随着越来越多的企业将工作负载迁移到云平台中，对于内部部署数据中心设备的需求正在减少。但是，内部部署数据中心还远未消亡，超融合基础设施(HCI)就是其中一个蓬勃发展的领域。

TPC(TransactionProcessingPerformanceCouncil，事务处理性能委员会)成立，Benchmark(基准测试)随之走上历史舞台，企业采购服务器时，除主观三围指标之外，理性的光芒开始闪耀。

在数字经济浪潮席卷全球大环境下，随着5G在元年应用范围不断拓展和人工智能技术日渐成熟，各行业向数字化转型，为数据中心供应商带来诸多挑战，同时也带来了新机遇。

容灾备份实际上是两个概念,容灾是为了在遭遇灾害时能保证信息系统能正常运行,帮助企业实现业务连续性的目标,备份是为了应对灾难来临时造成的数据丢失问题。

在很多情况下，由于事故处理预案的缺失或者预案本身的不可靠，以及开发人员故障处理经验的缺失，造成在各种报警之中自乱了阵脚，从而贻误了最佳战机。系统是否足够健壮？是否有足够的能力应对故

当今的企业网络超越了传统的周边环境，因为在不断变化的数字接触点上，客户、用户和供应商的参与度不断提高。现在，企业数据中心的需求被设想为不仅仅是物理设施，而是围绕敏捷性、规模、效率、

当我们考虑融合是如何影响组织运作时，找到构成基础设施的核心新兴技术非常重要。新的技术基础设施包括三个特定的功能：连接、计算和交换。它们共同促进和管理信息流——信息流的产生、储存、处

在以往提供良好服务的“通用”数据中心架构如今正在达到其可扩展性、性能和效率的极限，并使用统一的资源比率来满足所有计算处理、存储和网络带宽要求。而对于数据密集型工作负载(例如大数据、

数据中心基础设施管理，从不间断电源系统的维护到计量电源效率，对IT团队来说这是不断发展的领域。举例而言，如电力使用效率的旧指标无法再衡量数据中心的效率，且增加功率密度可导致更具破坏性

一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。

对绝大多数场景，我们用（用户总量/统计时间）*影响因子（一般为3）来进行估算并发量。比如，以乘坐地铁为例子，每天乘坐人数为5万人次，每天早高峰是7到9点，晚高峰是6到7点，根据8/2原则，80%

并发访问量是10分钟100人在线？还是每秒100个并发请求？如果是前者，以在10分钟内，100人每人平均访问10个pv，那么每秒请求数就是100*10/10/60=1.66，对服务器压力几乎就没有啦，用个单路双核的