Gartner：混合云、边缘计算、网络自动化、AIOps 将左右超融合（HCI）未来

基础设施及运维（I&O）领导人须立即行动起来，扩展和保护超融合基础设施（HCI）资产。

超融合产品的核心功能在过去五年迅速发展和完善，以至于现在成为标准化。为了打造进一步的差异化优势，各厂商开始引入新的功能，比如简化运维的网络自动化和人工智能（AI）。它们还瞄向新的使用场景，比如混合云部署和边缘计算。

据Gartner的研究副总裁阿伦•钱德拉塞卡兰（Arun Chandrasekaran）声称，四个关键因素将左右超融合基础设施的未来。基础设施及运维（I&O）领导人应该将这些因素纳入厂商选择流程，以便扩展超融合基础设施（HCI）的潜在使用场景，并在将来保护投入。

第一大因素：重视混合云功能强大的HCI厂商

工作负载越来越混合型，企业组织在利用云基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）的优点，以获得更好的弹性、灵活性和总体拥有成本（TCO）。大多数企业组织希望将它们的虚拟化基础设施发展为实用的混合云，并出于工作负载可移植性和冗余性方面的原因，将它们与公共云IaaS集成起来。

虽然与云管理平台相比，HCI厂商添加的云管理功能显得很基本，但厂商们已经与公共云提供商建立了更密切的合作关系，以便在云端交付集成度更高的服务。钱德拉塞卡兰说：“这可能会减小客户在混合环境部署传统应用程序和云原生应用程序的难度。I&O领导人应该会重视在众多指标方面提供强大混合云功能的HCI厂商，包括支持种类广泛的云提供商、基于按需消费的定价以及支持应用编程接口（API）的程度。”

第二大因素：选择针对边缘使用场景的精简加固型平台

由于简化运维、外观小巧，HCI有望满足边缘计算的新老要求。Gartner预计，在今后两年，硬件厂商们会在加固型服务器平台上支持HCI，以支持边缘使用场景，尤其是在零售、采矿和制造等行业领域。I&O领导人会青睐这样的HCI厂商：支持可以高效缩减，并支持更新的计算抽象机制（比如容器）的精简型硬件，提供更低的总体拥有成本。

先进的分析应用软件可以部署在边缘，使用完全虚拟化的HCI，拥有合理的弹性级别，以满足数字化业务的需求。

钱德拉塞卡兰说，比如在采矿业，传感器数据可以使用网关来加以汇总，在部署在采矿现场的微型数据中心的HCI上进行分析。他解释道：“这个方法可以解决诸多问题，包括采矿设备的预测性维护、采矿过程控制和矿藏地震分析，便于确保人员安全和应急响应。由于边缘处的更多端点添加进来，HCI本身可以通过添加更多节点来向外扩展。与传统的三层架构相比，HCI有更小的外观尺寸，占用的“机架空间”更少，功耗更低，散热要求更低――设计边缘计算基础设施的架构时这些都是重要的设计决策。”

第三大因素：坚持网络自动化是优先事项

由于HCI用来支持需要更好性能、更高可用性的应用，那些集群越来越庞大、不仅限于少数几个节点，网络必须成为集群设计的一个组成部分。要是缺少系统级集成，很难达到约定的服务级别协议（SLA），故障排查和问题解决变得非常复杂。

钱德拉塞卡兰说：“就在不久前，HCI厂商还基本上把网络视为一种‘哑’互连，这种观念阻碍了用户解决问题和遵守SLA。然而现在厂商越来越认识到，网络集成再也不能被忽视；如果方法得当，甚至可以成为一种竞争优势。”

第四大因素：确保厂商运用AIOps以保证应用程序的SLA

随着混合工作负载越来越复杂，关键任务型应用程序添加进来，最佳工作负载布置、基础设施适应工作负载要求的能力以及自我愈合的基础设施将变得至关重要。更多的I&O领导人将评估HCI，作为一种内部部署的多云架构，为应用程序放置在面向IT运维的人工智能（AIOps）将帮助整体优化资源的地方提供了众多选择。

然而由于集成和连接现象迅速普及，无论是原始数据量，还是分析、解决和补救方面的工作量，都超出了大多数IT部门处理问题的能力。

钱德拉塞卡兰解释：“解决办法在于AI，AI能提供高质量的实时数据，运行算法和模型以检测异常情况，仔细分析其他地方可能存在的事件之间的相关性，并进行根本原因分析，给出补救方面的建议。最理想的情况就是，HCI管理员使用基于AI的分析和建议，作为保护SLA的主动决策树的一部分。”

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