一、引言
随着信息技术的迅猛发展，数据中心作为支撑各类业务的重要基础设施，其规模不断扩大，面临的管理和技术挑战也日益加剧。
特别是在大规模部署的背景下，如何有效管理数据中心，克服技术瓶颈，成为业界关注的焦点。
本文将从数据中心管理的角度，探讨大规模部署下的数据中心管理与技术瓶颈挑战。
二、大规模数据中心的特点
1. 资源规模庞大：大规模数据中心需要管理海量的服务器、存储设备、网络设备等，资源规模庞大，管理难度高。
2. 业务需求多样化：数据中心承载的业务种类繁多，包括云计算、大数据、物联网等，对数据中心的需求呈现多样化趋势。
3. 技术更新迅速：随着技术的不断发展，数据中心的技术架构、设备性能等也在不断更新换代，需要与时俱进。
三、大规模部署下的数据中心管理挑战
1. 资源管理难度高：大规模数据中心需要管理庞大的物理设备和虚拟资源，如何合理分配、调度、监控这些资源，确保业务的高效运行，是数据中心管理面临的重要挑战。
2. 安全管理压力大：随着数据中心的规模扩大，安全威胁也呈指数级增长。如何保障数据中心的安全，防止数据泄露、恶意攻击等安全风险，是数据中心管理的又一难题。
3. 运维成本高：大规模数据中心的设备数量多，运维人员需要投入大量时间和精力进行设备巡检、故障排除等工作，导致运维成本较高。
四、大规模数据中心的技术瓶颈挑战
1. 数据分析能力：在大数据时代，如何有效处理、分析海量数据，提取有价值的信息，是数据中心面临的技术瓶颈之一。
2. 网络性能优化：随着业务需求的增长，数据中心的网络流量也在不断增加，如何优化网络性能，提高数据传输速率，满足业务需求，是数据中心技术发展的关键环节。
3. 节能减排压力：大规模数据中心能耗高，如何降低能耗，实现绿色节能，是数据中心可持续发展的必然选择。
4. 技术创新需求：随着技术的不断发展，数据中心需要不断创新，以适应业务需求的变化。技术创新需要投入大量的人力、物力和财力，对于大多数数据中心而言，如何平衡投入与产出，实现技术的有效创新，是一个巨大的挑战。
五、解决方案与对策
1. 优化资源管理：采用自动化管理工具，实现对数据中心的资源进行全面监控和管理，提高资源利用率，降低管理难度。
2. 加强安全保障：建立完善的安全体系，采用先进的安全技术，如加密技术、入侵检测系统等，提高数据中心的安全性。
3. 降低运维成本：采用智能化运维系统，实现远程监控和故障预警，减少人工巡检和故障排除的成本。
4. 突破技术瓶颈：加强技术研发和创新，提高数据处理能力、网络性能优化等方面的技术水平。同时，积极开展节能减排技术研究，降低数据中心的能耗。
5. 强化合作与交流：与其他数据中心、科研机构等开展合作与交流，共享资源和技术成果，共同应对数据中心面临的挑战。
六、结语
大规模部署下的数据中心管理与技术瓶颈挑战是一个复杂而艰巨的任务。
只有通过不断创新和优化管理手段和技术水平，才能确保数据中心的高效运行和可持续发展。
未来，我们需要进一步加强研究与实践，为数据中心的健康发展提供有力支持。
数据中心采用哪些主流技术以及它们的优势
数据中心业务的五大技术：1、采用云服务。
尽管云计算已然成为了一个被过度使用的流行术语，但是，在这些营销炒作背后，有一些确实是有价值的东西。
您的企业可以借助基于云的服务器、应用程序和服务所提供的优势。
云计算可以让帮助您迅速扩大业务，并符合成本效益。
这也使得您的企业得以和更大的公司竞争，而交由云服务提供商们来处理后端基础设施的维护和保养工作。
2、部署虚拟化。
虚拟化与云计算齐头并进。
您在云中部署的服务器最有可能是虚拟的服务器，在数据中心的某处一台单一的物理服务器将与其他许多虚拟服务器并行运行。
无论您是在云中还是在自己的硬件内部实现服务器的部署，虚拟服务器都将比物理服务器更便宜、更高效。
这可以帮助您实现拥有新的服务器，而无需额外的服务器或网络硬件投资，由一台单一的物理机器上运行多个虚拟服务器，可以确保让您充分利用您所支付的处理器和内存资源。
3、允许员工使用自备工具。
我不知道您是否有备忘录，但在过去几年的技术转变过程中。
一些员工已经开始不再使用公司统一配发的笔记本电脑、智能手机或其他设备，员工们倾向于使用自己的设备工作。
许多企业最初的反应是抵制这一趋势。
毕竟，当涉及到管理和配套环境时，这一趋势带走了相对统一性，而且似乎造成混乱，当谈到管理和支持环境。
然而，无论您是否允许。
这些设备是您的员工自己的投资。
其实，您可以通过引导员工们使用已有的设备来消除不必要的费用。
您也可以通过补贴这一部分成本来达到双赢的效果。
除了成本优势，允许员工使用自备工具还可以提高生产力。
使用这些平台和技术，员工们感到很舒服，这就是为什么他们会花自己辛苦赚来的钱买这些设备的原因了。
让员工们使用他们自己的设备工作，而不是强迫他们使用一些他们不喜欢的设备，将使员工们工作的更开心，更具生产力。
4、确保移动设备的安全。
当您开始允许每个人都采用自己的笔记本电脑、智能手机和平板电脑进行工作，并通过远程连接到公司的服务器资源时，您也需要一些方法来执行基本的安全政策，保护可能包含的公司任何数据。
跨平台的移动安全工具可以帮助您在不同的产品和设备中监测和维护安全。
最起码，您必须有一个书面的政策界定基本安全要求。
您还应该确保您的员工了解这些安全控制措施，以便让他们在使用自己的设备时，充分利用他们的优势。
5、保护您企业的数据。
企业数据被破坏的案例几乎每天都在发生。
虽然这其中有相当一部分是复杂的、精密的黑客攻击。
其实，人们的错误和过失也往往容易把敏感数据泄露给任何外部攻击者。
您应该在您的网络上设置安装必要的监测工具，监测出站通信，防止机密或敏感数据被泄露——不管是有意或无意的。
如果没有监测工具，您需要确保对您所有的敏感数据进行加密，使其免受未经授权的访问。
数据中心要如何实现节能减排增加能效
我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。
具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。
数据中心的效率是一个战略问题。
企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。
数据中心建造计划是董事会一级的决策。
同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。
采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。
IT成本高昂如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。
因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。
为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。
在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。
与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。
这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。
目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。
这一增长已经导致了IT成本激增。
如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。
随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。
每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。
数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。
在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从1.5亿美元升至5亿美元。
在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。
这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。
此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。
对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。
在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于2.5万个家庭的总和。
