
數據中心交換機行業(yè)沒有領導者
盡管有多年的創(chuàng)新和上百萬美金的投入,但是沒有一個網絡廠商在數據中心交換機fabric市場樹立了領導地位。
近五年,幾乎每個廠商都發(fā)布了新一代的數據中心交換機和fabric。這些交換機不但有更快的帶寬,更低的延遲和更高的端口密度,它們還有大量數據中心架構技術上的創(chuàng)新。不要忘了,回到2011年,在軟件定義網絡顛覆行業(yè)之前,數據中心fabric在網絡技術中還是相當有名的。
數據中心fabricde是為了讓企業(yè)在一個高度虛擬化的數據中心或云中為服務器到服務器流量部署任意到任意連接的大型二層網絡。思科在它的Nexus數據中心交換機上有基于TRILL的fabricPath;Brocade在他的VDX交換機上有基于TRILL的VCS;Avaya將SPB融入他的VENA架構;Juniper走的更遠,提供Qfabric,他能將整個網絡壓縮為一層,這樣二層多路徑就不再重要。
所有這些技術都有擁護者,但是誰都沒能贏得整個市場。思科也不例外。最近幾個月兩大前沿分析公司發(fā)布了數據中心網絡行業(yè)的市場評估Gartner的魔力象限和Forrester Research的WAVE。沒有一個分析將廠家放在了主導位置。這樣的情況很少見,即使你覺得這些市場評估如何的天花亂墜。
Juniper由于很晚才采用Qfabric而在市場中受挫,它因期望過高而飽嘗失望。思科也許銷售了上千臺Nexus交換機,但是有多少客戶激活了fabricPath序列號?我和許多Nexus客戶交流過,但是沒有一個客戶告訴我他們在生產中使用了fabricPath。如果思科能盡早讓fabric得到認可,我想我早就應該和許多擁護fabricPath的人交流過了。
我曾和一些使用VCS、Qfabric的Brocade和Juniper的客戶談過,但是這些廠商早就知道不是每個人在市場上都為下一代數據中心網絡做好準備。這兩個廠商都曾建立了園區(qū)還有數據中心交換機產品線,而現在他們都撤出了。
Juniper新的EX9200在某種程度上承認了不是所有人將采用Qfabric,Juniper將EX9200一個重新包裝的MX路由器定位于園區(qū)和數據中心核心平臺。而Brocade更多的成功來自于數據中心里的VCS fabric和VDX交換機,它最近發(fā)布了新的ICX 6650交換機。Brocade的ICX交換機是企業(yè)園區(qū)產品的一部分,但是Brocade還推薦在non-fabric 數據中心使用1.6Tbps 6650 作為架頂式或列末交換機。
就算是思科成功的Nexus產品也沒能夠從客戶數據中心驅走老的Catalyst 6500。我和仍在數據中心使用經典的Catalyst 6500(不是更新的Catalyst 6500-E)的網絡工程師交流過,他們不打算在近期要撤走Catalyst 6500。對于前幾年搭建的傳統數據中心網絡,這些用戶很滿意。
如今行業(yè)需要應對SDN。很多SDN廠商承諾解決一些問題,這些問題原來由數據中心fabrics解決。許多網絡架構師不是很清楚fabrics和SDN將如何解決是買這個還是那個?或者都買?
我不認為廠商已經錯過了fabric的機會。很多網絡架構師會在未來幾年考慮使用數據中心fabrics。但是所有廠商必須證明些東西。Forrester和 Gartner展示的行業(yè)低谷不是偶然。每個廠商都要確保自己的技術滿足能客戶的需要,然后每個廠商要向客戶證明自己的技術是最好的。
最好是什么意思?解決方案需要真正解決高度虛擬化數據中心問題(低延遲,東-西流量);它要能兼容第三方平臺(云架構,管理程序,安全);它要能簡化操作;它要得到廠商良好的支持,因為這是新的技術;它要可用。最近幾年,一些廠商生產的核心交換機有代碼漏洞。最后,這些廠商需要解釋fabrics和SND如何共同存在數據中心中。很多人已經開始著手此事,未來會有更多的討論由此展開,特別是SDN的真正的潛力還不明朗。
同時,廠商需要意識到一鞋難合眾人腳。一些網絡技術人員不需要Nexus7000或完整的Qfabric部署。他們寧愿堅持使用Catalyst 6500s或EX交換機,對于只需要保證Exchange和Sharepoint正常運行的企業(yè),這沒什么不好。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關鍵? 在循環(huán)神經網絡(RNN)家族中,長短期記憶網絡(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數據分析師報考條件詳解與準備指南? ? 在數據驅動決策的時代浪潮下,CDA 數據分析師認證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數 ...
2025-07-11數據透視表中兩列相乘合計的實用指南? 在數據分析的日常工作中,數據透視表憑借其強大的數據匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實施重大更新。 此次更新旨在確保認 ...
2025-07-10BI 大數據分析師:連接數據與業(yè)務的價值轉化者? ? 在大數據與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡稱 BI)深度融合的時代,BI ...
2025-07-10SQL 在預測分析中的應用:從數據查詢到趨勢預判? ? 在數據驅動決策的時代,預測分析作為挖掘數據潛在價值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數據查詢結束后:分析師的收尾工作與價值深化? ? 在數據分析的全流程中,“query end”(查詢結束)并非工作的終點,而是將數 ...
2025-07-10CDA 數據分析師考試:從報考到取證的全攻略? 在數字經濟蓬勃發(fā)展的今天,數據分析師已成為各行業(yè)爭搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗:捕捉數據背后的時間軌跡? 在數據分析的版圖中,單樣本趨勢性檢驗如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數據類型:時間維度的精準切片? ? 在數據的世界里,時間是最不可或缺的維度之一,而year_month數據類型就像一把精準 ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數據分析師認證考試中,Python 作為數據處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗:數據趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數據分析的廣袤領域中,準確捕捉數據的趨勢變化以及識別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數據分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數據分析師認證作為國內權威的數據分析能力認證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略? 長短期記憶網絡(LSTM)作為循環(huán)神經網絡(RNN)的一種變體,憑借獨特的門控機制,在 ...
2025-07-07統計學方法在市場調研數據中的深度應用? 市場調研是企業(yè)洞察市場動態(tài)、了解消費者需求的重要途徑,而統計學方法則是市場調研數 ...
2025-07-07CDA數據分析師證書考試全攻略? 在數字化浪潮席卷全球的當下,數據已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅動力,數據分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數據分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數據分析師考試作為衡量數據專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉日期:解鎖數據處理的關鍵技能? 在數據處理與分析工作中,數據格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準確性的基礎 ...
2025-07-04CDA 數據分析師視角:從數據迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數字化浪潮席卷全球的今天,數據已成為企業(yè)決策的核心驅動力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數據分析師:開啟數據職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數據成為核心生產要素的今天,數據分析師的職業(yè)價值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03