云服务器历史演进顺序

A. 电脑CPU 发展史

cpu的发展史可分为以下25个阶段

1、1971年：4004

2、1972年：8008

3、1974年：8080

4、1978年：8086-8088

5、1982年：80286

6、1985年：80386

7、Intel RapidCAD 被遗忘的微处理器

8、1989年：80486

9、1994年3月10日：Intel Pentium中央处理器芯片

10、1996年：Intel Pentium Pro

11、1997年1月：Intel Pentium MMX

12、1997年：Intel Pentium Overdrive

13、1997-1998年：Pentium II

14、Pentium II Celeron处理器

15、1999年：Intel Pentium III

17、2000年：Intel Pentium IV

18、2002-2004年：超线程P4处理器

19、P4处理器3.06GHz

20、P4处理器至尊版3.20GHz20.2005-2006年：双核处器

21、英特尔奔腾D处理器

21、英特尔酷睿2双核处理器

22、2011年：重新确定处理器产品架构

23、2012年：发布纳米工艺

24、和第三代处理器

25、2014年：首发桌面48核心16线程处理器

(1)云服务器历史演进顺序扩展阅读

进入新世纪以来，CPU进入了更高速发展的时代，以往可望而不可及的1Ghz大关被轻松突破了，分别推出了Pentium4、Tualatin核心Pentium III和Celeron,Tunderbird核心Athlon、AthlonXP和Duron等处理器，竞争日益激烈。

CPU发展史的重大突破：

2004 奔四、2006 AMD速龙64*2、下半年英特尔四核 至强、07年酷睿四核、08年 I7诞生 720 820、之后I7和酷睿陆续向下发展、10年 I3 I5 诞生、11年 I7 980X即将退市。

B. 数据中心服务器技术发展趋势与应用

当前，为推进IT支撑系统集约化建设和运营，进一步发挥集中化能力优势，IT云成为运营商IT支撑系统建设的基础架构。但在IT云资源池部署过程中，服务器技术面临多个新挑战，主要体现在以下3个方面。

在性能方面，人工智能（AI）应用快速扩张，要求IT云采用高性能GPU服务器。AI已在电信业网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景规模化应用。AI应用需求的大量出现，要求数据中心部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能力和延迟性能，以传统通用x86服务器为核心的计算平台显得力不从心，GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。

在效率成本方面，IT云部署通用服务器存在弊端，催生定制化整机柜服务器应用需求。在IT云建设过程中，由于业务需求增长快速，IT云资源池扩容压力较大，云资源池中的服务器数量快速递增，上线效率亟需提高。同时，传统通用服务器部署模式周期长、部署密度低的劣势，给数据中心空间、电力、建设成本和高效维护管理都带来了较大的挑战。整机柜服务器成为IT云建设的另一可选方案。

在节能方面，AI等高密度应用场景的快速发展，驱动液冷服务器成为热点。随着AI高密度业务应用的发展，未来数据中心服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚至100kW以上规模发展，传统的风冷式服务器制冷系统解决方案已经无法满足制冷需求，液冷服务器成为AI应用场景下的有效解决方案。

GPU服务器技术发展态势及在电信业的应用

GPU服务器技术发展态势

GPU服务器是单指令、多数据处理架构，通过与CPU协同进行工作。从CPU和GPU之间的互联架构进行划分，GPU服务器又可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。GPU服务器具有通用性强、生态系统完善的显着优势，因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位，国内外主流厂商均推出不同规格的GPU服务器。

GPU服务器在运营商IT云建设中的应用

当前，电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应用，省公司现网中已经部署了部分GPU服务器。同时，考虑到GPU成本较高，集团公司层面通过建设统一AI平台，集中化部署一批GPU服务器，形成AI资源优化配置。从技术选型来看，目前运营商IT云资源池采用英伟达、英特尔等厂商相关产品居多。