世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的0.5%。
如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。
仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。
目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。
监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。
美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。
同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。
随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。
第2页：全面应对挑战全面应对挑战在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。
金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。
负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。
服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。
设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。
上述决策通常是在孤立状态下做出的。
销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。
应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。
购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。
但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。
很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。
管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。
这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。
在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。
这可以借助一些众所周知的技术来实现。
比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。
但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。
在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。
我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。
虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。
从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。
对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。
但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。
此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。
即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。
之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。
运营的时间框架是一个问题。
数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。
与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。
例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。
在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。
如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。
设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。
同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。
相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。
计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。
这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。
加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。
在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。
第3页：改革运营方式改革运营方式在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。
新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。
但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。
通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。
实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。
积极管理资产一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。
这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。
该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。
于是，这家公司彻底修改了计划。
它将关闭5000多台很少使用的服务器。
通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由2.5万台减少至2万台。
公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。
这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了3.05亿美元的资本投资成本。
由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。
考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的5.6%升至9.1%。
该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由59.1万吨削减至34.1万吨。
公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。
对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。
一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。
更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。
公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。
数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。
由数据中心、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。
一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。
虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。
许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。
为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。
业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。
提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。
管理这些变化可能十分困难。
大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。
企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。
满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。
成本报告工作并没有统一的标准。
第4页：提高总体效率提高总体效率作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。
与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。
将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。
减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。
这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。
为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。
属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。
关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。
借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。
在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。
在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。
我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。
通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。
由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。
此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高
如何看待数据中心网络架构变化
随着云计算、虚拟化、SDN等技术在数据中心持续落地，数据中心网络到了不得不改变的时候了。
为了满足这些新的技术需求，数据中心网络架构也从传统的三层网络向大二层网络架构转变，也就是新一代的数据中心将采用二层的网络架构，所有的接入设备都连接到核心网络设备上，然后通过核心设备路由转发出去。
在数据中心内部完全是一个二层网络，而且为了实现跨数据中心的VM迁移，数据中心之间也可以跑二层，当前是虚拟的二层网络，基于物理三层网络来跑二层。
数据中心内部网络架构向大二层转变的趋势已经无法更改，将会有越来越多的数据中心网络架构向这个方向发展。
数据中心内部网络建设成为一个大的二层网络，虽然架构上清晰了，简单了，但是却带来不少的现实难题。
下面就来说一说，新一代数据中心网络架构变革所遇到的难题。
大二层MAC容量问题数据中心网络架构向着大二层方向演变，首先带来的就是MAC容量的难题。
二层网络根据MAC地址来完成点到点的转发，在数据中心里拥有数千台服务器是再普通不过的了，而如今跨数据中心之间也要实现二层转发，这样就要求数据中心的核心设备MAC容量超大才行。
比如一个中等城市宽带网络至少要拥有100万个家庭，要实现所有的家庭宽带上网，若都采用二层的数据中心网络，则需要核心网络设备可以处理1M的MAC容量，这对网络设备提出了很高的要求。
目前能够达到1M的MAC容量的网络设备的确有，但是应用并不普遍，32K~256K是最常用的容量规格。
采用1M的MAC容量设备，这样的设备往往价格很高，会给数据中心带来沉重的负担，而且这样大规格的设备使用并不普及，设备的稳定性低。
很多能够达到1M的MAC容量的设备采用的都是芯片外挂TCAM来实现的，这种方式由于是通过PCI总线来访问外挂器件，访问速度自然没有芯片内快，所以这种方式的MAC学习速度并不是线速的。
在一些网络环路、震荡中，这些设备就会表现出MAC学习不稳定，流量有丢包，显示有问题等一系列待解决的问题。
所以在大二层的数据中心网络中，如何提升网络设备的MAC容量，是当前网络技术中急需解决的问题。
如今通过技术手段达到1M以上MAC容量并不是难事，但在这种网络环境下，要保证网络运行的稳定性，还有很多的技术难题要解决。
环路问题二层网络最常见的网络故障就是环路问题，在网络规模比较小的情况下，可以通过部署STP/MSTP这些环路协议避免环路的产生。
当然STP/MSTP协议有天生的缺陷，阻塞了备用链路，造成网络带宽的严重浪费，后来又出现了TRILL新的二层网络环路协议。
TRILL协议可以保证所有的链路都处于转发状态，避免了网络带宽的浪费。
不过我们知道TRILL实际上要靠ISIS协议来维持TRILL协议的状态，当网络规模很大的时候，网络设备要处理大量的ISIS协议，这对网络设备是一个不小的冲击。
能够拥有1M的MAC容量的网络设备，端口数量要数百个，要保证所有这些的端口的TRILL状态计算准备，并且在有网络震荡的情况下，TRILL协议仍能正确切换，这对网络设备要求很高，尤其要保证 TRILL协议的切换速度。
比如像STP协议，在正常切换的情况下，速度都要30秒，而若网络规模比较大，则所花费的时间会更长，达到分钟级别都是有可能的。
TRILL协议也是如此，ISIS协议并不是快速收敛的协议，超时时间，切换速度都不比STP协议快，所以在TRILL的二层环路网络中，一旦发生网络切换，那么收敛速度是个问题。
数据中心很多业务是非常敏感的，在网络出现丢包或者震荡数秒钟，都会影响到业务，所以当数据中心二层网络规模扩大以后，环路协议的收敛问题突显。
有人建议将TRILL的ISIS协议处理提升优先级，比如放到一个单核上处理，通过软件中断的方式处理响应，这样能够大大提升切换的速度，避免受到其它协议的影响，当然这样自然会占用更多的设备资源，而且效果也未知。
广播域过大的问题大二层还会遇到一个问题就是广播域过大。
因为整个数据中心，甚至多个数据中心之间都是二层的，那么一个广播报文会在整个数据中心的设备上进行广播的，显然会占用大量的网络带宽，如果广播流量比较多，可能会造成个别的端口出现拥塞，从而影响业务。
在正常的网络中，肯定是广播流量越小越好。
对于大二层网络广播域过大的问题，还好有一些解决的方法，而且这些方法目前看是比较符合实际的。
比如：默认情况下，禁止广播报文的转发，让广播报文和组播报文一样，通过协议控制转发，只有协议状态计算好之后，才允许广播报文转发，而且是像组播一样，只转发给请求接收的端口，也就是在未来的数据中心里将没有广播的概念，只有单播和组播的概念。
对于跨数据中心的二层，这种二层转发实际上是一种逻辑上的二层转发，要通过物理三层转发，是一种封装技术，这样就可以通过软件控制这种情况下，广播报文要不要转发。
在默认情况下，跨数据中心的二层广播报文是不转发的，可以通过软件设置让特定的广播报文转发。
还有就是对广播报文设置广播抑制比，当端口上的广播流量达到一定比例时，对广播报文进行丢弃。
显然，对于大二层广播域过大的问题，目前已经有了一些比较好的解决方法，可以很好地解决这一问题。
尽管数据中心网络架构的演变面临着各种各样的问题，但是向大二层转变的趋势已经无法改变。
纵然这样的架构给数据中心带来了新的问题，但是正是有了这些缺陷，也给了网络设备商机会，谁能很好地解决这些问题，谁就能在未来的网络市场上战胜对手，赢得市场。
