信谁都不想掉队。面对HPC存储的新机会，谁能笑到最后，不妨让子弹再飞一会。

来源：创氪网

据证券时报网报道披露，7月30日，国务院学位委员会会议投票通过集成电路专业将作为一级学科，并将从电子科学与技术一级学科中独立出来的提案。集成电路专业拟设于新设的交叉学科门类下，待国务院批准后，将与交叉学科门类一起公布。

集成电路人才缺口达30万，培养人才是科技强国的关键

作为信息技术产业的核心，集成电路是支撑国家经济社会发展和保障国家安全的战略性、基础性和先导性产业，已成为实现科技强国、产业强国的关键标志。

在过去的十年里，我国集成电路产业快速发展，整体实力显著提升，设计和制造能力与国际先进水平差距不断缩小，封装测试技术逐步接近国际先进水平，产业集聚效应日趋明显。

但是，与先进国家和地区相比，我国集成电路技术依然存在较大差距，持续创新能力薄弱，高端芯片产品大量依赖进口，难以对构建国家产业核心竞争力、保障信息安全等形成有力支撑。

电子科技大学电子科学与工程学院的副教授黄乐天曾在《浅谈集成电路成为一级学科》的文章中谈到，“曾经的集成电路是一种元器件，而电路设计是用不同类型的元器件在电路板上构成功能电路。随着集成电路技术在摩尔定律的驱动下飞速发展，集成电路由一种元器件发展成为了电子系统的核心。集成电路就由原来的一种元器件变身成为了电子信息系统的主要载体。”

解决我国集成电路核心技术受制于人的关键在于人才，人才是产业创新的第一要素。

《中国集成电路产业人才白皮书（2017-2018）》中的数据表明，到2020年集成电路产业总需求量是72万人，截止2017年年底，现有人才总数是40万人。而残酷的事实是，目前每年集成电路专业毕业生总供给数量大概在3万人左右。可以估算出，到2021年前后，我国集成电路人才缺口依然接近30万人，因此我国集成电路人才缺口依然较大。

可以看出，在我国高校的体制下，成立集成电路一级学科，会极大促进集成电路这一细分领域在现有体系下的话语权，同时能够促进资源的整合。

复旦试点先行，加速集成电路领域人才培养，解决“卡脖子”问题

其实，设立与集成电路有关的一级学科已经经过多年的讨论。为了响应国家加快对集成电路人才培养，复旦大学率先开展了“集成电路科学与工程”一级学科试点。

早在2018年，国家就有将集成电路设置成一级学科的提案，中国科学院院士王阳元在新时期中国集成电路产业发展战略论坛中曾提议将微电子学科提升为一级学科，而当时的复旦大学已着手谋划“集成电路科学与工”一级学科建设。

2019年，全国政协十三届二次会议上提交了《关于以产教融合加快半导体集成电路人才培养的提案》。该提案指出，发展半导体集成电路产业关键在于人才，并提出了积极推动微电子等半导体集成电路相关学科归并成为一级学科的提议。

同年10月，工信部公布了一份答复函《关于加快支持工业半导体芯片技术研发及产业化自主发展的提案》指出，工信部与教育部等部门将进一步加强人才队伍建设。推进设立集成电路一级学科，进一步做实做强示范性微电子学院，加快建设集成电路产教融合协同育人平台。

紧接着，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，集成电路技术应用位列其中，自2020年起执行。

经过多轮讨论，最终在2019年10月底，“集成电路科学与工程”学科在复旦大学设立。人才发展专业委员会称，复旦大学的“集成电路科学与工程”博士学位授权一级学科点将于2020年试点建设，并启动博士研究生招生。

可以确定的是，集成电路设为一级学科，一波后浪就要来了。

新闻来源： 证券时报网、新浪科技

2020年由于疫情,我们渡过了不平凡的一年,上半年全球存储市场受到了一定影响,但也加速了远程办公等企业数字化的进程,下半年中国快速恢复经济生产,成为了稳定全球存储市场大盘的关键。全球主流存储厂商也各显神通,努力应对新的形势。在这不平凡的年末,本文对全球主流存储厂商进行一个全面盘点。

Dell EMC

2020年Dell EMC所有存储整合到Power系列,新发布了中端存储 PowerStore和分布式文件存储PowerScale(原Isilon)和数据保护产品PowerProtect(原DataDomain)。

优势:

