京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据中心交换机行业没有领导者
尽管有多年的创新和上百万美金的投入,但是没有一个网络厂商在数据中心交换机fabric市场树立了领导地位。
近五年,几乎每个厂商都发布了新一代的数据中心交换机和fabric。这些交换机不但有更快的带宽,更低的延迟和更高的端口密度,它们还有大量数据中心架构技术上的创新。不要忘了,回到2011年,在软件定义网络颠覆行业之前,数据中心fabric在网络技术中还是相当有名的。
数据中心fabricde是为了让企业在一个高度虚拟化的数据中心或云中为服务器到服务器流量部署任意到任意连接的大型二层网络。思科在它的Nexus数据中心交换机上有基于TRILL的fabricPath;Brocade在他的VDX交换机上有基于TRILL的VCS;Avaya将SPB融入他的VENA架构;Juniper走的更远,提供Qfabric,他能将整个网络压缩为一层,这样二层多路径就不再重要。
所有这些技术都有拥护者,但是谁都没能赢得整个市场。思科也不例外。最近几个月两大前沿分析公司发布了数据中心网络行业的市场评估Gartner的魔力象限和Forrester Research的WAVE。没有一个分析将厂家放在了主导位置。这样的情况很少见,即使你觉得这些市场评估如何的天花乱坠。
Juniper由于很晚才采用Qfabric而在市场中受挫,它因期望过高而饱尝失望。思科也许销售了上千台Nexus交换机,但是有多少客户激活了fabricPath序列号?我和许多Nexus客户交流过,但是没有一个客户告诉我他们在生产中使用了fabricPath。如果思科能尽早让fabric得到认可,我想我早就应该和许多拥护fabricPath的人交流过了。
我曾和一些使用VCS、Qfabric的Brocade和Juniper的客户谈过,但是这些厂商早就知道不是每个人在市场上都为下一代数据中心网络做好准备。这两个厂商都曾建立了园区还有数据中心交换机产品线,而现在他们都撤出了。
Juniper新的EX9200在某种程度上承认了不是所有人将采用Qfabric,Juniper将EX9200一个重新包装的MX路由器定位于园区和数据中心核心平台。而Brocade更多的成功来自于数据中心里的VCS fabric和VDX交换机,它最近发布了新的ICX 6650交换机。Brocade的ICX交换机是企业园区产品的一部分,但是Brocade还推荐在non-fabric 数据中心使用1.6Tbps 6650 作为架顶式或列末交换机。
就算是思科成功的Nexus产品也没能够从客户数据中心驱走老的Catalyst 6500。我和仍在数据中心使用经典的Catalyst 6500(不是更新的Catalyst 6500-E)的网络工程师交流过,他们不打算在近期要撤走Catalyst 6500。对于前几年搭建的传统数据中心网络,这些用户很满意。
如今行业需要应对SDN。很多SDN厂商承诺解决一些问题,这些问题原来由数据中心fabrics解决。许多网络架构师不是很清楚fabrics和SDN将如何解决是买这个还是那个?或者都买?
我不认为厂商已经错过了fabric的机会。很多网络架构师会在未来几年考虑使用数据中心fabrics。但是所有厂商必须证明些东西。Forrester和 Gartner展示的行业低谷不是偶然。每个厂商都要确保自己的技术满足能客户的需要,然后每个厂商要向客户证明自己的技术是最好的。
最好是什么意思?解决方案需要真正解决高度虚拟化数据中心问题(低延迟,东-西流量);它要能兼容第三方平台(云架构,管理程序,安全);它要能简化操作;它要得到厂商良好的支持,因为这是新的技术;它要可用。最近几年,一些厂商生产的核心交换机有代码漏洞。最后,这些厂商需要解释fabrics和SND如何共同存在数据中心中。很多人已经开始着手此事,未来会有更多的讨论由此展开,特别是SDN的真正的潜力还不明朗。
同时,厂商需要意识到一鞋难合众人脚。一些网络技术人员不需要Nexus7000或完整的Qfabric部署。他们宁愿坚持使用Catalyst 6500s或EX交换机,对于只需要保证Exchange和Sharepoint正常运行的企业,这没什么不好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05