摘要：年底，刚进入云计算市场不久的京东云在四季度取得了市场挑战者的身份，而在个月后即年第三季度，它就一跃成了卓越表现者冲入到了中国云计算市场一流服务商的行列。国际咨询机构在此前发布的中国全栈公有云开发平台厂商评测研究报告中提供了这一结论。
在重要的云服务产品发布会现场，如果你发现某家TOP云服务商背景板上没有英特尔的Logo，那一定是某个环节出了严重的问题。这几乎是企业级市场的历史沿袭。它就像一个“行业认证”——你看，我有最棒的合作伙伴。
生态合作是PC服务器时代延续到云计算时代的一条重要经验，历久弥新。不夸张地说，生态合作的广度和深度，很大程度上决定了市场参与者成绩的优劣。对英特尔是这样，对云服务商也是这样。
2016年底，刚进入云计算市场不久的京东云在四季度取得了市场“挑战者”的身份，而在18个月后即2018年第三季度，它就一跃成了“卓越表现者”——冲入到了中国云计算市场一流服务商的行列。
国际咨询机构Forrester在此前发布的中国全栈公有云开发平台厂商评测研究报告中提供了这一结论。
解决方案的部署是观察上述所谓合作深度的重要窗口——京东云较早前就规模部署了英特尔的BigDL解决方案，和基于物联网的RRP（Responsive Retail Platform）；此后，又在容器云和海量内存云主机中，与英特尔展开了密切的协作。这些方案和服务产品的推出，在很大程度上成就了今天的京东云。
两个解决方案中，前者是英特尔在Spark的基础上构建的分布式深度学习的框架，支持大规模的AI计算；后者则是英特尔基于零售行业的云解决方案。
尤其是后者，它让英特尔与云服务商的依存关系看起来更加明显——在通过京东试点后，英特尔将把它推广给其他零售客户。
在这些类型的合作中，合作的起点是英特尔全栈的平台技术和能力。同时，不可忽视的一点是，英特尔围绕云计算生态开展了大规模的市场加速项目。
在基础软件领域，英特尔投入开源的Linux 核心开发；在虚拟化核心软件如Xen、KVM上，英特尔贡献了大量的代码；在云平台软件上，英特尔在OpenStack开源的云计算管理平台项目中，也一边投入人力开发新功能，一边为不同模块进行优化，以确保这些云平台软件在英特尔架构中能更好地运行。
英特尔有这样的动力——根据IDC的统计，2017年，全球购买公有云服务的支出预计将达到1225亿美元，相比2016年增长24．4％． 到2020年，全球在这方面的支出将超过2034亿美元。
显然，面对2034亿美元的大市场，只要对降低云服务的门槛有益，英特尔都会愿意提供支持并投入资源。
事实上，无论对于云生态中的那个角色，持续保持面向用户与生态的创新与资源投入，竞争力就有了保证。
在过去的4年中，基于产品技术迭代的大背景，这种生态型的综合投入让英特尔在云服务提供商细分市场的营收翻了一番，复合年增长率超过了30％。2018年上半年，这个增幅高达41％——目前，英特尔的芯片驱动了超过全球90％的云计算。
相较于英特尔在基础设施层所需要面对的竞争，云计算服务商则有着更大的压力，至少它们有着数量更多的竞争者。
与此同时，不要忽略了一个重要的问题——行业经验——英特尔面对企业级市场的竞争驾轻就熟，后者则要显得年轻许多。
云服务商需要面向不同的行业提供适合行业场景的计算、存储产品。在这里，竞争力的强弱，往往取决于云服务商能够在多大程度上对其进行定制或优化，就像之前京东云针对海量内存云主机和容器云上所做的那样。
京东云此前发布的“重载型”海量内存云主机，解决了通用型云主机无法完全满足传统科学计算领域对超高性能需求的问题。
在这一云服务的构建中，京东云借助英特尔至强可扩展处理器，京东云解决了内存密集型工作负载对海量内存的的需求；同时，在解决数据密集型计算上云迁移本身带来的资源消耗问题上，双方通过英特尔高性能企业级固态硬盘和高性能网卡，大幅提升了计算、存储和网络的综合性能。
同样构建于英特尔至强处理器之上的京东云容器服务，基于Hypervisor虚拟化，则可让用户在定制化的独立内核上直接运行容器镜像（Docker Image）。
这一技术的优势在于颠覆了传统容器基于虚拟机资源池运行的模式，实现了基于虚拟化的底层强隔离，同时保留了容器的轻量级特性——既简化了平台复杂度，又提高了性能和可靠性。
高密度是公有云的先天追求，它能带来服务器节点利用率和用户端性价比的提升，这将同时让云服务商获得更多的利润。当然，高密度会带来很多实际的挑战，例如京东云的高密度容器云的部署就需要大幅提升网络IO，和存储的访问速度等。
京东云容器云系统的部署向行业展示了一种成功经验——英特尔和它建立了联合实验室，对容器云展开共同的研发。
一些针对性的做法在今天看来已经取得了明显的成效，包括采用DPDK对网络性能进行加速，采用SPDK对存储性能进行提升，并且配合ISA－L等硬件加速库，实现了高性能的容器云平台构建，且性价比表现同样优异。
京东云相关技术负责人说，这里一个关键在于，英特尔和京东云在容器领域的积累以及对原生容器的认知极为相近。这让双方在优化产品性能的过程中，可以充分利用软硬件层面的积累以及Profiling工具等，找到和解决产品设计中出现的性能瓶颈。
现在，和京东云一样，全球的大型公有云服务商大都会提前一年以上与英特尔讨论路线图，以便让新的服务产品可以根据场景需求获得定制优势的CPU。
就像京东云发力容器云和海量内存云主机那样，即便是TOP级云服务提供商也有自己的优先级业务和异构的工作负载，即便不是“千人千面”，却也各有侧重——市场为此提供了充分的动力——用户对体验的多维追求让云服务趋于行业化。
英特尔的数据很好地说明了这种差异。从2014年到2017年，英特尔根据云服务提供商的需求（功率、热量、核心数量、I／O等）而定制的CPU数量已经从19％增加到了50％，并且和京东云等大型公有云服务商都开始了CPU定制。
这种合作的好处显而易见：只要英特尔推出新一代产品，云服务商就能第一时间推出有竞争力的产品——性能达到替换内存程度的英特尔傲腾系列存储，可以用作存储系统的加速缓存，一些对该技术提前布局的公计算服务商就因此获得了竞争力。
“同时，英特尔并不仅仅提供芯片，我们还提供开源软件支持，以及很多基于硬件性能的优化方法。”英特尔一位发言人告诉“IT创事记”，这将帮助他们优化平台，并合理调配资源。
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