大数据分析师华科大冯丹：盘控协同等新技术加速数据中心向Diskless架构演进32张罕见的照片，蜜蜂被困在1亿年的琥珀里，图2是4万年前猛犸象大数据分析师的就业前景吗不要告诉别人，

封面新闻记者 欧阳宏宇

“从技术趋势来看，高性能异构算力、大存力新型盘框等新技术发展，带来了数据中心架构的变革。”日前，长江学者特聘教授、华中科技大学计算机科学与技术学院院长冯丹在第20届华为全球分析师大会上表示，传统云存储、大数据等计算域和存储域不完全分离造成了资源浪费，随着新技术出现，以CPU为中心的耦合架构将走向以数据为中心的Diskless架构，帮助云和互联网数据中心降本增效。

传统存算融合架构下，企业通常采用应用与本地盘耦合的服务器一体化架构。在冯丹看来，计算域和存储域未彻底分离、算力和容量空间配比不均衡、数据爆发增长等问题，导致了传统存算方式存在存力效率低、无效数据迁移、资源浪费等典型问题。

随着算力多样化、高性能网络和存储介质的发展，数据中心架构从以CPU中心朝着以数据为中心的Diskless架构演进。

公开资料显示，在Diskless架构下，单一CPU算力发展到GPU、DPU、XPU等多样算力，算力效率得以充分发挥；网络从IP、NOF发展到高通量的CXL，为算力和存力等硬件解耦奠定了基础；存力也从传统HDD到SSD，性能、功耗实现全面提升。在Intel、华为、KIOXIA、阿里云等业界芯片、存储、云和互联网厂商的积极推进下，该架构借助专用DPU/IPU等数据处理芯片和OceanDisk等专用存储模块，进一步提升数据处理和存储的效能，充分调动数据中心资源。

谈及技术支持，冯丹认为，资源池化共享的Diskless架构应具备四项新关键技术：一是网存协同，DPU硬件卸载加速，实现资源弹性扩展；二是数控分离+IO直通，实现控制流与IO流分离，进一步提升存储效率；三是盘控协同，盘芯片与控制器芯片配合，达到最佳成本和能耗；四是算子卸载，算法通过硬件卸载到存储端，减少无效数据的搬移。

“高性能异构算力、高速网络、大存力新型盘框、算子卸载等技术演进，推动了数据中心架构的变革。”冯丹预测，新技术加速了耦合架构走向Diskless架构。“Diskless架构进一步简化了数据中心基础设施构建，能够实现存力和算力资源的集约高效发展，已经成为大规模数据中心发展的重要技术趋势。”

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