所 有这些存储功能，都需要计算的能力，要想知道什么是重复的数据，必须先要计算哪些块是一样的，你要想删除的话，就要进行大量的重复数据删除，也要进行计 算，分层的存储也要知道哪一些数据块热，什么时候热，怎么样迁移到对应的层次上，这些都需要用计算来感知。，现在的存储完全和以前不一样了不仅仅是一个仓 库需要更为智能，更为精细的管理员，需要管理的流程和方式，这都是需要运用计算来实现的。

通过计算来实现的存储看到可以达到什么样的目的，数据压缩可以节省80%的空间。数据重复删除的备份量可以减少95%，数据的精简配置大家可以释放40-60%的空间。通过计算能力的增强，将大幅度提升存储的有效性。

所以对于传统的数据中心而言，不断丰富存储的功能是大家解决很多问题的行之有效的方法，而这些方法基于存储的计算的能力，基于CPU所提供的智能化的管理和存储的能力。

那 么，未来的数据中心如何，在未来的数据中心里面大家看到其实有不同的数据，有一部分是实施业务的数据库在运行，还有一部分是长期归档的海量数据。“举一个 简单的例子，国外的某一个数据中心，或者国内的大网站，运营商，你走到他的数据中心里面，分不清哪些是存储，哪些是服务器，全部是标准的机架服务器，甚至 是密度更高的服务器，坏了怎么办，换下来，拿走。换新的。整个的存储服务都是靠软件+标准化的硬件来提供服务的。”

这些服务器集群拥有超 大的容量，大家可以看到达到百P甚至是上到EB的级别，所以在大数据的领域横向扩展的存储，也是未来的一个发展方向。过去大家都说存储是存储，服务器是服 务器。到了今天希望通过融合的架构，标准的架构，既可以做存储，又可以做服务器，唯一的区别是应用模式场景不同，大家采用的配置不同。对于性能需求大的， 配置更高CPU更大的缓存，对于存储需求较大的配置更大的硬盘等。

最终的目的，对各种应用模式和场景提供经济的高效的扩展平台。

如果大家采用更多的计算能力，大家完全可以用智能化的存储，减少四十到五十的存储空间，采用重复的数据删除可以节省95%的备份数据。

目 前英特尔不仅拥有存储、网络、计算、也拥有大数据分析，管理，安全等相应的解决方案、涵盖了大家在整个行业里面的方方面面。但是，因特尔的角色是跟大家一 起来共建这个生态环境，和前端有硬件厂商，存储厂商，软件服务器，行业方案解决提供商，一起携手将最好的，最优势的方案提供给客户。这才最终是我们的价值 所在。