雲計算：為什麼說微軟開源數據計劃是向前邁出的重要一步

微軟新推出的Project Zipline壓縮演算法，足夠快到可以在壓縮數據的同時，把數據寫入SSD或者從物聯網設備進行上傳，而且在微軟內部工作負載，也就是最初開發時的目標對象上獲得高達96％的壓縮率。

如此快速和高效，是因為它採用了一種自定義硬體加速器，可以多次尋找出比壓縮演算法通常處理的更多模式；而且匹配這些模式的數據，將被模式的一個參考所取代，從而佔用的空間更小。

因此，微軟除了發布壓縮演算法規範作為自己對Open Compute Project Foundation的貢獻之外，還發布了運行該演算法開發晶元所需的Verilog Register-transfer Level (RTL)文件。

微軟計劃在Project Cerberus下一代版本中也做相同的事情，Project Cerberus硬體「信任根」規範的目標，是幫助固件防止惡意軟體入侵，讓你不再擔心所訂購的硬體是否曾經被篡改過。第一個版本有一個單獨的控制器，可以插入伺服器上的PCI匯流排，但是微軟希望在晶元（例如CPU）層面——甚至是內存和存儲層面——也有相同的保護措施。而且，當微軟向OCP貢獻第二代Cerberus規範的時候，其中就將包含RTL文件，這樣廠商們就可以輕鬆地將其添加到自己的晶元設計中。

物理實現是最棘手的部分；硬體提供商通常會在他們交付基於開放標準的系統時，自行來解決這個部分的問題，因為這是他們相互競爭的一個部分。但是你希望的是廠商採用你的開放標準，因為對你來說，使用的人越多就越有用。

如果你按照廠商希望的那樣，在Open Data Initiative下把數據從Azure遷移到Adobe的營銷雲、SAP或者Dynamics上，那麼在遷移數據的同時，對數據進行壓縮——而不是擴展——操作就會更有意義。這樣做，意味著雲和你使用的任何伺服器都需要支持Zipline。

使用Verilog和RTL文件（用於描述構成晶元設計的電路）——來指定晶元設計，這一點是很困難的。擁有這種技能的程序員寥寥無幾，而且這也不是一種常見技能，這就解釋了為什麼很多超大規模雲計算——而不是普通的企業——才能夠利用FPGA的靈活性來交付經過精確設計可以有效運行特定演算法的硬體。微軟通過開放這種往往僅用於微軟內部的設計，讓自己更容易把Project Zipline和Cerberus構建到產品中，從而才能被更多的人使用。

Intel、AMD、Ampere、Arm、Marvell和SiFive都在開發採用Zipline的CPU；Broadcom、Fungible、Mellanox、Eideticom、NGD和Pure Storage正在將Zipline添加到自己定位網卡和存儲系統中。雖然英特爾沒有明確表示會把Cerberus下一代版本構建到自己的CPU中，但邀請微軟Cerberus團隊參加OCP峰會並做主題演講，很大程度上是一個很明顯的跡象了。

這可能是前所未有的開放貢獻，但也非常符合OCP的精神，對於超大規模雲提供商來說，OCP最初的目標是讓廠商能夠更輕鬆地打造出他們希望採購的硬體。

現在，OCP已經遠遠不局限於伺服器和機架，其衍生產品對於更多企業組織來說是有意義的，因此微軟完全有理由這樣做。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！