想要組裝一間私人雲端資料中心，就如同從無到有裝配一輛跑車。要挑選合適的引擎、零件和設備，才能符合道路和駕駛對效能的需求。多虧軟硬體的種種創新技術，IT 架構師設計出的資料中心效能堪比藍寶堅尼，而不是破舊的老車。
內部部署的私人雲端需要持續監督、管理和維護。像是硬碟機替換、過度佈建這類營運成本，很快就會隨時間累積高漲。如此會提高資料中心的總擁有成本 (TCO)，消耗掉公司的收益。特別是資料的擷取、建立和使用量都年年攀升。
Seagate 稱為組合性大趨勢正在興起，原因便是出自這類問題。現代組合式資料中心讓各個私人雲端伺服器能由多個元件構成，雖是各自分離，卻又透過最佳網路架構類型和頻寬互連。擁有這樣的組合性，即可以彈性方式在多個應用程式和資料工作流程中管理和存取資料。
IT 架構師必須決定是否使用內部部署私人雲端解決方案，或是由第三方託管的公用/私人雲端。公用雲端會與不同客戶共用運算服務，並託管在外部資料中心。第三方雲端供應商也會提供託管的私人雲端，這類雲端也是在外部託管，但不會共用服務。
私人內部部署雲端是由公司自有的資料中心管理和維護，不會與其他組織共用。使用內部部署私人雲端有幾大優勢，像是較大安全感、彈性及更高效能。使用者可以自訂資源和服務，因此硬體能特別配合軟體需求，而非用一套方式就能走遍天下。使用者也能完全掌握自家伺服器的安全性、擴充性和配置能力。
隨著應用環境需求增減，元件和伺服器可彼此溝通來轉移工作負載量。IT 架構師現在能用多家不同製造商的硬體和元件打造資料中心，種類更為豐富。實際上這就是在拆解或是分解傳統資料中心架構。將機殼內部搬空後，就能重新建構資料中心，更有效率地運用安裝的資源。IT 架構師可避免花費額外成本購買不必要的硬體，而且無需停機就能輕鬆替換元件。
私人雲端資料中心的拆解和組合性，可從傳統網路架構演變成現在的動態架構，讓更加強大、要求也更高的系統開始運作。組合式拆解有幾項主要優點，包括減少延遲、提高安全性和掌控資料。
傳統資料中心的限制
因為資料大幅成長及軟體應用程式的複雜性日益增加，傳統 IT 架構逐漸達到極限。中央處理器 (CPU)、動態隨機處理記憶體 (DRAM)、儲存級記憶體 (SCM)、圖形處理器 (GPU)、固態硬碟機 (SSD) 和硬碟機 (HDD) 都是構成資料中心不可或缺的要素。這類元件一般都是裝設在一個機箱或伺服器中，是資料中心的建設基礎。在這種傳統企業雲端架構中，每個元件 (例如 HDD) 都是直接連接到伺服器的其他部分。
資料中心原本是以一個機箱一個應用環境的典型方式運作。應用環境的需求，若是超過單一伺服器所能提供的儲存和資料處理能力，IT 架構師就會開始將多個伺服器組成叢集，而叢集全都能以資源集區的形式做為供應來源。像 IBM、EMC、NetApp 和 Seagate 自有 Dot Hill 團隊提供的專屬解決方案，率先領導業界對集區式伺服器的初步嘗試。
資料中心接著可向上擴大規模，當軟體應用程式複雜性逐漸提高時，能以此方式滿足需求：若應用程式需要更多儲存空間、頻寬，或是需要 CPU 效能、更多伺服器或節點，都能在叢集中新增。集區式資源的叢集式模式所打造的基礎，稱為融合式或超融合式企業雲端架構，使用 VMware 和其他類似的企業管理程序 (Hypervisor) 應用程式。
節點叢集在雲端的初期階段達成了其用途，但容易過度佈建。這種情況通常發生在 IT 架構師購買更多伺服器時，伺服器所含的資源必定會超出需求，但這些資源後來卻不會派上用場。雖然叢集式做法有其效益，例如保證儲存空間和處理效能充足，但伺服器內未使用的資源則是效益不彰。然而 IT 架構師必須過度佈建，才能配合需求擴張，因為資料中心無法根據軟體應用程式的需要，僅針對特定資源或工作負載量動態調整規模。過度佈建自然會導致費用增加。
