數據中心性能包括網路、儲存、計算能力等方面。隨著IT向伺服器增加I/O與通信密集型套用，數據中心性能壓力急劇增加。解決日益增加的網路流量問題，方法可不止一種：從廉價的快速修復戰略，到高級戰略投資與資本重組。新技術可以提高數據中心性能容量並改進網路結構，解決骨幹網性能瓶頸以及大多數乙太網連線問題。提升儲存性能並改變數據流也是低成本的快速解決網路瓶頸的方法之一。其次，資料庫存儲器最佳化，虛擬化技術及高性能乙太網均可提升數據中心性能。
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數據中心性能瓶頸
數據中心性能問題可通過簡單的修復重組策略解決。
隨著IT向伺服器增加I/O與通信密集型套用，數據中心性能壓力急劇增加。
預裝的千兆內置網卡已經不再能夠支撐，並且在大多數情況下萬兆乙太網卡也可能成為數據中心性能瓶頸。
解決日益增加的網路流量問題，方法可不止一種，從廉價的快速修復戰略，到高級戰略投資與資本重組。新技術可以提高數據中心性能容量並改進網路結構，解決骨幹網性能瓶頸以及大多數乙太網連線問題。在某些情況下，簡單的操作，就可以減輕不少壓力。
給數據中心性能伺服器安裝更多的存儲
改變數據流是低成本的快速解決網路瓶頸的方法之一。一個例子就是將流量從網路轉儲轉移到伺服器內部。
將存儲本地化到多個伺服器上，然後安排這些應用程式使用最近的數據中心網路性能存儲中的數據。這種方式可以讓你只需簡單添加機櫃交換機的連線埠，甚至只需兩台交換機，以此實現結點的雙乙太網連線埠連線。
同樣還可以給數據中心性能存儲結點選擇四個或更多連線埠配置的伺服器，通過更多的數據中心性能連線埠進出流量來解決網路瓶頸。幾乎所有數據都是通過機架頂端的數據中心性能交換機，降低延遲，也能大幅度降低與數據中心性能骨幹網的數據互動。
數據中心性能資料庫
數據中心性能資料庫最佳化方案就不同了。最高效的數據中心性能模型是使用動態隨機存儲存儲器(DRAM)的雙列直插式記憶體模組所構成的大型計算池，創建一個數據中心性能記憶體資料庫。理想情況下，IT組織會根據需求購買最新的旗艦級數據中心性能伺服器，記憶體最高可達6TB，當然舊數據中心性能伺服器一樣也要使用。
還有一種用於輔助數據中心性能記憶體資料庫架構的方式，是給數據中心性能伺服器配置固態硬碟存儲(SSD)。這樣可以作為數據中心性能存儲資源或DRAM的暫存緩衝器使用。兩種方法都可以減輕數據中心性能網路負載，但萬兆乙太網可能跟不上今年內的最新數據中心性能系統，即使同時使用兩個數據中心性能連線埠。
數據中心性能虛擬化
採用x86伺服器集群來進行虛擬化十分普遍，但也為自己帶來了數據中心性能瓶頸問題。臭名昭彰的數據中心性能啟動風暴就是數據中心性能飽和的一個現象；即使在穩定狀態運行時，創建一個新數據中心性能實例也會增加負載，就如千兆位元組的數據要從網路存儲傳輸到伺服器。
在這種情況下，將傳統數據中心性能虛擬化向容器模型莊毅。這意味著放棄能夠創建任何作業系統的靈活性，但這通常都不是問題。
採用容器方法，需要伺服器的所有數據中心性能實例都使用相同的(支持容器)作業系統。DRAM空間會因為單一作業系統與應用程式棧而有所節約，還能讓數據中心性能實例數增加，並且更快啟動。但是如果數據中心性能應用程式實例是網路或者I/O密集型，那么還是會產生數據中心性能壓力。
未來的數據中心性能技術方案
數據中心性能可以使用25千兆乙太網用於現有布線機架和交換機之間連線。不幸的是，你無法使用現有的數據中心網路性能適配器，而必須使用PCIe卡或新增數據中心性能結點。即使如此，替換現有的數據中心性能機頂機架交換機來創建一個10/100千兆乙太網絡環境，不僅經濟，而且還能大幅提升整體數據中心性能集群性能
這種數據中心性能新技術循序進入市場，也反應了雲服務提供商的需求。目前使用25千兆鏈路的項目一般都不超過12個月，根據IEEE的批准設定紀錄時間表。數據中心性能網路接口卡與交換機的生產預計在2015年下半年。
同樣還可以使用50千兆乙太網雙通道管道技術。更快的數據中心網路性能速度可以容納更大的伺服器以及在數據中心網路性能記憶體中運行大數據分析，每台數據中心網路性能伺服器至少要兩個連線接口。按照這樣的趨勢下去，高性能計算擁有大量核心數的CPU或GPU，數據中心能數據飢餓有可能成為問題，因為將TB級的數據裝入記憶體也需要花上一些時間。
基於數據中心性能軟體的修復同樣還可以解決網路瓶頸問題。軟體定義網路可以為伺服器之間通過骨幹線路傳輸負載任務。
隨著存儲與架構性能的快速增長，數據中心網路性能將是未來十年內創新的最前沿，所以演變因該是非常快速的。