● Dell EMC是全球数据存储的老牌厂商,拥有巨大的存量;

● Dell EMC依托自身和Dell成熟的庞大的渠道合作伙伴网络,拥有强大的直接和间接销售及支持服务;

● Dell EMC超融合HCI产品方案是其存储收入的主要来源之一,2020年预计在所有存储硬件收入中占比将超过20%。

不足:

● Dell EMC虽然全球市场份额排名第一,但是份额近几年在不断下滑,中国区下滑更明显,2020年前三季度中国区已经下跌到第六;

● 创新乏力,EMC过去的成功主要依靠收购创新型公司,2015年以后这种收购寥寥无几。XtremIO市场失利后,EMC重构了Unity和2020年上市的PowerStore,从全闪存市场来看,竞争力依然不如Pure Storage和华为;

● 高端存储从VMax开始,Dell EMC放弃全互联架构,可靠性不如HDS和华为。

NetApp

2020年,NetApp以收购为主,收购云服务产品以增强其公有云服务能力,宣称公有云服务要达到6亿美金。

优势:

● NetApp的Data Fabric战略、灵活的类云消费模式在公有云蓬勃发展的时代找到了自己的定位;

● NetApp的Active IQ提供了基于云的预测分析功能,从而简化了售后支持体验,并提高了客户满意度和存储运行状况。

不足:

● NetApp在新兴数据存储市场,例如分布式文件、对象存储、HCI领域缺乏产品布局并且竞争力不足。市场严重依赖于主存储。

● NetApp依赖其NAS的主导地位,价格高昂,引起全球客户的不满。

Huawei

2020年发布OceanStor Pacific系列分布式存储,发力HPC/HPDA市场。华为新一代OceanStor Dorado依托的创新高端存储架构在全球实现了规模销售。

优势:

● 华为全球市场增长迅速,是所有存储厂商中增长最快的,目前已经排名全球第三;

● 华为经过多年发展,已经构筑了较完整的存储产品体系,包括核心企业生产存储、海量分布式存储、HCI、数据保护解决方案;

● 华为2015年第一家提出智能存储管理的理念,2019-2020年顺应业界AIOps趋势,其数据中心存储设备管理软件DME引入了性能、容量、故障预测等能力,提升了数据管理的自动化水平,有效降低了客户的运维成本。

不足:

● 美国政府实施的贸易制裁对华为在海内外市场的增长速度可能会带来一定的影响;

● 华为与AWS,Microsoft Azure和Google Cloud Platform等领先的云提供商提供有限的阵列级集成;

● 华为2020年超融合收入在所有存储硬件收入的占比预计仅10%左右。

HPE

2020年,HPE发布了新一代存储Primera。针对HPC市场,HPE收购了超级计算机领头羊Cray。基于GreenLake类云的消费模式,可提供灵活的资产所有权以及无中断的未来升级和更新。

优势:

● InfoSight提供对HPE产品的自动化管理能力,提供业界现在流行的AIOps能力。

不足:

● 存储市场,HPE将研发投资从3PAR转移到Primera,并将XP8定位于现有XP客户,说明2012年HP收购3PAR之后研发乏力,无法达成替代OEM HDS高端存储的战略。业界普遍认为HPE不是高端存储厂商;

● HPE本质上是一家服务器加服务的厂商,存储不是他的核心战略。

HDS

HDS 2020年发布了新一代高端存储VSP 5000系列和新一代NVMe中端存储VSP E990。

优势:

● HDS全球宣称可以对其高端存储提供100%的数据不丢失的合同承诺;

● HDS的高端和中端存储利用通用的体系架构和操作系统,从而提供简化的管理体验;

● HDS在Hitachi Ops Center中提供了一套由AI驱动的统一软件工具,以简化管理并提高IT运营效率,从而降低管理成本。

不足:

● 领导层重组和裁员可能会导致市场混乱,并在竞争激烈的市场中产品发展缓慢;

● HDS在历经高端存储停止研发传闻风波、转型IoT失利之后,2020年重新发布新一代存储。从新一代高端存储架构来看,已经全面放弃赖以成名的全交换架构,改为中端存储堆叠,说明HDS公司的战略调整已经对其未来几年产品竞争力产生巨大影响;