IT 架構師在挑選用來構成伺服器的硬體元件時，也處處受限。為了相容性，必須向同一家製造商購買各伺服器或叢集的硬體。而且沒有任何開放式應用程式設計介面 (API) 可供不同製造商的硬體彼此溝通協調。舉例來說，若架構師想要換成另一家製造商速度更快的 CPU，通常會因為不相容而無法如願。不同製造商的硬體無法彼此溝通協調。
但硬體不相容並非傳統資料中心架構唯一的困境。需要收集、儲存和分析的資料量之大，也是一大問題。大數據的爆炸性成長，不但將傳統私人雲端叢集的儲存能力逼至極限，也產生資料處理的瓶頸。用於本機資料處理的各個 CPU 通常過於忙碌，無法與其他應用程式共享資源，導致資料中心調整全體資源規模時效率不佳。
舉例來說，複雜的人工智慧 (AI) 應用程式，取決於是否能短時間處理大量資料。當 AI 應用程式使用叢集式資料中心時，很容易就會在資料收集和處理上出現瓶頸。假若應用程式需要更多處理效能，也無法將更多工作負載量移往其他叢集。裝置資料傳輸之間的延遲或延誤，是另外一個負面效應。
比方說，相同資料中心內可能有兩個伺服器叢集，其中一個可能超載，另一個卻未充分利用。若應用程式使用的是超載叢集，速度可能就會減慢，甚至出現效能問題，只要整合未多加利用、過度佈建的叢集，就能輕鬆解決。但應用程式所能使用的資源集區，卻嚴格受限於該應用程式專屬的單一叢集。這種情況完美展現 IT 架構師為何苦苦尋找更有效率的資料中心構成方式。
就算追求專門用途的時代尚未完全結束，也已經邁向終結。精密的軟體應用程式需要更多處理和儲存效能，而傳統叢集式資料中心無法供應。因為缺乏可供裝置彼此通訊的開放式 API，IT 架構師受限於所能使用的硬體種類。若 IT 架構師想要追求進步，便需要深入瞭解現代應用程式對私人雲端架構的影響，以及如何透過組合性協助克服傳統 IT 架構的難題。
應用程式如何影響私人雲端資料中心
組合性大趨勢興起的最大推手，正是軟體應用程式的需求。AI 或商務分析這類軟體，為了滿足應用程式的獨特需求，對硬體要求漸趨複雜。因此更是競相爭搶儲存和處理能力的資源集區。
如上所述，傳統資料中心的容量已瀕臨極限，而不同應用程式所需的處理效能經常超過叢集模式的上限。應用程式需求也隨時間不斷演變，且變化速度可能會非常快。舉例來說，商務應用程式新版本所需的儲存或處理能力，可能是舊版本的兩倍。若超出專用叢集的限制，就一定要購買更多硬體。軟體的進步讓傳統叢集式資料中心的供應能力備受壓力。
組合性可讓應用程式存取專用叢集之外的資源集區，解放更多過度佈建伺服器中的處理效能，或是其他資源。每個 CPU、GPU 或儲存節點都能根據各個應用程式的價位需求獨立擴張。
處理效能需求的增加，也會在傳統資料中心的網路架構造成瓶頸。資料中心的網路架構負責連結不同的節點和叢集。理想上，能滿足現代軟體應用程式需求的組合式網路架構，所建立的集區應能提供彈性的網路架構能力。這種網路架構應可供立即設定，配合應用程式對處理效能增加的需求，以彈性方式佈建架構和資源。其目標是在提供先進應用程式時，不但處理速度要快，還要具備即時處理能力，讓這類應用程式能以最佳速度執行。
若要達成先進軟體應用程式的需求，組合性和拆解做法不可或缺。傳統叢集式架構無法負擔這種工作，經由乙太網路光纖傳輸的資訊速度也不夠快，無法讓 AI 這類先進應用程式妥善運作。將伺服器機箱中的元件拆解分離，讓元件得以和 API 協定通訊，資料中心就能以成本效率更佳的方式提供複雜的應用程式。
私人雲端拆解的優勢
所謂拆解私人雲端資料中心，即是完全擺脫傳統伺服器機箱的模式。CPU、GPU、所有層級的記憶體、SSD 和 HDD 儲存裝置等資源元件都能拆解分離，在合適的網路架構中依需求重新組合。隨後便能依照特定的應用程式需求來運用資源，而非依照元件在特定實體伺服器中的配置方式。在網路架構中所能存取的一切，都能拆解並重新組合。
