经历了英特尔两代多路至强处理器产品的“锤炼”，IBM POWER 8逐渐开始力不从心了——2014年时，IBM发布了“迄今为止性能最好的IBM POWER处理器，POWER 8”。此后的两年间，英特尔以至强E7 v2、至强E7 v3对蓝色巨人的最新处理器形成了步步紧逼的态势。

　　英特尔对蓝色巨人的步步紧逼仍然会在2016和2017年持续：按照计划，“等灯等灯”会在未来两年的每一年都为至强E7家族成员进行一次更新，即2017年将按照路线图发布第五代的英特尔至强E7，按IBM的计划，那时才会正式向市场推出POWER 9处理器。

　　这也就意味着，在2014-2017年这四年间，IBM将只用一代产品的提升，来应对英特尔从至强E7 v2到至强E7 v5的至少三代产品的提升，而就至强E7 v3相对前一代产品的提升来看，IBM POWER 9上市之后，在面对英特尔的最新一代至强E7 v5处理器时，很可能会非常地力不从心：

　　SPECint_rate_base2006的测试结果显示，在4插槽平台，至强E7 v3-8890比E7 v2-8890高了18.9%，8插槽平台则提升了19.3%，且比同样为8插槽的IBM POWER E870高了13%，英特尔至强E7平台已经在整数计算领域实现了对IBM POWER的反超;

　　在SPECfp_rate_base2006浮点计算测试中，在未加入AVX 2.0的前提下，至强E7 v3比E7 v2提升了15.6%，而一旦充分利用AVX 2.0，英特尔至强E7 v3的浮点性能则能够提高两倍，这与IBM POWER 8已经基本旗鼓相当。

　　性能的提升只是英特尔至强E7系列处理器对IBM POWER处理器步步紧逼的一个方面，对比8插槽至强E7 v3平台与IBM Power E870服务器的四年生命周期TCO，综合考虑硬件初始采购成本、耗电、制冷、运维、软件平台及操作系统费用等多重因素，根据2015年2月的一项测试显示，“核算4年TCO下来，至强E7 v3平台比IBM Power E870低了85%之多”。

　　从这些数据来看，英特尔至强E7 v3如今已经追赶上了IBM POWER 8，试想到2017年，当至强E7 v5与IBM POWER 9短兵相接，又会出现什么样的情况?或者说，IBM还能对英特尔在企业级市场形成什么样的压力?就处理器的性能、特性上来看，答案已然毫无悬念。

　　但也许有人还会提出一个问题，那就是：以IBM POWER微架构为代表的RISC架构，形成了一个完整的软硬件整合的、一体的业务堆栈，x86能么?

　　针对这一问题，或许就像知乎上说的：提问之前，最好先要问问“是不是?”，然后再问“为什么”?

　　1

　　当大数据成为企业成败的关键

　　就企业的CIO来说，如今都被“大数据”三个字折磨的痛苦不堪，为什么?因为就企业的经营来说，大数据是一笔极大的财富，这些来自企业业务运营和互联网、移动互联网、智能设备、物联网、社交平台以及数量众多的传感器的数据，包含了了解企业运营情况、所处环境以及制定运营策略、做出重大决策的信息。

　　事实上，希望借助对大量数据的抓取、处理和分析，实现“有的放矢的业务决策”，甚至是对商业环境做出“预测”、“预警”和“预判”，这样的想法并不仅仅存在于漫威漫画中神盾局那个“监视(预判)全球犯罪事件”的“天空母舰”计划，这是每个企业CIO都希望获得的“超能力”。

　　石化盈科ERP应用部项目总监黄才生今年10月曾在英特尔和华为携手举办的至强E7 v3行业应用方案全国路演北京站活动上透露过这样一个信息：“中石化的数据仓库是在2005年就开始建设的，因为传统大型企业是非常重视大数据的，2008年更是转变原本分布式的数据仓库为平台式的集中式建设。”——这也就是说，中石化早在7、8年前，就已经完成了其数据仓库的建设，而数据仓库(Data Warehouse)是用来做什么的呢?

　　套用一下百度百科上的解释：数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

　　显然，建立集中式的、大型的数据仓库，就是石化盈科为中石化建立的“天空母舰”的基础、核心。据黄才生介绍，中石化的数据仓库是“超大体量的数据仓库平台”，数据量超过60TB，服务支持超过19000个用户，在运行5、6年之后，“夜间财务报表不能按时出具，第二天不能看到报表，这成为困扰数据仓库平台的一个大问题。”

　　随着中石化2008年采购的IBM P595服务器逐渐无法支撑重任，石化盈科开始寻找新的平台支持，但这其中涉及一个关键问题：是继续采用现有架构，不断的追赶现有需求，还是寻找更具扩展性、支持力度和环境更好的新解决方案?