● 用不同的系统和不同的渠道计划来平衡企业直销和渠道合作伙伴,可能会造成混乱和潜在的冲突。

IBM

2020年,IBM更新了其FlashSystem全闪存和混合阵列产品组合,以及其高端DS8900F全闪存产品。IBM 2020年宣布即将剥离其基础设施服务部门(GTS),2021年底完成剥离。

优势:

● IBM在全球范围内拥有强大而成熟的全栈解决方案及基础设施服务(GTS)能力,从而带动了其存储规模销售。

不足:

● IBM剥离其基础设施服务部门,将很大程度上影响其咨询服务带来的存储销售。

● IBM高端存储已经几年没有大的技术进步,至今仍然缺少压缩和重复数据删除功能。

Pure Storage

2020年收购了容器存储厂商Portworx,发布新的低成本低性能的FlashArray // C系列产品。Pure Storage是完全由渠道驱动的,主要在北美运营,其业务只有三分之一来自国际市场。

优势:

● 全闪存的战略符合未来的发展趋势;

● 产品易用性和灵活的类似云的消费模式,客户满意度很高。

不足:

● Pure Storage作为创业公司,目前盈利能力不足,投资方担心Pure Storage缺乏持续的盈利能力;

● 近几年不断在主力产品之外扩大产品线,试图持续吸引华尔街眼球,但是现在看来新产品市场反应平平;

● Pure Storage年增长率近2年已经大幅下降,说明缺乏在高端存储可靠性上的架构创新,仅依靠当年起家的重删压缩技术不足以撼动传统存储厂商的江湖地位。

由百易传媒（DOIT）精心打造的高端对话栏目——百易堂，以知识分享为核心，带你走进数据智能产业的方方面面，聚焦企业ICT产业应用的热点话题，为行业/企业用户提供最具有价值的专家观点，是ICT产业最强大脑的激情碰撞！

去年一整年，栏目内容围绕企业在数字化转型中面临的数据存储、数据管理等问题展开，并受到观众的广泛关注与喜爱，其中，话题离不开最具热度的全闪存存储、软件定义存储、分布式存储等等，2020可谓收获满满，新年伊始，百易堂2021开年首秀开启！

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2020年，云原生“刷屏”，企业该如何抓住云原生的发展趋势，快速搭上云原生的“车”呢？

纷繁复杂的云原生技术和云原生技术方案供应商让人眼花缭乱，但大体上，方案可以分为开源和闭源两种，KubeSphere认为开源的云原生方案才有未来。

开源的K8s发行版——KubeSphere

2020年，了解一点IT发展的人一定听说过云原生，云原生没有确切的概念，但与云原生相关的有许多关键技术，其中最重要的当属Kubernetes（以下简称K8s）。

对于大多数人来说，K8s具体是什么其实不重要，只需要知道，K8s能帮助企业在生产环境中大规模应用容器技术，能让企业快速开发、运行、迭代应用，让开发者和运维人员提升工作效率，让企业快速上线、下线、调整各种业务，对企业发展尤为重要。

K8s很强大，但它像一匹难以驯服的千里马，本身的复杂性，导致企业的运维和开发都很难驾驭，难以享受到K8s带来的种种优势。

为了让开发者和更多企业也能用上K8s，一些技术领先的企业做起了K8s发行版，就如用户更需要Linux发行版一样。

这件事本身很麻烦，所以，做这件事的企业非常少。目前常见的有Rancher（已被SUSE收购）、红帽（已被IBM收购）的OpenShift和青云QingCloud旗下的KubeSphere，仅此而已。

从实际发展来看，由于OpenShift布局较早，所以在企业落地的案例比较多，而KubeSphere作为最新的一个方案，其热度和影响力也在与日俱增。

KubeSphere社区快速成长

在2020年12月19日，KubeSphere云原生meetup上，包括贝壳、微众银行、Shopify、锐捷网络、遥望网络、红亚科技等众多企业的开发、运维负责人聚在一起，堪称大型技术网友线下见面会。见面会上，青云QingCloud应用及容器平台研发总监周小四介绍了KubeSphere的发展路径和社区现状。

2018年12月，KubeSphere 1.0版本上线。半年后，KubeSphere 2.0版本上线。2020年8月份，KubeSphere 3.0版本上线。预计将于2021年7月份上线4.0版本，功能越来越丰富和完善。

