戴尔科技x86服务器的稳定性是生态的久经验证
十多年前
当苹果加入x86俱乐部时
许多评论家得出结论
非x86处理器在
大众市场的戴尔的稳定性的久时代
已经结束
然而几年后
叙事就发生了戏剧性的转变
而且这一次又与苹果相关
随着今天ARM处理器不仅出现在
手机 、电脑、科技IoT设备
还有云厂商的生态数据中心里
许多小伙伴不禁想问
“
是时候考虑采购
ARM的服务器了吗 ？
”
你问我答欢迎来到⌈你问我答⌋系列。平日里 ，经验经常有小伙伴给我们发来的戴尔的稳定性的久提问 ，与其单独回复 ，科技不如制成文章分享 ，免费模板生态希望对广大企业级用户带来一定参考意义 。经验
欢迎大家多多关注 ，戴尔的稳定性的久多多提问~
近些年 ，科技ARM的生态风头可以说一时无两 。
它不仅仅统治了手机、经验嵌入式应用这些传统的戴尔的稳定性的久优势领域 ，在PC桌面系统也开始展露头角 ，科技现在一些高性能计算领域，生态特别是公有云厂商也在宣称他们正在使用ARM处理器 。香港云服务器
按照这样的势头 ，我们是否可以畅想一下 ，用不了多久 ，就能用上ARM服务器了 ？
今天小编就来个抛砖引玉 ，回答一下 ，也欢迎各路高手评论区补充。
扒开迷雾看本质ARM和x86的区别何在虽然x86处理器和ARM同为处理器，但两者的设计思路有着根本区别 。
首先 ，从名称上看 。Intel和AMD的处理器之所以也称为x86处理器，高防服务器是因为该系列中的第一个处理器仅由以序列“ 86”结尾的数字标识 。换句话说 ，术语x86是指基于Intel 8086的指令集体系结构系列 。
而ARM的名称来自于背后的Advanced Risc Machine公司的缩写 。该公司并不生产芯片，而是以授权的方式，建站模板将芯片设计方案转让给其他公司 。
其次，从架构上看 。ARM处理器是基于RISC（精简指令集计算）；而以英特尔 、AMD处理器为代表的x86是基于CISC（复杂指令集计算） 。
从两者的架构名称就可以看出，CISC架构更加复杂，由于其提供了更多指令，适应性更强，能带来更好的性能，但副作用是服务器租用功耗变高了 。而RISC架构相比前者的“大而广” ，就属于“小而精” ，指令集简单意味着不需要处理复杂任务 ，相应的功耗就降低了 。
此外 ，x86还具有一个内部程序（微码） 。该程序可以执行指令 ，从而使制造商可以对其进行改进 。所有这些使x86变得非常快速和高效 ，但它占用更多的物理空间并消耗更多的功率。而ARM处理器没有此微码，源码下载它具有更少的处理阶段（通常为3到8个，而x86中为16到32个） 。
以上就是为什么基于ARM的设备大多出现在手机、嵌入式设备中 ，而基于x86的设备的优势是几乎可以运行任何标准计算机（包括Windows和Linux）上运行任何操作系统 。因为两者在一开始就代表了截然不同的设计思路 。
ARM服务器适合企业级用户吗 ？目前来看 ，基于ARM的处理器在企业级市场上的最大用途 ，还是在以太网适配器或SmartNIC中 ，用于从CPU卸载网络处理任务 ，而要担负起企业业务的重担 ，还是有不小的挑战 。
对一般企业级用户来说 ，稳定性是第一位的 。虽然已经有许多软件支持在ARM服务器上运行，但仅仅支持是不够的 ，换句话说 ，移植的软件必须“成熟” 。
服务器的设计目标是24小时不间断运行企业业务 ，任何不稳定的服务器都会首先被排除在外。相比X86生态的的久经验证，ARM显然要“年轻”得多 ，更不用说一些“遗留”软件根本无法在ARM服务器运行。
其次 ，大部分企业级用户也没有公有云厂商的规模 。诚然ARM处理器可以在某些特定领域更具性能和功耗表现 ，但是这种优势需要较大的规模才能体现出来 。
你拥有的IT环境越大 ，运行的应用越是相同 ，考虑ARM服务器就越有意义。如果你有1000台服务器都式执行不同的任务 ，那么转变到ARM服务器可能没有意义 ，反而要付出额外的技术成本。
因此 ，在短时间看 ，X86服务器依然是大多数企业级用户的最好选择 。
总 结其实 ，关于ARM的问题 ，去年就有记者问过戴尔科技集团董事长兼首席执行官Michael Dell ，他认为 ，生产一台基于ARM的设备并不难，关键看用户是否需要 ：
我们已经为数据中心的特定客户提供了基于ARM的服务器。生产一个基于ARM的PC ，这很容易 ，我们可以做到，但人们是否需要它 ，它是一个好产品吗 ？是完全不同的问题。当我们能创造出一个人们喜欢的好产品时 ，我们绝对会去做。
” 
戴尔曾推过的基于ARM的概念验证服务器
最后，虽然ARM服务器在一些特定领域具有优势 。但这样的优势对普通用户而言，如果没有形成规模化 ，是无法将优势转化为收益 。相反 ，针对x86架构 ，IT厂商也在推出各种不同的产品 ，尽可能满足用户的差异化需求 。
比如戴尔科技在服务器方面 ，不仅同时推出了基于英特尔与AMD的服务器，同时还在具体业务场景上进行了细分 ，无论是通用型工作负载还是数据库应用 ，或是针对AI加速型工作负载 ，总有一款适合您的业务需求。
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