我們不評判對錯，也不去探究這些是不是真正的超融合，而是重新追本溯源，思考為什么超融合現在被關注，什么樣的IT架構更“合適”于當今的商業。
首先，選擇超融合架構的原因，是傳統存儲解決不了現在企業數據中心的問題。
據麥肯錫研究顯示，全球的IT數據每年在以40%的速度增加中。數據正在逐步影響商業，企業通過數據的分析來做決策與管理。
完成快速的分析決策和管理，就需要借助強大的數據中心。下圖為傳統SAN存儲：
圖一、傳統SAN存儲
但是，光靠越來越快、核數越來越多的CPU是不夠的，瓶頸在于傳統存儲的硬盤太慢了，CPU大部分計算能力都空閑或者說在等待存儲數據傳輸過來。傳統存儲容量和性能不具備和“計算能力”匹配的可擴展性，不能滿足企業進行數據訪問的需求。
圖二、傳統SAN存儲遭遇I/O瓶頸
這個問題并不是現在才有。Google很早遇到這個問題。那么Google是如何做的呢？
作為一個給全世界互聯網網民提供數據檢索的企業，Google考慮過EMC、IBM，還有當年的SUN存儲產品，但是都解決不了它的問題。無論是容量還是性能，這些公司的產品都無法滿足Google的規模需求。于是Google只能自己建立一個適合自己的數據搜索的存儲結構了。
Google優秀的計算機科學家們，打破了傳統的存儲思維，利用服務器的本地硬盤和軟件構建了一個容量和性能不斷可擴展的分布式文件系統，并在其上構建了其搜索和分析的計算引擎：不用把數據從存儲端取出來，然后通過網絡傳輸到計算端，而是將計算直接分發到存儲上運行，將“計算”作為傳輸單元進行傳輸，這樣大量的存儲數據都是本地訪問，不需要再跨網絡上傳輸了，自然訪問很快。于是乎，自然而然地，“計算”和“存儲”運行（“融合”）在了一個服務器上，這里我們也看到超融合架構的一個優勢就是，本地訪問數據，不必跨網絡。
圖三、超融合架構示意圖
現代企業的數據量越來越大，應用越來越多，他們開始面臨當年Google遇到的問題，CIO要考慮怎么更高效的構建自己的計算和存儲的基礎架構，來滿足應用的數據訪問需求。
虛擬化為更容易的管理應用而生，它解決了CPU、內存資源閑置的問題。但隨著虛擬化的大規模應用，虛擬機越來越多，虛擬機在傳統存儲上運行卻越來越慢了。“慢”造成“體驗差”，“體驗差”成為了限制虛擬化應用的最大的瓶頸。這里面的最重要原因自然是，存儲的I/O性能不夠，大量的虛擬機和容器同時運行，I/O的混合，使得隨機讀寫急劇增加，傳統存儲的結構無法承受大量的隨機I/O.超融合恰恰是為了解決這個問題，才被帶到了虛擬化和容器領域。同時，業內也存在不同的解決I/O問題的方法，我們先嘗試分析下其他的解決方法：解決方法一：在存儲設備采用SSD做Cache，加速I/O.這在一定的規模下可能有效，但是存儲設備的SSD Cache通常比例較小，不足5%的容量比的情況下，自然滿足不了用戶的熱數據的緩存需求。另外，仍然無法隨需擴展，所有的數據仍然要從集中的存儲控制器流出，這個集中的“收費站”勢必堵塞“高速公路”。
解決方法二： 使用服務器側SSD做Cache，加速I/O.這種類似的解決方案，通常缺乏高可靠性軟件的支撐，服務器端的Cache如果用做寫Cache，存在單點失效的問題，需要在多個服務器的Cache設備上，做副本來提供可靠性，美國站群服務器 亞洲服務器，可以說這是一個閹割版的超融合架構，將Cache放到服務器端，仍然使用傳統存儲，當Cache滿，需要被寫回傳統存儲的時候，仍然被傳統存儲的“控制器”限制整體性能。
我們看到，上面的兩種方案都是受限于傳統存儲的結構，超融合存儲則不一樣，通過完全去掉傳統存儲，利用分布式文件系統來提供“不可限量”的性能和容量，在這個基礎上，再通過Cache進行加速，甚至全部使用閃存（全閃存產品）來構建都是自然而然，國內服務器租用 服務器托管，不被限制了。
因此，超融合架構不是為了讓單臺服務器的存儲飛快，而是為了讓每增加一臺服務器，存儲的性能就有線性的提升，這樣的存儲結構才不限制企業業務的運行，并保證業務的可靠性。
圖四、超融合將存儲池化，性能線性提升
正因為這種擴展性很好的共享存儲，使得整個Google的業務得以順暢地運轉。SMARTX在做的就是這樣的更好的、更穩定的基礎服務。