　　最终的结果是，石化盈科为中石化数据仓库平台选择了SAP HANA平台，实现了3-5倍的性能提升，“超过90%的工作量在1分钟内可以完成，需要超过3分钟才能处理的工作的量，从上线前的25%降低到了1%左右。”

　　就石化盈科和中石化而言，数据分析甚至是实时数据分析，已经是迫不及待的业务需求;就传统企业而言，在OLTP(联机事务处理)之外，OLAP(联机分析处理)已经成为“刚需”，SAP HANA也正是在这一环境下成长起来的，但需要指出的是，自出生以来，SAP HANA就是以x86 Linux为基础发展起来的。

　　事实上，在2010年5月至2014年5月的四年中，SAP分别认证了IBM、惠普、戴尔、思科、富士通、日立、NEC和华为等8家公司的多款HANA服务器，这些服务器均采用基于英特尔x86架构的硬件体系，SAP公司也和英特尔公司结成了战略合作伙伴，在HANA的底层CPU方面共同进行深度研发——直到2014年6月，基于IBM Power系统的SAP HANA才姗姗来迟“开始接受IBM和SAP客户的测试与评估”。

　　换句话说，如果一个IBM Power Systems的企业用户想要使用SAP HANA，且坚持使用IBM POWER微架构的话，其CIO要在SAP HANA诞生之后的第五个年头，才能开始进行有限的测试和评估，而正式的开始使用，显然还要等到至少半年一载之后了。

　　此时，我们再次请出前面的那个问题：“以IBM POWER微架构为代表的RISC架构，形成了一个完整的软硬件整合的、一体的业务堆栈，x86能么?”从SAP HANA的例子来看的话，好像……事情有那么一点不对?

　　2

　　等不及的大数据 来不及的生态系统

　　就像HANA一样，在大数据领域，Hadoop也是一个人尽皆知的技术，这一项目自2006年创立，至今已经有十年的时间，2008年Cloudera开始着手提供基于Hadoop的商业化软件和服务，标志着Hadoop在企业级市场迅速成为大数据领域的主流平台。

　　2009年，英特尔即宣布开展大数据研究，当时就将Hadoop纳入了研究范围，2012年，为了更好的推动Hadoop的发展，英特尔更是推出了英特尔分发版的Hadoop，并开始在中国组建团队支持企业用户进行Hadoop的研究和应用，更是在2014年宣布7.4亿美元投资大数据软件公司Cloudera——对，就是那个在Hadoop领域举足轻重的Cloudera，而同期，就Hadoop开源社区的代码贡献度而言，英特尔自家也已经高居第四名。

　　在另一个大数据热门技术Spark方面，英特尔同样是积极的。2013年Spark开始在开源社区崭露头角，当年6月进入孵化器，而就在当年12月，英特尔就与优酷土豆合作在中国市场落地了第一个Spark/Shark大数据生产环境，开始为优酷土豆的大数据分析提供可靠的支持。

　　而在Spark开源社区的代码贡献排名中，英特尔更是名列第三，仅位列“发明”Spark的AMPLab和从AMPLab衍生的Databricks公司之后，更有意思的是，国内一本知名的Spark技术类书籍的数位作者，全都是英特尔软件与服务事业部在中国的在职员工和前员工。

　　这才是大数据时代应有的速度，才是这个时代需要的投入。因为“大数据，对许多企业来说，这是一个等不及的东西”：中石化的数据仓库也好，优酷土豆的视频推荐大数据分析也罢，他们都需要利用先进的技术为企业的业务运营进行大数据的存储、处理和分析，他们希望合作伙伴也好、IT供应商也罢，抑或是上游的芯片厂商，都能够在大数据技术发展的早期，就能够开始积极投入和尝试利用，或是能够与他们达成非常深厚的长期合作，从而更好地建设企业的大数据平台。

　　正如我们所看到的，无论是SAP HANA、Hadoop还是Spark，以英特尔为代表的x86阵营，都是最早进入，或者干脆就是这些技术的原生平台。而IBM方面，拿Hadoop为例，直到2012年年底，IBM才开始在UNIX领域(而不是Hadoop最广泛应用的Linux领域)开始支持Hadoop，它大规模支持Spark的时间点则更晚——在今年11月于拉斯维加斯举办的IBM Insight 2015大数据分析峰会上，IBM才承诺将重点推动Apache Spark项目。

　　于是，在石化盈科(中石化)、优酷土豆、天津电信、中国科学院计算机网络信息中心、星航道、迅雷等企业用户那里，英特尔以其x86平台结合大数据技术，更快、更好的普及了大数据应用。

　　让我们又一次回到前文提问：“以IBM POWER微架构为代表的RISC架构，形成了一个完整的软硬件整合的、一体的业务堆栈，x86能么?“

　　显然我们现在已经有了不同的答案，因为我们在“为什么?”之前，已经回答了一个更为关键的“是不是?”的问题，那么现在，我们要问一个新的问题“为什么以英特尔为代表的x86平台在大数据领域找准了如此多的‘风口’，难道是英特尔有‘天空母舰’么?”

　　任何一项热门技术的出现，都有着极为丰富的现实背景，Hadoop也好、SAP HANA也罢，都是市场需求下催生的技术明星，这些技术如今被各个供应商所追捧，从英特尔到IBM，再到微软、Red Hat，这都是有目共睹的，但在此之前的技术发端期，却并不是每一项技术都能够获得“万千宠爱”，这决定了，任何一项技术都要选择一个“开放的、资源众多的、社区成熟的、容易拓展的”硬件体系架构为开始。

　　所以，上述的大数据技术也好，火热的云计算应用也罢，他们在还是雏形、力量尚不强大的时候，以英特尔为代表的x86平台是最好的选择，它就是一个开放的、拥有众多开发者、合作伙伴、可参考资源和技术社区的生态环境，也是一个有着像英特尔这样有着早期技术支持热情和决心的生态环境，同时，这也是一个能够获得最大量硬件厂商合作和支持的环境——2009年的Hadoop、2010年的SAP HANA、2013年的Spark，在当时要去寻求IBM POWER微架构的支持，想来就是一件非常困难的事情。