舉例來說，應用程式使用的儲存資源集區可能是由 10 個不同伺服器機架中的 HDD 組成，各個機架位於資料中心的不同地點。若應用程式需要的儲存空間超過目前用量，一台 HDD 只需與另一台仍有空間的 HDD 通訊，並無縫傳輸資料。當應用程式需求增加時，也可以動態移動處理能力的工作負載量。相對地，當應用程式需求下降時，就能重新分配儲存空間和處理效能，採取能源效率最高的方式來減少過度佈建，甚至完全避免這種需要高昂代價的狀況。
這與 JBOD 截然不同，JBOD 可說只是幾個磁碟侷限於同一伺服器機架上。JBOD 演化成可供應用程式隨時取用的集區，因此資料中心資源的分配會更加聰明。接著架構師便開始朝向標準化外接式儲存設備發展，讓這類裝置彼此通訊。
拆解的同時也引進監控用的標準化介面，讓 IT 架構師可管理整個組合式資料中心。拆解傳統資料中心，轉向建立組合式資料中心時，依需求挑選硬體只是其中一項工作，SSD、HDD、CPU 或網路架構元件全都包含在內。架構師仍需要正確的開放式 API 協定，例如 Redfish 或 Swordfish，如此才能順暢整合，以同一個使用者介面管理資料中心。開放式 API 能讓使用不同語言的軟硬體彼此通訊、共同合作。
讓應用程式來定義資料中心的構成方式，而非讓應用程式受限於資料中心的構成，便產生了軟體定義網路 (SDN) 和軟體定義儲存 (SDS)。SDN 和 SDS 的下一場變革，便是超組合資料中心。如此私人雲端架構或許就能與某些超大規模架構並駕齊驅，例如 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure。超大規模架構是大型資料中心供應商，能大量提高處理效能和儲存空間。乙太網路架構是資料中心的網路骨幹，此種網路架構甚至能採取自訂建構方式，與低延遲的 HDD 和 SSD 裝置串聯運作。這種客製化的特性能降低資料流量或處理能力的延遲，因為應用程式是從分散在低延遲網路架構的資源集區中取用資源。
Redfish 和 Swordfish 這類開放式 API 協定十分重要，所有分散元件均靠此協調運作。Seagate 擁有自己的舊版 REST API，持續用於其專屬類型的資料中心產品，以促進裝置間的操作性。過去要更換裝置，可能需要花上數週時間安裝整合。透過 API 協定，資料中心架構師採購硬體時，便能採取依需求隨插即用的方式。不同製造商的全新裝置能以破記錄的時間完成安裝並開始運作。
拆解資料中心，正是實現組合性的關鍵。架構師選出了符合軟體應用程式需求的硬體裝置後，就能建構出未來的組合式資料中心，使其開始運作並達到最佳狀態。
私人雲端的現代組合式資料中心效率
資料中心組合性不但連接所有分散的元件，也有助於改善資料中心成本效率和效能的關鍵效能指標 (KPI)。在傳統資料中心中，過度佈建是榨乾預算的一大原因。當資料中心過度佈建時，雖付費購買了伺服器和資源，卻未使用。實際上 IT 架構師就是在付錢購買不會充分利用的資源集區，導致硬碟機未受到佈建。
未受佈建的資源進一步導致所謂孤立集區的出現，也就是因為未充分利用而無處可歸的資源集區。CPU、GPU、現場可程式閘陣列 (FPGA)、動態隨機存取記憶體 (DRAM)、SSD、HDD 或儲存級記憶體 (SCM) 可能都包含在內。可透過軟體 API，彈性組合這些建構基礎，打造出特定應用硬體。
在發展為組合式開放原始碼資料中心架構前，建構私人雲端時，通常使用同一供應商的硬體。實體連接的資料中心價格更為高昂，且組織通常受限於特定供應商的架構，而會隨著時間更顯昂貴。
做為公用雲端架構的一環，組合性趨勢的吸引力日漸增加。AWS 和 Microsoft Azure 這類產品便是兩大例子。私人雲端部署也會採用類似做法，避免固定使用同家供應商，並以多家供應商的裝置構建資料中心，透過此種方式節省開銷。
