尽管本年度的数据中心技术研究报告的标题不会再用“软件定义”，但是，我们仍然打算继续谈“软件定义”，因为我们觉得，尽管计算实际上受软件的“定义”已经很多年，但大众离真正意义上的“软件定义”还有很大距离，实际上，我们认为，软件定义网络在这方面还要更先进一些。当然，我们也会谈到生态系统的问题，这也实际影响到了软件定义计算的发展路线——变成了现在这个样子的原因。

　　我们希望的软件定义计算是什么样子呢?套用Andrew S. Tanenbaum在其著作《Distributed Operating Systems》中提到的五点：Transparency (透明性)、Flexibility(灵活性)、Reliability(可靠性)、Performance(性能)、Scalability(伸缩性)。计算机科学家Tanenbaum是Minix(一种Unix克隆操作系统)和Amoeba(一种原生分布式操作系统)的作者，这五点要求针对的是分布式系统，而在现实世界中，多台计算机组成的具有一定程度耦合的计算系统实际上都是分布式系统的一种——包含云计算、高性能计算在内，因此这五点要求包含了我们对实际上的计算系统的要求。

 

　　分布式计算有Scale Out需求的原因，也有基于实际上地理分布计算的原因

　　尽管分布式计算提起的不多，然而我们希望的软件定义计算系统也同样拥有相同的诉求，这样的系统都需要通过特别开发的硬件或者软件来达成，也就是硬件定义或者软件定义。尽管逻辑上，我们不排除硬件上实现这样的计算系统，但毫无疑问，通过软件实现可以最好地满足其中Flexibility(灵活性)这一点，这也是软件定义兴起的重要原因之一。

　　除了Flexibility灵活性之外，Reliability可靠性、Performance性能、Scalability伸缩性这三者是互相关联的。分布式系统之所以存在除了物理上需要的分布之外，还因为分布式本质上具有的容错性，如HA高可用性，两地三中心等等，都是通过分散的冗余系统来去除单点失效。注意到Reliability(可靠性)和Availability(可用性)以及Fault Tolerance(容错)的联系与区别，一个高可靠的系统必然是高可用的，而且还不仅如此，高可靠的系统还必须保障运作的正确性，就像在分布式存储系统当中，通常会通过保存多个副本来保持数据的可用性，但是仍然需要额外的机制来保证数据的正确性——特别地，在存储系统中就是“一致性”，实际上可靠性和一致性是需要取舍的，副本数量愈多保持一致性就越难;对于Fault Tolerance(容错)，基于Hypervisor的底层方案已经可以提供一些不错的方案，如VMware vSphere Hypervisor 6.0已经可以提供4个vCPU的虚拟机Fault Tolerance，但是如果我们如果需要更强的虚拟机容错能力呢?我们希望的是可靠的计算系统，除去无法预测的人为故障、难以消除的软件Bug之外，我们设计的计算系统本身的架构能满足这个需求吗?从如Amazon等等的公有云厂商偶尔出现的大规模故障来看，我们还有很多的工作要做。

 

　　Active-Active，主主模式(或称双活)已经算是一种比较高级的HA模式

　　其次是Performance性能，性能是非常重要的，因为性价比关系到运营成本，和整个生态系统都有关联，这一要点也是和硬件和软件都紧密相关的。在HPC领域，一个重要的部件就是InfiniBand，或者说，其核心：RDMA(Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问)，这是一个可以加速分布式系统中不同节点通信的技术，简而言之，RDMA是让数据通信可以bypass掉操作系统的Kernel以及TCP/IP或者其它的协议层，以及降低数据复制的次数，达到降低通信延迟的目的，一些HPC系统并没有用InfiniBand而是使用了以太网，关键在于高端的以太网也提供了RDMA的能力，并且成本更低，InfiniBand、RoCE、iWARP三种RDMA规范中后两种就是基于以太网的。当前，RDMA网卡的价格也已经降低到了和普通网卡不太远的程度。

 

　　RDMA(Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问)，允许跨网络的快速内存空间访问