我已经谈过基础设施融合的必然性，现在貌似又在介绍着与融合有180°完全对立的基础设施“分解”趋势。抛开字面意思不谈，其实融合与分解并非完全意义上的反义词。

事实上，分解和融合是一起发挥作用的，而且它并没有你想象的那么难以实现。

在这种新兴趋势下，为了追求最高的性价比，物理IT组件变得大而致密，其结果比IT人士所预料的还要好。几乎在同时，曾经与硬件（例如SAN）紧密集成的计算敏感性功能（例如数据保护）已被剥离并分开优化性能和分化成价格低廉的组件。

云端逻辑强化

考虑到当今的云架构师们已经创建了超规模基础设施，相比于购买单片构建模块，他们更倾向于创建大规模数量的密集商品资源池。不像融合基础设施那样附带预先建好的标准IT设备机架可以帮助实现对Oracle和SAP的迅速部署，也不像超融合设施那样可提供高度分化的IT运营和可预估的资本支出，新的基础设施需要运行大量任意的、全部的大规模（通常是“超”规模）工作负载。云架构师们因此充分利用逻辑强化和大规模密集的物理资源池两种方法。

有趣的是这两大趋势——融合和分解——都依赖软件定义资源，这可能会引起一些混淆。软件定义资源正是利用了持续进化的计算能力和硅材料成本的持续下降。融合工具利用软件定义的资源来承载多个资源，并将其所有的功能特性集中在一个主机上。同时，为大规模密集资源池和更简单的物理组件的运用，分解的方法将这些软件定义的资源和主机置于它们更接近的工作负载的执行路径上，或置于准备就绪的主机上。通用性是软件定义的特性，它们在运行的平台可提供最佳的性能及灵活性，而物理资源部署在给定的场景中能够以一种最具性价比的方式进行部署。

IT功能总是经历成熟和融合，尤其是在自动化和集成化能减轻痛苦的、昂贵的孤立管理需求的情况下。然而，我们也看到了底层的物理组件可插拔模块化越来越成为（或替代）通行做法。我预测在实践中，IT融合的主要应用领域将会是数据中心，而可能不会针对单个服务器或机架。

不管在何种案例中，下面所提到的都是一些关键信息，可作为帮助寻找证明你未来架构的迭代的方法：

可扩展性：线性规模的汇集和集群将最终成为一个关键的设计标准，并对接它们的每一个方面的基础设施。

模块化：评估新兴的“即插即用的池”资源（例如，刀片服务器、共享闪存的如EMC的DSSD，CPU / GPU池所使用的HP Moonshot卡或存储网格），可以大大增加密度，单位资源成本较低，鼓励高性能的“共享”和简化基础设施支持。

组合性：考虑云编排，集装工具，和混合管理层能够直接“融合”软件定义资源，创建任何所需的服务质量（QoS）的异构和分布式的基础设施。

两全其美

利用融合和分解，你可以实现两全其美。好处包括实现较低的运营成本、商品的价格，还有支持QoS一个给定应用程序需求的可扩展的插件架构，所有这些都是通过融合和组成的软件定义层来实现的。

当然，基础设施和应用绩效管理始终是真正意义上的挑战。在这些经过汇集的、容器化的并且是软件定义的资源环境中，应用性能变差时我们能做些什么？对于任何类型的故障排除，性能管理或产能规划，当洋葱本身处于动态变化时，你怎么剥掉的洋葱的外皮呢？

一种答案是要像管理物联网一样管理我们的基础设施，这并不是在表面上可以起作用的问题。我们需要应用大数据分析，先进的机器学习，甚至是先进的人工智能，以帮助优化我们的逻辑融合，还有物理分解的基础设施。但鉴于Google的AlphaGo最近刚刚击败了人类最强的围棋冠军——这是在大型云服务供应商在机器学习方面取得的重要成果。笔者乐观地估计，我们很快就会看到非常聪明的IT管理产品能够处理这些云基础设施。

本文选自4月电子杂志《IT新架构》：翻开另一面。