数据中心：从单机系统到超融合计算基础架构

数据中心为大规模数据的存储、计算和网络传输而存在，是复杂计算机系统的延伸与拓展，一般由计算、存储、网络、软件等四部分组成。

计算从手工计算（结绳、算盘、计算尺），到第一次工业革命蒸汽动力机械计算（巴贝奇差分机、提花织布机），再到第二次工业革命机械/电力模拟计算（制表机、微分分析仪、马克1号计算机），发展到现在的电子/晶体/现代集成电路计算机（ABC计算机---电子管、TRADIC-晶体管、IBM S/370-大规模集成电路计算机）。计算已经从简单的累加运算扩展至天文、军事、气象、社会现象等复杂超大规模的计算。

存储从口述传记、人脑记忆、纸质书本到现代电子存储，现代存储从纸带、卡片到磁带、硬盘，到磁盘阵列、持久化内存存储，再到现在的存储区域网络，存储不断剥离计算机，而新兴的软件定义存储又使得计算机与存储重新回归聚合，各种传感器、社交媒体、科学计算获取的数据量越来越大，其冗余、灾备、高速传输、可靠性对存储性能的要求也越来越高。

 

信息网络传输从声音、电线、双绞线到光缆、电磁波传输，网络中转设备从集线器到交换机（ISCSI-FC）、路由器再到现在的多路复杂网关，其传输能力已经到达10G\50G上百G每秒的速度，而网络传输负载能力也从链路层到传输层、应用层不断强化。

软件从纸带扫描、批处理到多道程序、流水线、应用程序负载均衡，再到虚拟化、云计算，现在的高端软件已经深度融合或者集成大规模的数据存储、计算、网络、应用软件等，业界很多人士喊出超融合计算基础架构，即：软件定义存储、软件定义网络，软件定义计算，软件定义软件。。。。。。

现行超融合计算基础架构（HCI）的产品有：Nutanix、VMwareEVO、SmartX ZBS、 Fusion Storage、KVM、Windows-HyperV等。

数据中心所涉及的技术越来越复杂，对于一般使用的人来说，好像越来越简单（他们也看不出有啥复杂的---因为数据中心对他们完全透明），从单机计算机系统到网络计算机系统、云计算，再到现在的超融合计算基础架构，数据中心发展趋势在集成、分布式、集成、分布式的循环里兜兜转转，而计算、存储、网络、软件从来不是同步发展的，分分合合，技术总是追随需求，技术又在实际的制造、生产中妥协。多年前，存储体系在价格、容量、速度等综合因素考虑下，将存储划分出寄存器、高速缓存、主存、外挂磁盘这样的存储体系，而现在SSD产品的产生，又直接将主存和外挂磁盘做成了持久化内存存储，而数据中心也是在计算、存储、网络越来越复杂的情况下，重新回归带有分布式的虚拟一体机或者实体一体机，在这不断折腾的过程中，是人为需求与现实技术不断博弈的过程。而这一切，其实，图灵早就已经给出了答案。

 

现代计算机系统离不开两个人的杰出贡献。图灵构思了现代计算机的理想模型，图灵机论证了机器（计算机）和思维（程序算法）的矛盾性，冯诺依曼将计算机划分出五个基本组成部分，冯诺依曼计算机使得专业计算机变成了通用计算机，软件可以被集成到计算机里面。而这两个现代计算机的缔造者早已离世。

图灵机博弈

第一次、第二次工业革命后，内燃机、电磁不断被运用于工业实践中，物理学和数学等自然科学发展迅速，科学家对世界的认知越来越多，越来越清晰，从牛顿到万有引力，从爱因斯坦到相对论，科学技术蓬勃发展。这个时候的数学家发现很多现象可以用数学模型来表示，从物体的运动到星球的运动、从热能到动能的转换、从电到磁的转换等等。科学家提出了一个可计算性理论的问题：是否所有的现象都可以用数学模型来表达呢？

1900年，大数学家希尔伯特在世纪之交的数学家大会上给国际数学界提出了著名的23个数学问题，其中一个问题是：存在不存在一种有限的、机械的步骤能够判断“丢番图方程”是否存在解？（随便给一个不确定的方程，是否通过有限的步骤运算，判断这个方程是否存在整数解。）

图灵深入研究了这个问题，并思考了三个问题：（1）世界上是否所有的数学问题都有明确的答案？（2）如果有明确的答案，是否可以通过有限步骤的计算得到答案？（3）对于那些有可能在有限步骤计算出来的学习问题，是否有一种假想的机械，让它不断运行，最后机器停下来的时候，那个数学答案就计算出来了？

然后图灵设计了一个理想的图灵机，使用图灵机、图灵完备、图灵测试以证明并不是所有问题都可以使用数学方法可以解决，因为即便是程序不可能无线长，而图灵机本身是有缺陷的。他思想的出发点和落脚点是：世界本身是不确定性的，世界上有很多问题，世界上的很多问题只有少部分可以通过数学方法解决，而数学中只有小部分问题可以通过图灵机（计算机、机器或者人的思维、算法）解决，而图灵机本身是有缺陷的（思维不可能无限长，机器也不可能把所有运算包含在内）。

图灵终结了所有现象都可计算的论题。

图灵的几篇著作《论数字计算在决断难题中的应用》、《计算机器与智能》、《机器能思考吗》，所折射出来的思想光辉影响深远。

然而，即便是这样，人类想要解决问题的动力是无穷无尽的。

1965 年， 贝尔实验室 加入了 麻省理工学院 以及 通用电气 合作的计划 —— 该计划要建立一套 多使用者(multi－user)、多任务(multi－processor)、多层次(multi－level) 的 MULTICS 操作系统，想让大型主机支持 300 台终端，最后因为进度缓慢，资金短缺，团队散伙。

2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜。2017年5月27日，在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。就像复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师危辉说：“人机大战对于人工智能的发展意义很有限。解决了围棋问题，并不代表类似技术可以解决其他问题，自然语言理解、图像理解、推理、决策等问题依然存在，人工智能的进步被夸大了。”

张钹院士----人工智能技术已进入第三代：https://blog.youkuaiyun.com/cf2SudS8x8F0v/article/details/90986936