GPU服务器在IT云应用中取得了良好的效果。在现网部署的GPU服务器中，与训练和推理相关的深度学习应用占主要部分，占比超过70%，支撑的业务包括网络覆盖智能优化、用户智能定位、智能营销、智能稽核等，这些智能应用减少了人工投入成本，提升了工作效率。以智能稽核为例，以往无纸化业务单据的人工稽核平均耗时约48秒/单，而AI稽核平均耗时仅约5秒/单，稽核效率提升达 90%。同时，无纸化业务单据人工稽核成本约1.5元/单，采用GPU进行AI稽核成本约0.048元/单，稽核成本降低达96.8%。

整机柜服务器发展态势及在电信业的应用

整机柜服务器技术发展态势

整机柜服务器是按照模块化设计思路打造的服务器解决方案，系统架构由机柜、网络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个子系统组成，是对数据中心服务器设计技术的一次根本性变革。整机柜服务器将供电单元、散热单元池化，通过节约空间来提高部署密度，其部署密度通常可以翻倍。集中供电和散热的设计，使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满足供电需要，电源效率可以提升10%以上，且单台服务器的能耗可降低5%。

整机柜服务器在运营商IT云建设中的应用

国内运营商在IT云建设中已经推进了整机柜服务器部署，经过实际应用检验，在如下方面优势明显。

一是工厂预制，交付工时大幅缩短。传统服务器交付效率低，采用整机柜服务器将原来在数据中心现场进行的服务器拆包、上架、布线等工作转移到工厂完成，部署的颗粒度从1台上升到几十台，交付效率大大提升。以一次性交付1500台服务器为例，交付工作量可减少170~210人天，按每天配10人计算，现场交付时间可节省约17~21天。

二是资源池化带来部件数量降低，故障率大幅下降。整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化，大幅减少了部件数量，带来故障率的大幅降低。图1比较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各自的电源部件数量及在一年内的月度故障率情况。由于32节点整机柜服务器含10个电源部件，而32台1U通用服务器的电源部件为64个，相较而言，整机柜电源部件数减少84.4%。由于电源部件数量的降低，32节点整机柜服务器相对于32台1U通用服务器的月度故障率也大幅缩减。

三是运维效率提升60%以上。整机柜服务器在工厂预制机柜布线，网络线缆在工厂经过预处理，线缆长度精确匹配，理线简洁，接线方式统一规范，配合运维标签，在运维中可以更方便简洁地对节点实施维护操作，有效降低运维误操作，提升运维效率60%以上，并大幅减少发生故障后的故障恢复时间。

液冷服务器技术发展态势及在电信业的应用

液冷服务器技术发展态势

液冷服务器技术也称为服务器芯片液体冷却技术，采用特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯片或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将高密度部署带到前所未有的更高层级（例如20kW~100kW高密度数据中心），是数据中心节能技术的发展方向之一，3种液冷技术对比如表1所示。

液冷服务器在运营商IT建设中的应用

液冷服务器技术目前在我国仍处于应用初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏高、采购渠道少、电子元器件的兼容性低、液冷服务器专用冷却液成本高等问题是液冷服务器尚未大规模推广的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中心领域的具体应用案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进行分析论证。

考虑到目前液冷服务器规模化应用尚处于起步阶段，需要3~5年的引入期，因此暂时未在IT云资源池建设中进行大规模落地部署，但在部分地区有小规模应用，如中国移动南方基地数据中心已经开展液冷服务器试点应用，中国联通研究院也在开展边缘数据中心服务器喷淋式液冷系统的开发。未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业生态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。

总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等方面都提出了更高要求。未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中心服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。

C. 云原生技术概述

云原生技术概述

云原生概念可能听起来较为抽象，但它涉及的关键技术和公司如 Docker、Kubernetes（简称K8S）、服务网格、无服务器架构、云原生基金会（CNCF）以及背后的知名公司如Google、IBM、Redhat、VMWare 等，构成了云原生生态的核心。

云原生定义经历了不同阶段的变化。最初由 Matt Stine 提出，强调云原生应用架构应具备的特征。随后，CNCF（云原生计算基金会）通过定义和标准推动云原生生态发展。CNCF的定义也随着生态的壮大和成员的增加而不断演进。目前，CNCF的定义包含多个方面，旨在描述云原生生态的全貌，从云基础架构到不同层次的功能组成，为用户提供指导和选择依据。