在社区运营层面，2020年与2019年相比，社区活跃度翻倍，Contributor（贡献者）数量增幅超150%，KubeSphere下载量翻了近三倍。让许多人颇感意外的是，KubeSphere的影响力不局限于国内，很多用户来自国外。在KubeSphere 3.0版本上线的时候，最早上线的是英文版文档，还一度让人误以为是国外的开源项目。

经过了大型企业生产环境验证

在2020年11月进行的一次调研中，有13%的用户表示在生产环境中上线了KubeSphere 2.0版本，有7.8%的用户使用了KubeSphere 3.0版本，有大约41%的用户在开发测试环境中根据自身需求使用了多个版本的KubeSphere，还有一部分人在学习KubeSphere。

虽然数据说不上特别华丽，但令社区备受鼓舞的是，KubeSphere有许多大型企业用户。有14.8%的用户是大型企业，员工人数超5000人以上，还有13.9%的企业有1000-5000员工。这说明KubeSphere绝不是只有中小企业才会用的开源方案，也是大型企业生产可用的方案。

合作生态壮大

2020年，KubeSphere社区生态已初具规模，目前有多家企业的技术人员参与其中。作为一个技术开源项目，KubeSphere社区与AWS、思科、英特尔、openEuler、云原生社区等服务商、开源社区建立了合作关系。这也是出于对KubeSphere开源社区本身和技术水平的认可。

在众多合作伙伴中，和公有云厂商AWS的合作关系最令人称奇。原来，AWS是看重KubeSphere本身的价值，以至于主动忽略了KubeSphere社区背后青云QingCloud作为公有云厂商存在的业务竞争，而KubeSphere社区也非常看重AWS的技术实力和行业影响力。

周小四更是坦言，KubeSphere on AWS的上架是KubeSphere 2020年生态拓展方面最大的成果之一。

AWS与第三方方案的合作有两种方式，一种是放在Marketplace里，供用户自行选择，自己部署。另外一种更高级的方式是“QuickStart”，后者需要AWS投入人力协作开发，将其与AWS自身服务进行更深层次的集成，KubeSphere on AWS正是后者。

与AWS的合作不仅对于KubeSphere社区是非常大的鼓舞，对于提升KubeSphere的影响力也很有帮助。而且，可以通过AWS遍布全球的服务网络让更多人用到KubeSphere。

可插拔的开放架构

值得注意的是，KubeSphere on AWS方案在实际使用中，KubeSphere可与AWS托管的K8s服务EKS配合使用，弥补EKS在产品功能上的不足，这得益于KubeSphere可插拔的开放架构，体现了KubeSphere本身的开放性和灵活性。

在周小四的介绍中，将KubeSphere描述为“一个以Kubernetes为基础，管理云原生应用的分布式操作系统，它提供一种可插拔的开放架构，使得第三方应用可以无缝对接进来，从而形成一个可持续发展的生态系统”。

KubeSphere作为一个基础系统，具备监控、告警、日志、资源管理等系统功能服务，在此基础上，它像一个插线板，用户需要的更多服务都可以集成进来，它将开源和开放作为根本，与更多产业机构建立合作关系。

KubeSphere是开源“产品”，而不是开源项目

KubeSphere是中国少数颇有影响力的开源项目之一，但在介绍的过程中，周小四将KubeShpere称之为一个“产品”， 希望KubeShpere能作为更能落地的“产品”，而不是需要额外做太多工作的、传统意义上的“开源项目”。

在他看来，应该用发展的眼光看待开源这件事。

从OpenStack开始，国内开始出现了基于一个开源项目做商用产品的创业公司，开源项目像是一个命题作文，各家基于同一个开源项目来做产品，做出来的产品却有很大差异。

由于这些商业产品本身不开源，在实际落地的时候通常是作为一个个项目来实施的，而不是作为标准化产品来交付，有的还会加入许多自己独有的方案，这导致各个产品相互间或多或少的存在一些差异，在用户端会造成一些混乱。

KubeSphere直接作为产品，也是为了避免此类问题。

KubeSphere的发展动力和发展前景

开源的好处有很多，能让很多优秀的人一起解决一个问题，让专业的人提出专业的优化建议，甚至来编写代码，参与的人多，用的人多，很容易获得影响力，但开源社区也不能全靠开源热情，不能全靠“爱”发电。

商用版和社区版是比较常见的方式。与想象中不同的是，KubeSphere开源社区不输出商业版本的KubeSphere，而是会输出完整的、功能齐全的开源方案，如此一来，那要如何长期运转下去一个工程量浩大的 KubeSphere呢？

