很多企业致力扩展数据中心规模。企业不需要采用大型的、不灵活的、昂贵的服务器，而是采用成本更低、更灵活的服务器，它们协同工作以实现类似的目标。这些服务器的简单性(由计算、网络和存储资源组成的一体机)使数据中心基础设施能够灵活地扩展，并成为超融合服务器成功采用和扩散的决定性因素。
但是对于现代数据中心提出的要求，用户难以获得采用超融合架构的简单性和敏捷性的好处。其原因很简单，现代数据中心将承载各种工作负载。这些工作负载各不相同，因此需要不同的类型和不同数量的资源。如果了解服务器变体的数量，将针对计算、内存、加速、存储等设备进行优化，而管理这些服务器的复杂性让人难以想像。现在，对于像亚马逊这样的超大型公司来说，这可能是一个烦恼。
业界已经迅速对此做出回应。如果不是使用具有异构资源的超融合服务器，而是使用具有物理资源但通过网络连接在一起的同质资源(即仅有CPU、仅有GPU、仅有FPGA、仅有SSD，仅有HDD的服务器)构建具有非均质资源的分解服务器，那么该怎么办?如何使用软件将它们组合在一起，从而在几分钟内将正确的资源交付给应用程序?业界厂商将此称之为横向扩展架构的演变：可组合的分解基础设施(CDI)。最后，运营数据中心的终极目标是可以充分利用每种资源，按需灵活分配给应用程序的资源，这似乎触手可及!
可组合分解基础设施：临界点
当然，可组合的分解基础设施(CDI)吸引了越来越多的用户。专注于数据中心现代化的基础设施和运营领导者很快就认识到这种模式转变可以带来的巨大好处——通过资源共享提高利用率，提高应对现代工作负载不可预测需求的灵活性，以及全面简化基础设施管理。在当今性能和成本压力继续增大的环境中，这些好处非常重要，这不容忽视。事实上，根据调研机构Gartner公司在2019年12月举办的“IT基础设施、运营和云计算战略(IOCS)会议”的调查结果，43%的参会者将可组合作为迈向可编程基础设施的垫脚石，而21%的参会者将其视为提高硬件利用率的解决方案。然而，18%的人认为这只是一种炒作。
市场调查还表明，可组合分解基础设施(CDI)最常见的用例包括现代应用程序，如人工智能/机器学习、分析和裸机工作负载整合。这些应用程序有几个共同特征。首先，它们要求高性能和低延迟，以缩短产生结果的时间，并最终提供实时结果。其次，越来越大的工作负载需要采用越来越多的服务器来完成这项工作。这些应用采用需要高性能、大规模的可组合分解基础设施(CDI)。那么现在可以使用现有的解决方案实现这一目标吗?
要充分发挥可组合分解基础设施(CDI)的潜力，必须首先解决几个基本瓶颈：首先，必须允许每种服务器类型(无论是CPU服务器、GPU服务器还是存储服务器)都以其峰值效率运行，而不会在其往返网络的路径中受到其他设备的限制。简而言之，这些资源必须成为网络的“超级”公民。其次，还必须解决使这些分解式服务器互连的网络结构的瓶颈和效率低下的问题，使这些虚拟组成的远程(通过网络)资源在应用程序本地化。第三，整个基础架构必须安全可靠。
不幸的是，当今大多数分解式服务器在关键路径上都具有CPU和NIC(网络接口控制器)，而且它们都不特别擅长在服务器之间高效、可靠和安全地处理和移动数据的计算。换句话说，CPU和NIC削弱了滞留在其后的资源的性能和成本效率。意识到CPU需要获得帮助之后，业界开始将计算从CPU“卸载”到NIC。尽管已经做出了许多努力来改善现状，但是迄今为止，该行业还没有开发出一个统一的解决方案来高效、可靠和安全地大规模地处理数据移动问题。
可替代的数据中心=超级分解+可组合性
Fungible公司通过开发一种名为Fungible数据处理单元(Fungible DPUTM)的新型微处理器从根本上全面地应对这些挑战，其唯一目的是确保数据被有效、可靠和安全地处理，并从一台服务器转移到另一台服务器。通过从头开始构建并采用紧密集成的软件和硬件共同优化的架构，Fungible DPU能够面对这些挑战，并提供独特的结果。
Fungible DPU支持服务器的超级分解，“超级”一词用于描述在网络上大规模提供“本地”性能特征的能力，同时为其基础设施提供强大的安全性和可靠性。然后，这些超级分解的服务器由Fungible软件套件重新组成，为应用程序提供规模适合的基础设施。
毫无疑问，随着时间的推移，几乎所有的数据中心(无论是小型、中型还是大型、公共或私有的)，都将使用某种形式的可组合、分解的架构来构建。它们将成为由Fungible DPU和Fungible软件提供支持的Fungible数据中心。
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