云原生技术的发展历程包含了从 Docker 的“横空出世”到 Google 推出 Kubernetes 的“江湖大佬”出山，再到 CNCF 的成立，以及容器编排大战的尘埃落定。这一过程反映了云原生技术从萌芽到成熟，再到标准化的过程。

云计算的演进历史与云原生紧密相关。从虚拟化技术的成熟，到基于虚拟机的云计算形态的发展，再到容器的兴起和编排技术的演进，云原生在其中扮演了核心角色。云原生的应用聚焦于微服务架构的演进，以解决业务功能与非业务功能耦合的问题，最终实现基础设施与应用的独立演进。

上云的优势包括云上弹性裸金属服务器提供的最佳计算基础设施、存储与计算分离带来的巨大收益以及高速混合云网络的支撑。云原生对开发人员的要求主要包括拥抱云计算和掌握 Kubernetes 技术，以适应云原生时代的最佳实践。

云原生技术集合了容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API等，是构建和运行高效、弹性和容错性强的系统的最佳实践。在不确定的时代，加强学习、拥抱云计算和云原生技术，对于企业适应市场变化、快速响应需求具有重要意义。

D. 电脑发展史

发展历史
（1）大型主机阶段
20世纪40-50年代，是第一代电子管计算机。经历了电子管数字计算机、晶体管数字计算机、集成电路数字计算机和大规模集成电路数字计算机的发展历程，计算机技术逐渐走向成熟。；
（2）小型计算机阶段
20世纪60-70年代，是对大型主机进行的第一次“缩小化”，可以满足中小企业事业单位的信息处理要求，成本较低，价格可被接受；
（3）微型计算机阶段
20世纪70-80年代，是对大型主机进行的第二次“缩小化”，1976年美国苹果公司成立，1977年就推出了AppleII计算机，大获成功。1981年IBM推出IBM-PC，此后它经历了若干代的演进，占领了个人计算机市场，使得个人计算机得到了很大的普及；
（4）客户机/服务器
即C/S阶段。随着1964年IBM与美国航空公司建立了第一个全球联机订票系统，把美国当时2000多个订票的终端用电话线连接在了一起，标志着计算机进入了客户机/服务器阶段，这种模式至今仍在大量使用。在客户机/服务器网络中，服务器是网络的核心，而客户机是网络的基础，客户机依靠服务器获得所需要的网络资源，而服务器为客户机提供网络必须的资源。C/S结构的优点是能充分发挥客户端PC的处理能力，很多工作可以在客户端处理后再提交给服务器，大大减轻了服务器的压力；
（5）Internet阶段
也称互联网、因特网、网际网阶段。互联网即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网始于1969年，是在ARPA（美国国防部研究计划署）制定的协定下将美国西南部的大学（UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校）、Stanford Research Institute（史坦福大学研究学院）、UCSB（加利福尼亚大学）和University of Utah（犹他州大学)）的四台主要的计算机连接起来。此后经历了文本到图片，到现在语音、视频等阶段，宽带越来越快，功能越来越强。互联网的特征是：全球性、海量性、匿名性、交互性、成长性、扁平性、即时性、多媒体性、成瘾性、喧哗性。互联网的意义不应低估。它是人类迈向地球村坚实的一步；
（6）云计算时代
从2008年起，云计算（Cloud Computing）概念逐渐流行起来，它正在成为一个通俗和大众化（Popular）的词语。云计算被视为“革命性的计算模型”，因为它使得超级计算能力通过互联网自由流通成为了可能。企业与个人用户无需再投入昂贵的硬件购置成本，只需要通过互联网来购买租赁计算力，用户只用为自己需要的功能付钱，同时消除传统软件在硬件，软件，专业技能方面的花费。云计算让用户脱离技术与部署上的复杂性而获得应用。云计算囊括了开发、架构、负载平衡和商业模式等，是软件业的未来模式。它基于Web的服务，也是以互联网为中心。