原来，KubeSphere开源社区背后有青云QingCloud的支撑。同时，KubeSphere开源社区也在积极打造自身的商业模式，上线KubeSphere.Cloud商业网站，来为社区有商业支持与服务诉求的用户提供付费支持服务。除了专职的运营人员以外，社区还支持有余力的用户以众包的方式提供支持服务。

此外，包括青云QingCloud在内的企业则可以基于KubeSphere做商业化的产品，只要符合一定条件即可，如此开放性也将是KubeSphere持续演进和发展非常关键的一步。

KubeSphere开源社区发展的另外一个重要的内在动力是社区本身。周小四强调，KubeSphere非常贴近社区用户， KubeSphere开源社区和社区用户之间是“水和鱼”一样交融在一起的关系，社区为用户提供服务，用户也会提出反馈和意见，社区用户是开源社区的无价之宝。

周小四非常看好KubeSphere下一阶段的发展前景，他认为未来是属于开源方案的天下，闭源有其局限性。目前越来越多的用户正在从闭源解决方案向KubeSphere迁移，KubeSphere渐渐趋于成熟，再做一个类似KubeSphere的方案为时已晚。

随着数字经济的迅猛发展，人工智能技术开始发挥越来越重要的作用，其中AI算力是关键，所以构建支撑算力的新基建成为重中之重。而智算中心作为智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心，一直在为AI产业化与产业AI化赋能，不断推动着中国经济高质量的发展。

国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出，到2025年中国人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模将超过5万亿元。据麦肯锡发布的《人工智能对全球经济影响的模拟计算》报告预测，到2030年，人工智能技术将使全球GDP每年增加约1.2％，带来高达13万亿美元的经济增量。

为了推动智能计算中心的建设与发展，国家信息中心信息化和产业发展部联合浪潮发布了《智能计算中心规划建设指南》，这是今年4月发改委提出将智能计算中心纳入新基建之后，首份对智能计算中心概念、内涵、技术架构、投建运模式等进行全面解读的权威报告。

对此国家信息中心信息化和产业发展部主任、智慧城市发展研究中心主任单志广表示：“智能计算中心是发改委界定的新基建范围中的 ‘新面孔’，其核心出发点是面向智能化浪潮所引领的产业和应用，满足 AI产业化和产业AI化等现实需求。智能计算中心应该是在传统计算中心基础上，面向未来人工智能所构建的新型算力基础设施”。

另外，单志广还强调：“在智能计算中心建设规划指南中，我们建议通过政府牵引并引导智能计算中心的布局。这个布局一定要跟产业应用相结合、相适配。我们也希望政府对智能计算中心的认知能够进一步深化，把它当成一种公共设施来进行规划布局，发挥政府的引导作用，组织社会力量。同时，政府和企业形成更多元的合作模式，让智能计算中心为整个社会提供源源不断的AI产业化与产业AI化的动力”。

智能计算中心未来核心是支撑由人类空间、物理社会和信息网络空间这三元空间构成的数字孪生社会，解决信息网络空间、传统空间、人类空间这三个空间的数字价值和沟通连接的问题，并将支撑未来智慧城市、智能制造等领域的共性需求，为智能化需求提供能力支持。因此，智能计算中心将成为支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市、智慧社会发展的关键性信息基础设施，将有效促进AI产业化、产业AI化及政府治理智能化的进程。

现在，各种智能化的场景应用不断落地，意味着当代社会正在从数字化、网络化逐渐向智能化过渡。在此过程中会产生海量的数据，而这些数据的处理都需要依靠强大的计算力。而智算中心作为新型算力公共基础设施，不仅符合中国当前社会经济发展阶段和转型需求，而且还可以赋能实体经济，实现新旧动能转换。

云厂商（超大规模数据中心）是服务器厂商又爱又恨的客户，早在几年前，云厂商要求定制化服务器，去掉不用的组件，因为采购规模很大，所以还可以进一步压价，这使得部分强调高价值的服务器厂商直接放弃了这部分市场。

而现在，随着规模的增长，考虑到规模经济效应，越来越多的厂商开始考虑定制芯片，甚至自己研发芯片，这其中，亚马逊云服务（AWS）绝对是先锋式的存在，自研芯片不仅降低了成本，还能成为竞争中的有力武器。

