曙光将统一融合资源管理(网络，计算，存储)、统一融合服务管理(HPC，云计算，大数据)、统一融合数据管理(调度，编排，处理)，并将横跨三大核心产品Gridview高性能计算操作系统、CloudView云计算操作系统、XData大数据一体机，最终实现软件定义一切的超融合计
曙光存储产品事业部存储方案部经理刘冠川和曙光大数据部经理宋怀明
超融合构架主要是指同一个供应商通过依靠自身建立一套完整的基础架构并将云计算、大数据、HPC三类应用融合到一起。而据曙光官方介绍，超融合计算架构把当下用户IT业务必需的三类应用融合起来，为用户业务自动分配IT资源，统一任务管理并分别部署到对应的资源池中。曙光超融合计算构架可以理解为云计算和大数据的一个延伸。
大数据实现需走三个阶段
目前，大数据已经成为业内的焦点话题，此次曙光的超融合架构又是怎样应对大数据呢？曙光研发中心大数据部高级工程师、经理宋怀明在接受采访时表示，大数据发展大概分三个阶段。第一个阶段是解决数据落地的问题，其实就是主要是数据采集和存储，这一阶段存储厂商或存储设备厂商占主导。第二个阶段是计算落地，计算落地是提供计算模型、计算框架，有Hadoop平台、内存计算的Smark、Stone都是解决计算框架的问题。第三个阶段也是终极目标，应用的问题，真正把第一阶段采集到的数据通过第二阶段提供到这些计算的框架，实现数据价值。实际上第三阶段要求最高，曙光现在处于第二阶段向第三阶段过渡的时期，现在有很多计算平台也积累了很多数据，但是怎么样实现它的价值在摸索过程当中，用户在面临着，包括业务层面或者需求层面的新的挑战。
超融合架构已经在政府与科研领域落地
谈到超融合架构在行业的发展，曙光存储产品事业部存储方案部经理刘冠川表示，超融合的架构是从超算提出来的，因为超算和云计算都已经有了，现在都面临着向数据处理转型，这方面主要以政府主导。
一个政府有数据，另外也需要对数据进行整体的处理，支撑多个应用。政府是最大的一个市场，其他是科研领域，因为科研包括中科院很多院所环境治理，最开始是高性能计算为主，天气预报、大气治理，现在由于数据量积累的很多，用大数据方法做数据分析预判，整个系统规模非常庞大，后端是大数据和超算，在基础上构建了云计算对外服务的环境，相比之下这方面用超融合更加方便管理。
当超算遇到云
拿超算做云，靠谱吗？宋总给出的答案是“可以做”。在硬件不变的情况下，上层部署一些新的软件架构，产生一些新功能。可能云计算和高性能计算有些不一样的地方，例如高性能计算可能运行在Linux系统上，云将来进行一定的分区，有些区域要考虑虚拟机、虚拟桌面这样的应用，另外还要考虑高性能计算，云与高性能计算要有一定的资源分区，大数据和高性能计算都是跑在相同的节点上，通过软件定义把计算任务搭到上面去。
云跟高性能计算没必要放在相同的地方，在功能上来说可以分很清，高性能计算相对后台，云是对前端的服务这种架构设计。如此看来曙光超融合确实能够将云计算与超算进行“融合”，以分区的形式进行管理，从而轻松搞定云应用。
曙光优势在于解决方案
出身于中科院的曙光，一直都非常重视技术研发，谈到当前国内与国外企业是否还存在技术差距，宋怀明表示，其实这对比的角度并不完全是国外跟国内，而是不同的定位。例如有些企业在卖数据、卖分析服务或者解决方案的提供商，提供底层技术平台，上层应用开发，开发的技术，就像曙光公司。
谈到研发实力，其实每个厂家都有各自的特色，曙光的优势在于解决方案、底层硬件到平台再到开发，目前处于领先地位。
其实大数据的概念才刚刚兴起，2012、2013年曙光搭建系统平台，应用方面还是传统的基于结构化数据为主。主要工作依然是把传统业务迁过来，包括基于HBase的业务数据从数据库迁到新的平台里面。宋总表示，今年曙光也做了几个系统，包括新华社的新闻数据列，用户行为分析等等，这样的系统从底层硬件到上层应用都是曙光自己开发的。曙光的优势并不在于做应用，而是在于做软硬件平台，曙光会以技术驱动引导用户做创新业务。
据了解，未来曙光将打造由软件定义资源利用、软硬一体化趋近融合的平台。将统一融合资源管理(网络，计算，存储)、统一融合服务管理(HPC，云计算，大数据)、统一融合数据管理(调度，编排，处理)，并将横跨三大核心产品Gridview高性能计算操作系统、CloudView云计算操作系统、XData大数据一体机，最终实现软件定义一切的超融合计算。目前，曙光超融合已经开始在政府与科研领域落地，逐步迈向其他行业，相信随着用户需求的不断变化，超融合将会有更广阔的前景。
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