超融合系统为人工智能（AI）应用提供了坚实的基础支持。AI 应用通常涉及大量的数据处理、复杂的模型训练以及高性能的计算需求，而超融合的架构特性正好能满足这些要求。在数据存储方面，超融合的分布式存储能够容纳海量的训练数据，像图像识别领域的大量图片样本、自然语言处理领域的文本语料库等，并且可以通过添加节点不断扩展存储容量，确保数据有足够的存储空间。每个 AI 项目单独购买昂贵的 GPU 服务器，而是可以在超融合集群中灵活分配 GPU 资源给不同的 AI 任务，如深度学习中的神经网络训练。多个虚拟机可以共享集群内的 GPU 资源，同时开展不同的模型训练工作，大提高了 GPU 的利用率和训练效率。而且超融合系统的弹性扩展特性，能让企业根据 AI 项目的进展和规模变化，快速调配计算和存储资源。比如在一个新的 AI 项目启动初期，先配置适量的资源进行数据准备和初步模型搭建，随着训练数据的增多和模型复杂度的提升，及时扩充资源进行深度训练，帮助企业更高效地开发和部署 AI 应用，推动企业在人工智能领域的应用探索，提升企业的智能化水平和竞争力。超融合技术可以提供高可用的容器编排和管理解决方案。深信服计算虚拟化虚拟化技术

大多数超融合系统支持软件定义网络（SDN）。SDN是一种网络架构，将网络控制平面与数据转发平面分离，通过集中式的控制器来管理和配置整个网络。超融合系统可以利用SDN技术来简化网络管理和配置，提高网络的可编程性和灵活性。通过SDN，超融合系统可以实现以下功能：集中式网络控制：SDN通过将网络控制逻辑集中在一个控制器中，从而实现集中式的网络管理。超融合系统可以通过控制器来定义和管理整个网络的策略和配置，包括流量路由、安全策略和负载均衡等。动态网络配置：SDN使超融合系统能够根据需要动态地配置和调整网络。可以通过控制器对网络进行实时的流量监控和分析，根据实际情况进行流量调度和路径选择，从而实现网络资源的优化利用和负载均衡。深信服智能边缘计算平台SIEP定义超融合技术能够简化分布式应用程序的开发和部署。

超融合的架构经历了不断的演进。早期的超融合架构主要侧重于计算和存储资源的简单整合，通过在服务器上部署超融合软件，实现了虚拟机的集中管理和本地存储的池化。随着技术的发展，超融合架构逐渐融入了更多的功能和特性，如网络功能虚拟化（NFV）、软件定义网络（SDN）等，使得网络资源也能够在超融合系统中得到灵活配置和管理，进一步提升了系统的整体性能和灵活性。同时，超融合架构在存储方面不断优化，从初的简单分布式存储发展到支持多种存储协议和高级存储功能（如纠删码、智能分层存储等），提高了存储效率和数据可靠性。此外，超融合架构还加强了与云计算平台的集成，支持更多的云服务特性（如弹性伸缩、按需计费等），使其能够更好地适应企业云计算化的需求，不断演进的超融合架构为企业提供了更强大、更高效的 IT 解决方案，推动了企业 IT 基础设施的持续发展和变革。

超融合（hyperconvergence）是一种集成了计算、存储和网络功能的数据中心基础设施解决方案。它将计算、存储和网络资源整合到一台物理服务器中，通过软件定义的方式进行管理和控制。传统的数据中心架构通常需要单独购买和管理计算服务器、存储设备和网络设备，而超融合则将这些组件整合在一起，形成一个集成的硬件平台。在超融合系统中，每个物理服务器成为一个节点，多个节点通过高速网络互联，形成一个集群。节点之间可以共享存储资源，并通过虚拟化技术将计算资源和存储资源分配给虚拟机或容器。超融合方案的主要优点包括：简化部署和管理：超融合系统消除了单独购买和配置不同设备的繁琐过程，简化了数据中心的部署和管理工作。节省空间和能源：由于所有组件集成在一台物理服务器中，超融合系统可以节省机柜空间和能源消耗，提高数据中心的利用率。弹性和可扩展性：超融合系统可以根据需求进行弹性扩展，只需添加更多的节点即可增加计算和存储资源。超融合架构可以通过集成的安全功能提供更高的数据保护级别。

超融合系统为大数据应用提供了有力的支撑。在大数据时代，企业需要处理海量的数据，对计算和存储资源的要求极高。超融合的分布式计算和存储架构正好契合大数据应用的需求。首先，其分布式存储能够轻松应对大数据的大容量存储需求，将数据分散存储在多个节点上，不仅可以实现海量数据的存储，还能通过数据冗余机制保证数据的安全性和可靠性。例如，一家互联网企业每天都会产生大量的用户行为数据、日志数据等，超融合系统可以将这些数据妥善存储，并且随着数据量的不断增加，通过添加节点的方式进行存储容量的扩展。超融合技术能够简化企业的市场调研和消费者洞察。深信服智能边缘计算平台SIEP定义

超融合系统支持软件定义存储（SDS），使得存储资源更加可管理和可扩展。深信服计算虚拟化虚拟化技术

一些超融合系统支持软件定义存储的统一命名空间。软件定义存储（Software-Defined Storage，SDS）是一种基于软件实现的存储解决方案，将存储资源从底层硬件中解耦，通过软件定义的方式提供便捷的管理和高度灵活的存储能力。在超融合系统中，软件定义存储可以通过虚拟化和分布式存储技术来实现。它将物理存储资源（例如硬盘或固态硬盘）抽象为逻辑存储池，并使用统一命名空间来管理和访问这些存储池。通过统一命名空间，管理员和应用程序可以无需关心底层物理存储设备的具体细节，而是直接使用逻辑存储池中的存储资源。具有统一命名空间的软件定义存储可以提供多项好处。首先，它简化了存储资源的管理，管理员可以通过中间控制面板对整个存储系统进行配置和监控。其次，它提供了更高的可扩展性和灵活性，可以根据需要动态调整存储容量和性能。此外，统一命名空间还简化了应用程序的开发和部署，因为它提供了一个统一的接口来访问存储资源，而不需要关注底层存储设备的差异。深信服计算虚拟化虚拟化技术