最近，AWS大中华区产品部计算与存储总监周舸介绍了AWS在芯片定制化方面的一些细节。

Nitro：差异化优势的一大因素

AWS是云厂商里较早（可能是最早）自行设计芯片的，其根本的出发点还是要用上自己真正适合的东西，在我看来，Nitro是AWS主机区别于友商的一大因素。AWS从2013年开始用Nitro卡，业内部分厂商也于近年来推出了同类方案。

为了开开心心的用上自己的芯片，AWS在2015年收购了以色列芯片公司Annapurna Labs，随着芯片实力的加强，AWS的Nitro从一个网卡一步步演进，变成了AWS基础设施非常非常重要的一个组成部分。

Nitro的能力可以总结为三个方面：

NitroHypervisior:专有硬件上承载hypervisior，让主机实现近似裸机服务器的性能表现；

NitroCards:专有硬件承载存储、网络功能，以及控制EC2实例的业务逻辑；

Nitro安全芯片:硬件层的安全验证能力；

也就是说，Nitro既能作为网卡，也能连接和控制硬盘，控制EBS块存储，它Offload了CPU运行Hypervisior的工作负载，而且还能做一些硬件安全检查，按照周舸的介绍说，有了Nitro，AWS可以快速发展多种EC2实例。

前不久AWS发布的产品中，EC2 Mac实例让人眼前一亮，有人开玩笑说，“Mac滞销了，救救苹果吧”，有人说，“又少了一个买苹果电脑的理由”。

在实际架构中，MacMini被直接放在机架里，另一端连的就是Nitro卡，接入了Nitro卡之后就意味着可以像别的EC2实例一样，可以对接各种云服务。

在Nitro卡的帮助下，AWS今年发布了许多新的实例，去年re:Invent的时候还只有270多种实例，而现在有了400个实例，Nitro的贡献很大。在Nitro的帮助下，AWS可以提供支持包括AMD、Intel和ARM在内的多个计算平台。

处理器芯片：ARM处理器Graviton的性价比

如果说苹果发布搭载M1处理器的Mac电脑，让PC厂商觉得ARM个人电脑有搞头，那么AWS在发布搭载Graviton处理器的服务器的做法，则是让ARM服务器芯片厂商，让ARM服务器厂商备受鼓舞。

当国内ARM服务器厂商还在强调跑安卓虚拟机的优势的时候，暴露出的是应用场景发展匮乏的根本性问题，而当看到Graviton实例能支撑包括Web场景，包括MySQL、PostGresql等场景时，真正看到了ARM服务器真正的用武之地，ARM发展诚可期待。

从周舸的介绍中可以看出来AWS要发展ARM的必要性：

比如在Web网站场景中，用户需要的是更强的IO性能，如果是原来的处理器平台，有许多CPU资源被浪费了，如果改用ARM处理器，则可以省下很多成本。第一代Graviton靠这一特性能节省40%的成本。

Graviton2推出的时候，AWS对处理器架构有了更深入的思考。

周舸解释说，多核以及多线程技术固然有优势，但并不是所有应用都需要，通用处理器发展了这么多年，既要发展多核多线程，也要照顾那些不需要多核多线程的应用，这使得架构会很复杂，会有很多功能模块，成本会很高，用不到的时候会造成浪费。

而Graviton2没什么历史负担，用化繁为简的思路来看，只强调构建好多核能力，而不考虑再构建超线程的能力，比如类似SMT的那种技术。

实测数据发现，Graviton2即使是在跑数据库这种重型工作负载的时候，仍有非常优秀的表现，采用Graviton2的M6g实例与采用至强处理器的M5实例相比，全用物理核的M6g性能表现要比用超线程的M5要强。

如果觉得物理内核对比多线程不公平，那么可以比性价比，实际上，M6g的性价比要高于M5实例（大约30%-40%）。

如果用户有运行在ARM上的实例，那M6g将是非常理想的选择，周舸也表示，有很多在Linux上面跑的程序都可以快速、简单的转到Graviton上面去，用起来并不难。

目前，国外以及国内很多用户都用上了Graviton处理器支撑的实例，主要用在包括Nginx Web服务器类、MySQL和Redis数据库类以及HPC、大数据等场景中，应用类型还是挺丰富的。

多元化的算力是必然趋势，随着应用的深入，相信ARM架构会获得更进一步的发展，AWS应该算的上是ARM阵营的一面旗帜。