Gartner：混合雲、邊緣計算、網路自動化、AIOps 將左右超融合未來

基礎設施及運維（I&O）領導人須立即行動起來，擴展和保護超融合基礎設施（HCI）資產。

超融合產品的核心功能在過去五年迅速發展和完善，以至於現在成為標準化。為了打造進一步的差異化優勢，各廠商開始引入新的功能，比如簡化運維的網路自動化和人工智慧（AI）。它們還瞄向新的使用場景，比如混合雲部署和邊緣計算。

據Gartner的研究副總裁阿倫?錢德拉塞卡蘭（Arun Chandrasekaran）聲稱，四個關鍵因素將左右超融合基礎設施的未來。基礎設施及運維（I&O）領導人應該將這些因素納入廠商選擇流程，以便擴展超融合基礎設施（HCI）的潛在使用場景，並在將來保護投入。

第一大因素：重視混合雲功能強大的HCI廠商

工作負載越來越混合型，企業組織在利用雲基礎設施即服務（IaaS）和平台即服務（PaaS）的優點，以獲得更好的彈性、靈活性和總體擁有成本（TCO）。大多數企業組織希望將它們的虛擬化基礎設施發展為實用的混合雲，並出於工作負載可移植性和冗餘性方面的原因，將它們與公共雲IaaS集成起來。

雖然與雲管理平台相比，HCI廠商添加的雲管理功能顯得很基本，但廠商們已經與公共雲提供商建立了更密切的合作關係，以便在雲端交付集成度更高的服務。錢德拉塞卡蘭說：「這可能會減小客戶在混合環境部署傳統應用程序和雲原生應用程序的難度。I&O領導人應該會重視在眾多指標方面提供強大混合雲功能的HCI廠商，包括支持種類廣泛的雲提供商、基於按需消費的定價以及支持應用編程介面（API）的程度。」

第二大因素：選擇針對邊緣使用場景的精簡加固型平台

由於簡化運維、外觀小巧，HCI有望滿足邊緣計算的新老要求。Gartner預計，在今後兩年，硬體廠商們會在加固型伺服器平台上支持HCI，以支持邊緣使用場景，尤其是在零售、採礦和製造等行業領域。I&O領導人會青睞這樣的HCI廠商：支持可以高效縮減，並支持更新的計算抽象機制（比如容器）的精簡型硬體，提供更低的總體擁有成本。

先進的分析應用軟體可以部署在邊緣，使用完全虛擬化的HCI，擁有合理的彈性級別，以滿足數字化業務的需求。

錢德拉塞卡蘭說，比如在採礦業，感測器數據可以使用網關來加以匯總，在部署在採礦現場的微型數據中心的HCI上進行分析。他解釋道：「這個方法可以解決諸多問題，包括採礦設備的預測性維護、採礦過程式控制制和礦藏地震分析，便於確保人員安全和應急響應。由於邊緣處的更多端點添加進來，HCI本身可以通過添加更多節點來向外擴展。與傳統的三層架構相比，HCI有更小的外觀尺寸，佔用的「機架空間」更少，功耗更低，散熱要求更低――設計邊緣計算基礎設施的架構時這些都是重要的設計決策。」

第三大因素：堅持網路自動化是優先事項

由於HCI用來支持需要更好性能、更高可用性的應用，那些集群越來越龐大、不僅限於少數幾個節點，網路必須成為集群設計的一個組成部分。要是缺少系統級集成，很難達到約定的服務級別協議（SLA），故障排查和問題解決變得非常複雜。

錢德拉塞卡蘭說：「就在不久前，HCI廠商還基本上把網路視為一種『啞』互連，這種觀念阻礙了用戶解決問題和遵守SLA。然而現在廠商越來越認識到，網路集成再也不能被忽視；如果方法得當，甚至可以成為一種競爭優勢。」

第四大因素：確保廠商運用AIOps以保證應用程序的SLA

隨著混合工作負載越來越複雜，關鍵任務型應用程序添加進來，最佳工作負載布置、基礎設施適應工作負載要求的能力以及自我癒合的基礎設施將變得至關重要。更多的I&O領導人將評估HCI，作為一種內部部署的多雲架構，為應用程序放置在面向IT運維的人工智慧（AIOps）將幫助整體優化資源的地方提供了眾多選擇。

然而由於集成和連接現象迅速普及，無論是原始數據量，還是分析、解決和補救方面的工作量，都超出了大多數IT部門處理問題的能力。

錢德拉塞卡蘭解釋：「解決辦法在於AI，AI能提供高質量的實時數據，運行演算法和模型以檢測異常情況，仔細分析其他地方可能存在的事件之間的相關性，並進行根本原因分析，給出補救方面的建議。最理想的情況就是，HCI管理員使用基於AI的分析和建議，作為保護SLA的主動決策樹的一部分。」

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