如此 IT 管理者便能將更多預算資源分配在更大的儲存容量上，如此就能從儲存的資料中擷取更多深度分析資訊和價值。
組織現在也能使用第三方儲存解決方案，將其融入資料中心，並且與開放原始碼 API 無縫整合。若 IT 架構師想要某家製造商的 SSD，但資料中心卻是以不同製造商的元件打造而成，也能在資料中心中使用該款 SSD，而不會造成多少麻煩。API 會確保所有元件和諧運作。舉例來說，資料中心管理者不需因為元件遙測通訊的方式而困擾，並且降低成本、減少採用不同於資料中心供應商的零件時帶來的壓力。
集區式記憶體或共享記憶體還有一大優勢，就是應用程式現在有機會安全撐過節點故障，而在該節點所影響的虛擬機器或容器叢集上不會遭遇狀態中斷的情況。這個概念是其他節點現在能將虛擬機器記憶體最近的狀態複製到其記憶體空間 (若為集區式記憶體架構)，或在超低延遲網路架構上使用指標重新導向的零複製流程，繼續順暢處理故障節點暫停的地方 (若為共享記憶體架構)。這可視為資料中心無縫容錯能力的一大進展，帶來更高的可靠性和可用性。
組合式架構也能以更快速度收集和處理多個來源的資料，整體上對安裝資源的運用也更有效率。組合式資料來源架構一般包含實體感應器、資料模擬、使用者產生的資迅和遙測通訊。資料中心管理者如此便能在幾分鐘內開始使用資源，也能即時與多個應用程式共享資源。
集中檢視所有資源
組合式架構使用容器化協調用戶端，讓私人雲端資料中心的協調和管理作業也變得更加簡單。所有硬體都可透過單一介面加以拆解、組合和監控。資料中心管理者可即時清楚瞭解情勢，知道哪些資源集區正在使用，確定沒有過度佈建的情況。在許多情況下，透過標準軟體來處理管理作業。可以使用專屬軟體或開放原始碼。
若以開放原始碼部署新的軟體應用程式，容器化環境也會更加彈性，尤其因為購買和配置儲存資源的方式非常彈性。舉例來說，資料中心架構師再也不需過度佈建昂貴的快閃儲存層。這是因為可以依據需求，立即將任何應用程式工作負載量轉移到既有的 SSD 資源上，無論 SSD 實際位於何處都不是問題。如此便能避免過度佈建，也能將實體空間用於其他用途，例如增加原始儲存容量。
由於原始資料的爆炸性成長，增加更多原始儲存容量的必要性越來越高。除此之外，組織也在努力讓更多資料發揮更大價值、取得更多可用的深度見解，如此才能把握新商機、提升收益。重要的是，IT 架構師能設計出可收集、儲存和傳輸大量資料的架構。運算硬體配置的效率越好，就有更多空間可容納大量原始儲存裝置，以應對當今大數據環境所需。
組合式資料中心就是解決之道，能依需求將任何 CPU 和任何儲存集區與其他裝置連結。所有其他裝置使用 CSI、Redfish 和 Swordfish 進入管理網路，由軟體引擎協調處理。資料中心所有其他建構基礎，則能動態組合，透過軟體 API 專供應用程式使用。
成本、效能、效率
資料中心的拆解和組合性趨勢，是由成本、效能和效率所驅動。以 CPU 為世界中心，將其他裝置塞進同一個機箱的時代已經過去。私人雲端架構師現在能根據使用案例和特定需求，選擇最為合適的裝置、硬體和軟體。
傳統容器化叢集的資料中心開啟了大門，迎向更為複雜的應用程式；而現今的軟體效能如此之高，則需要更為靈活彈性的架構。在未來，組合式 GPU、FPGA 和記憶體，都會因為超低延遲介面而得以實現。
組合性表示能即時分散處理能力的工作負載量，將負擔分配給未充分利用的裝置，消除孤立資料集區。如此能讓私人雲端架構整體協調運作，有助於資料中心以更快速度處理工作負載量，且營運所需的開銷更少。透過拆解和組合性，IT 架構師可滿足大多數高要求軟體應用程式的需求。組合式資料中心真正是在整體統合時最為強大。
