梦飞服务器：我们须要剖析服务器借助率低的诱因。高性能服务器?首先是没有这么多工作负载——这涉及到对服务器的有效投资和理解。这么假如工作量过大，也会导致估算中的I/O串扰，致使借助率低。以上两个问题显然就是任务调度和负载均衡。

另一方面，借助率也与服务器的配置困局有关。在一些较早的机器中，即使服务器的估算性能很强，内核数目很大，但因为显存太小，借助率上不去，产生了系统的困局。现在，在以英特尔至强E5、AMD铲车构架、Power7为代表的大型机面前，显存容量早已不是问题。但是，新的困局层出不穷——对频度敏感的应用不适宜多核环境，而是须要像Power7这样的高频率服务器来提升借助率。

相反，一些线程敏感的应用须要多核处理，例如AMD铲车构架。在HPC层面，英特尔CPU构架性能更好。可见，了解应用类型，合理配置服务器，是解决系统困局，提升服务器借助率的重要诱因。

先说传统的做法。传统上，负载平衡是通过自动或负载平衡算法实时监控服务器并分担工作负载。这些方式的优点是实现上去相对简单，缺点是须要耗费时间和精力，但是总是须要调整。一些厂商推出了具有多种策略的自学习和负载均衡软件，甚至有硬件产品来完成作业调度。

但这其实是治标不治本。为此，虚拟化这些统一的手段，成为普及应用的普遍手段，成为云估算的基石。

原理很简单，就是资源池化——将服务器集群的估算能力、存储容量、网络带宽虚拟化为资源池，并在其中动态分配估算资源，这样就不存在纯服务器分离，绕开了负载均衡的问题。

然而，让我们重新关注服务器级别—提高借助率和虚拟化之间的直接联系在那里？在于可以将一些空闲的估算资源虚拟分配给其他应用任务，这与现有的应用是不同的。

这句话很生硬。你可以把它想像成把自己分成两半，一半做繁杂的体力劳动，剩下的做一些轻松的工作。总体目标是把你的全部力量都占满——也就是提升借助率。

综上所述，我们得出两个推论:一是须要依照应用类型选择合适的服务器，使借助率最大化；这么假如在此基础上采用虚拟化解决方案，可以更大程度的提取服务器资源，更大规模的提升借助率，为云估算打下基础。有不懂的请咨询梦飞服务器了解。