云计算：为何说微软开源数据计划是向前迈出的重要一步（微软 开源）

微软新推出的Project Zipline紧缩算法，足够快到可以在紧缩数据的同时，把数据写入SSD或从物联网装备进行上传，而且在微软内部工作负载，也就是最初开发时的目标对象上取得高达96%的紧缩率。

　

　　如此快捷和高效率，是由于它采取了一种自定义内涵硬件加速器，可以屡次寻觅出比紧缩算法通常处理的更多模式;而且匹配这些模式的数据，将被模式的一个参考所取代，从而占用的空间更小。

　　因此，这种情况下，微软除发布紧缩算法规范作为自己对Open Compute Project Foundation的贡献以外，还发布了运行该算法开发芯片所需的Verilog Register-transfer Level (RTL)文件。

　　微软计划在Project Cerberus下一代版本中也做相同的事情，Project Cerberus硬件“信任根”规范的目标，是帮助固件避免歹意软件侵入，让你不再担心所订购的硬件是不是曾被篡改过。第一个版本有一个单独的控制器，可以插入服务器上的PCI总线，但是微软希望在芯片(例如CPU)层面——乃至是内存和存储层面——也有相同的保护措施。而且，当微软向OCP贡献第2代Cerberus规范的时候，其中就将包括RTL文件，这样厂商们就能够轻松地将其添加到自己的芯片设计中。

　　物理实现是最辣手的部份;硬件提供商通常会在他们交付基于开放标准的系统时，自行来解决这个部份的问题，由于这是他们相互竞争的一个部份。但是你希望的是厂商采取你的开放标准，由于对你来讲，使用的人越多就越有用。

　　如果你依照厂商希望的那样，在Open Data Initiative下把数据从Azure迁移到Adobe的营销云、SAP或Dynamics上，那末在迁移数据的同时，对数据进行紧缩——而不是扩大——操作就会更成心义。这样做，意味着云和你使用的任何服务器都需要支持Zipline。

　　使用Verilog和RTL文件(用于描写构成芯片设计的电路)——来指定芯片设计，这一点是很困难的。具有这类技能的程序员寥寥无几，而且这也不是一种常见技能，这就解释了为何很多超大范围云计算——而不是普通的企业——才能够利用FPGA的变通性来交付经过精确设计可以行之有效的运行特定算法的硬件。微软经过开放这类常常仅用于微软内部的设计，让自己更容易把Project Zipline和Cerberus构造到产品中，从而才能被更多的人使用。

　　Intel、AMD、Ampere、Arm、Marvell和SiFive都在开发采取Zipline的CPU;BrOAdcom、Fungible、Mellanox、Eideticom、NGD和Pure Storage正在将Zipline添加到自己定位网卡和存储系统中。虽然英特尔（Intel）没有明确表示会把Cerberus下一代版本构造到自己的CPU中，但约请微软Cerberus团队参加OCP峰会并做主题演讲，很大程度上是一个很明显的迹象了。

　　这多是史无前例的开放贡献，但也非常符合OCP的精神，对超大范围云提供商来讲，OCP最初的目标是让厂商能够更轻松地打造出他们希望采购的硬件。

　　现在，OCP已远远不局限于服务器和机架，其衍生产品对更多企业组织来讲是成心义的，因此微软完全有理由这样做。

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