我们正缓慢将虚拟机迁移到容器。我们该为私有云配置什么样的硬件呢?
涉及到服务器硬件配置时，多数数据中心管理员对于购买什么都很困惑，这不奇怪。从0.5U单颗处理器系统到4U GPU加速怪兽，选择新硬件的关键在于识别***的机器级别，不要拘泥于将服务器与现有需求绑定。
由于在数据中心你们运行着一个云基础架构，可能考虑两种容量技术。一种是混合使用大型与小型服务器运行不同的工作负载，如大容量SSD服务器用于数据库，小型便宜的系统用于Web服务器。另一种是购买相同规格的大型机器，无需指定其上运行的工作负载类型。
大量通用的计算可以在相对小型的机器上完成，用0.5U单CPU服务器或1U双CPU服务器即可。大型1U单元不错：可以轻松处理16CPU核，拥有数据中心新冷却程序，同时在存储驱动与连接方面灵活性高。
1U服务器的主板现在拥有两个10GB以太网连接。这对支持安装其上的所有虚拟机来说足够了。如果从虚拟服务器迁到容器，使用25 GbE可能有些压力。
你也需要解决存储硬件配置问题，无论阵列是位于服务器本地还是网络上。
对于1U机器，避免本地存储。网络存储更便宜更快。对于本地直接实例存储有些争议，但在某台服务器崩溃时可以阻止工1U。这些配置达到1TB DRAM就能显著减少服务器占用空间。
很多双运算单元拥有共享电源，在由两台或四台服务器组成的集群中。需要四单元四集群的大型供应比低能耗的单个供应更难。很多双集群有冗余电源，但这种冗余在云基础架构发生编排故障时基本没用。
这些装配紧密的部件都能轻松支持64位虚拟机，每台有4GB DRAM，容器将降低DRAM需求。服务器可以在相同硬件配置上处理128个容器实例，不过仅支持64位虚拟机。
数据中心与大数据设置有不同的需求。
添加CPU功率会增加热设计功耗。如果你需要一排强劲的处理器搞定大型数据与非机构化数据，就用2U服务器，它可用16核心处理四处理器。通常，这些需要本地实例驱动，非易失性存储即PCIe。需要大于10GB的连接或者40 GbE的InfiniBand。
最终的大数据玩家将是基于GPU的服务器。定制化的单元经过优化，可处理175W GPU的冷却问题，一般是1到3U的服务器形式。网络、内存与功率经过平衡后，1U配置看起来是最紧凑***成本效益的选择。
