视频:云服务中专用硬件加速的案例

在下一篇文章中了解有关云编码和交付的更多信息内容交付峰会.

看看Brent Yates的演讲，改变流交付的经济性:使用专用硬件加速的全栈云服务，在… 流媒体会议视频门户.

请阅读本视频的完整文本:

布伦特耶茨: 我们不可能不先谈软件就谈硬件, 尼尔在这方面做得很好:软件开发的方式正在发生变化. 每个人都在使用云，但云不是一个物理的地方. 这只是做软件和构建这些微服务的一种方式, 为问题而设计, 对于运行问题的硬件来说不是这样.

软件设计师希望能够构建一个软件, 定义需求是什么, 然后让它在哪个服务器上运行, 而不需要知道它是什么操作系统, 它有多少内存, 上面有多少个驱动器, 这是什么处理器. 这些都是次要的问题. 他们关心的是解决业务问题. 这看起来很简单，它应该是这样的, 但我们花了很长时间才达到完美的状态，拥有了能够构建这种系统的所有功能.

现在有了这些自动编排层, 和语言, 和工具, 你可以这么做, 你可以专注于解决问题, 让自动规则把你的软件推向边缘. 在这种情况下，在边缘上提供的服务是CDN的一部分. 它给了你一些很好的特性. 它更容易管理，因为你关注的是问题，而不是硬件. 您可以拥有异构服务器部署，其中它们具有不同的硬件需求.

但是程序员不需要知道这些. 软件会自动找出在哪里以最有效的方式运行它. 它使企业能够专注于问题并快速适应不断变化的关注点，而不必专注于硬件部署.

重申一下, 云可以是公共云，就像尼尔说的, 或者是混血儿, 或者在这种情况下, 一种将云扩展到边缘节点的独特方式. 通过将软件从大型单片应用程序中分离出来，它充分利用了这些高cpu核数, 我指着尼尔展示的第二张幻灯片, 他在哪里有一个大的单片应用程序，然后分解成微服务. 这些轻量级的微应用程序可以更容易地适应您的业务逻辑, 这也意味着它们的数量要多得多.

这是一个开销，在你的服务器上有数千个微服务会产生摩擦. 但是，通过这种方式分解应用程序所获得的效率抵消了这种摩擦.

那么，为什么要在这种类型的部署中添加专门的硬件呢? 为什么不把它放在常规的英特尔72核硬件上，让它运行呢? 原因是cpu的增长不是基于摩尔定律. 摩尔定律已死. 我们只得到3.CPU性能同比提升5%. 所以你把这些东西扔到你的容器里, 你提供了更多的服务, 更多的问题, 更多聊天应用, 但唯一能让你变得更快的方法就是等上10年cpu的更新, 或者用更多的服务器来解决问题.

Throwing more servers at the problem is not only capital-intensive; it's also wasteful. 它不是绿色的. 这是电力问题. 微软有能力在数据中心上花费90亿美元, 谷歌可以花100亿美元. 但这些都是巨大的资本部署. 如果我们能提高效率，那就更好了, 并改变我们做生意的方式，而不是仅仅向它扔服务器.

专门的硬件可以做到这一点.

我们认为这是一个能力缺口问题. 在底部，蓝线是CPU性能，红线是需求. 几乎和我们谈过的每个人都是这样, 我们今天在房间里四处走动, 他们要恢复的河流数量是否会以每年30-35%的速度增长, 他们需要运行多少应用程序, 他们发布了多少数据. 解决这个缺口的唯一方法就是用服务器来填补它.