有没有能替代VMware的国产服务商推荐？

无论采用哪种技术路线、哪种方案和产品对现有 VMware 环境进行替换，都不能 100% 保证在功能特性和使用体验方面的完全一致。因此，最终的替换决策必然是在认真评估后做出的主动调整：放弃部分非核心、不必要的功能，或通过应用层、架构层的改造以达到同样的效果。

可用于 VMware 替换的技术路线

1、聚焦替换 vSphere 并兼顾存储

虚拟化基础设施的核心是 Hypervisor 和存储。

首先，从 Hypervisor 技术和产品角度考虑：有可能用于填补 vSphere 空白的国内虚拟化产品都是基于 KVM 进行的开发。我们从 IDC 发布的“2020 年中国软件定义计算市场份额”中看到，有潜力成为 vSphere 虚拟化产品替代者的，是榜单上的华为、新华三、浪潮。2022 年 Gartner “Market Guide for Server Virtualization” 中则仅提到了华为和深信服。

再考虑虚拟化环境中使用的存储：在国内用户的 vSphere 部署中，大部分采用了集中式 SAN 存储与之配合。那么，替换 vSphere 的方案，也必须包含对集中式 SAN 存储部分的考虑。比如，既有 SAN 存储产品是否为国外品牌？是否在 vSphere 替换的同时，将 SAN 存储也替换为国内自主研发的、符合信创要求的产品？

2021 年上半年的 IDC 报告列出的中国企业级外置存储市场排名前三的华为、新华三和浪潮，采用的都是全自研的存储产品。在 vSphere 的国内部署中，已经有很大部分用户采用了这些国产存储产品，以国产存储替代国外同类产品，并不存在障碍。对于这一部分用户，首先考虑选择成熟的 KVM 虚拟化软件作为 vSphere 的替代者。虚拟化与存储之间通过 iSCSI、NFS 等标准接口连接，这就为保留现有国产集中存储、并逐步将非国产存储产品进行替换创造了条件。

针对这个方案需要注意的两点是：

虽然目前国内 IT 厂商具备了自主研发中端存储的实力，但之前大多基于 x86 平台，并非符合信创要求的产品。而基于海光、鲲鹏、飞腾等国产 CPU 的硬件，则需要全新的设计。从“国产存储”到“信创存储”，整个产品的成熟和迭代周期会比较长。

由于 SAN 存储系统的复杂性，应对企业数字化业务快速增长的弹性需求已经捉襟见肘，目前 SAN 存储的分布式和软件定义转型也已经是大势所趋。这时也可以选择支持 vSphere 虚拟化的国内超融合厂商，先完成存储部分的转型和替换，再逐步实现对 vSphere 的替换。

2、置换为超融合 HCI

在虚拟化和存储的改造过程中，有些用户也有可能将“虚拟机与外置存储分离部署”的方式替换为更加简单、弹性敏捷的超融合（HCI）方式。在这个领域，IDC 2021 年排名靠前的国产自主研发的超融合产品分别来自华为、新华三、深信服、浪潮和 SmartX，其中 SmartX 作为唯一独立的超融合厂商，在金融行业超融合软件市场占有率排名第一， 以良好的口碑被 IDC 评价为“在金融行业得到青睐”。

从 SmartX 等厂商的金融行业案例可以看到，对于现有基础架构为 vSphere + SAN 存储的用户，将其替换为国产超融合方案已经得到生产环境的验证。同时，选择国产自主研发的超融合产品不仅意味着实现 VMware 替换，更能实现从传统架构到分布式架构和软件定义方式的转型——简化了虚拟化计算和存储的层次结构，落地容易，弹性很好，按需扩展（通常 3 个节点起步），风险更低。

超融合架构除了具备软件定义和分布式架构带来的优势，因为包含了虚拟化、存储这两个核心组件，可以同时实现虚拟化层和存储层的信创替代。从信创角度看，国产超融合方案普遍基于标准的信创服务器，实现了软硬件的解耦，可以快速地适配。随着信创产品的不断升级，标准化的服务器和软件也都可以快速迭代。同时，分布式的架构通过软件方式解决系统冗余问题，还能提升整个资源池的性能，减少了信创 CPU 在性能上目前的不足。

3、转向整体私有云方案

国内的整体私有云解决方案大部分以 OpenStack 为基本技术栈进行开发。OpenStack 基于大量开源项目组成，并经过各个厂商的商业开发，形成了多种商用云方案。OpenStack 全面的云方案可以同时管理 IaaS 层的资源池（服务器、存储和网络），将不再需要分别从计算、存储或网络的角度考虑对 VMware 的替换路线图，而是从整体“私有云”维度进行重建。

根据 IDC 2021 年发布的软件定义计算软件市场半年跟踪报告，华为、新华三、浪潮、EasyStack 和九州云，在主要体现 OpenStack 技术路线的“云系统软件”分类中排名前五。

基于开源 OpenStack 方案的一个优势是，可以快速从社区获得最新的功能。在 OpenStack 社区贡献度排行榜上，国内云企业近年来也名列前茅。

不过目前基于 Openstack、Ceph 构建的私有云方案，由于模块众多、商用化程度有限、稳定性欠佳，因而大部分部署在开发测试环境，不能实现对用户架构的真正统一，没有真正达到用户云化转型的预期效果，在热度过后，理性用户已经开始更加谨慎地选择类似的架构。

4、依托公有云技术栈的专属云

专属云（Dedicated Cloud）是以公有云为基础，面向特定行业、特殊需求的云客户，提供全栈资源池的专属解决方案。专属云客户可以选择在公有云上独占机架、服务器和网络，通过基础设施隔离获得资源的专属使用权和安全性，但专属云的建设和运维仍交由公有云提供商承担。专属云打消了国内用户对公有云资源共享模式带来的安全合规、数据私密性等一系列顾虑，也在规模化部署、快速交付和集中运维方面享有了公有云深厚技术底蕴带来的福利。国内的主要公有云服务商都可以提供专属云服务，通常面向规模较大的国企、央企、集团公司、金融等行业。

由于专属云所依赖的公有云技术在管理平面的开销较大，起步即要求几十个节点（管理节点的要求）。这导致专属云的首次投入占比大，而且普通用户往往不具备运维这种规模的云平台的能力。除了大型客户以外，其他客户很难承受其巨大的投入和运维压力。

完整版可参考知乎专栏文章：生产级 VMware 虚拟化方案替换路线与评估

蓝海大脑作为深度学习、高性能计算研究领域的专家认为：

深度学习服务器/工作站，不能单独考虑硬件配置高低，以及预算多少，要根据使用者的类型，配置合理的硬件，硬件配置至少分为两个类型：

一、深度学习开发工作站/服务器

基本要求：

1）处理器:8核或以上

2）内存：64G内存或以上

3）GPU：1-4块GTX1080Ti,GTX Titan XP/V,Quadro GP100

4）系统硬盘：选用高速的SSD固态硬盘

二、深度学习训练工作站/服务器

基本要求：

1）处理器:8核或以上

2）内存：128G内存以上

3）GPU：4-10块Tesla系列GPU（K40,K80,P100,V100）

4）系统硬盘：选用高速的SSD固态硬盘组阵列（工作站：要求噪音小，适合办公室使用，服务器：要求密度高，噪音大，一般适用于机房）