当英特尔最初宣布3D XPoint架构是基于Optane内存技术时,供应商宣传说，新技术将提供1000倍闪存的性能并将终结闪存存储几千次写寿命的问题。提供10倍DRAM的密度并且引入了一级新的存储层，它的速度足够块，可以有效地扩展DRAM，并使它变成非易失性的。

但是现实已经在很大程度上发生了变化，其中一些说法已经变得缓和，至少在短期内是这样。最近，英特尔及其合作伙伴美光公司的公告大大降低了Optane内存预期的速度，其速度只有闪存的4倍。虽然这也是个主要的成功，但是和最初的宣称还是有很大的差距。

这是因为系统涉及的现实已经影响到了技术的发展。英特尔推出的Optane和镁光推出的QuantX采用的都是3D XPoint，这是一种相变存储器（PCM）技术，在这种技术中，每个存储单元从高电位像低电位转换。这两款产品都采用了英特尔-镁光闪存技术公司在美国工厂生产的相同的核心芯片做为存储。

PCM本质上是一个对单元使用或非寻址方案的字节编址存储系统。字节寻址是存储世界的圣杯，，因为它消除了会消耗数千个CPU指令的传统文件I/O操作，并且不再有最小块是4K的限制，而采用单一的、直接的寄存器 CPU指令替换它，如果英特尔能够做到这一点，那1000倍的性能将是非常现实的。

核心系统需要改变

当前的系统是按照动态随机存取存储器（DRAM）的工作方式来工作的，并不是为非易失性存内存设计的。从使用不同的方式处理机器检查错误到将非易失性内存从易失性内存分离出来，在X86硬件和操作系统里进行改变都是必须的。在标准的x86服务器上，仅仅处理单bit的软故障（类似我们在SSD中遇到的）就很棘手了。只有英特尔服务器的安腾CPU接近这一功能。

另一个重要的改变也是必须的。这其中包括一个编译器，它可以声明非易失性内存，并与链接编辑器一起将内存构建到应用程序中。应用程序本身需要重新编写以消除文件I/O，并使用单指令和向量操作。这些都是系统如何组合在一起的巨大评估。

这些变化正在酝酿之中，因为提高服务器性能的机会太好了，不容错过。尽管如此，他们不会在2017年实现，尤其是考虑到英特尔基于Optane架构的长期计划。

第一个真正的Optane存储产品是一个固态硬盘。它将以4倍闪存的速度运行，尽管我的猜测是市场会吹嘘说新的驱动器将达到数百万IOPS性能。这些产品将会在年底问世，产品的溢价将会降低部分热情。

镁光宣称它们的性能比英特尔的要高，可能是因为它们采用不同的控制器设计和驱动程序。2018年性能将会是一个超越式的游戏，但是不要忘记英特尔设计了许多开发人员使用的硬件、软件和编译器，所以它们具有战略优势。

英特尔的目标不仅是实现字节的寻址能力，而且还要实现Optane ssd和后续的Optane NVDIMMs（非易失性双列直插存储器模块）的直接共享，在一个服务器集群中通过将它们连接到NVME fabric。

在这个背景下，我们可以通过实际用例来讨论英特尔Optane内存（镁光QuantX）的影响。

内存扩展

这看上去是一个简单的概念。这个想法是用Optane的内存来扩大DRAM的表观大小，比如说，从1 TB到10 TB或20 TB。想想在服务器上的这些空间里我们可以做点什么。缓存可以掩盖Optane与DRAM之间的速度差距，而在数据压缩的方面有大量讨论。

压缩是减少空间的一种方法，但是它同时也降低了传输时间和带宽的需求。对写入到Optane的数据进行压缩是一个计算量很大的工作，这可能最适合作为一种后台的作业运行，数据解压缩也很快，特别是用在图形处理单元或现场可编程门阵列辅助方面。总的来说，压缩将会给系统性能带来一个显著的提升。

非易失性DRAM

当我们坚持不懈的工作时生活变得复杂起来。这以为着在短时间内Optane内存都将使用文件I/O视图直到字节寻址能力实现。这个价值640亿的问题是我们能为那种坚持做些什么？

首先，重启引导的速度很快。我带领一个设计团队为美国潜艇提供战斗系统集群。仅仅重启功能就足够有理由让他们使用NVDIMM，因为在一秒钟内从一个电力故障中恢复过来将会是一个生与死的问题。

数据库，包括像Memcached这样的剪贴板，可以充分利用快速非易失内存的优势。有了正确的NVDIMM体系结构，可以将写入聚合，NVDIMMs的一个供应商，Diablo技术正在这样做，没有了因为电源故障引起数据丢失的风险。这将使内部暂存数据库的使用成为应用设计的一个强大方面。

像oracle这样的内存数据库也是如此。Optane NVDIMMs将允许更大、更有效的数据库。想象一下，如果所有的Optane内存设备被部署到fabric中。然后，可以在多个设备上复制完整的数据副本，从而实现一个非常健壮但快速的系统。

大数据压缩存储

处理大数据的一个挑战是WAN和LAN的网络瓶颈。使用CPU辅助解压缩可以在网络上减少5到10倍的带宽，但是这意味着每个服务器上都需要有一个非常大的内存空间来保存原始压缩的副本。这正是Optane的巨大容量提供支持技术的地方。

高性能计算

我们都知道高性能计算（HPC）应用，如石油和天然气分析，是需要大量计算的应用，但它们对存储的I/O压力也很重。

我清楚的记得和一位国家实验室的主任交流时他抱怨说一个工作可能运行一个小时,然后还需要一个小时进行数据下载和加载下一个数据集。压缩可能也适用于这些工作负载，尽管数据结构可能改变整个地图的压缩比。

即便如此，HPC在很大程度上还是依赖于内存，因此，在很多应用程序中，廉价的内存可能非常有用。

云

乍一看，没有边际的云似乎是Optane存储最不可能取得胜利的地方。但是发挥每个DIMM的容量作为内存的扩展就会将这件事变成容易实现的目标。云服务商也提供实例存储，由于访问速度快得多，因此会对实例的性能带来整体的提高，在这种情况下，Optane就可能是一个游戏规则的改变者。

除了这些用例之外，混合云需要大量存储镜像，尤其是虚拟桌面基础设施用例。Optane符合了敏捷容器提供者对速度的需求，因此我们可以期待来自云服务提供商和企业对Optane内存的大量兴趣。

超融合架构

即使没有字节的寻址能力和直连fabric的能力，Optane内存也非常适合超融合的基础结构模型。其能够聚集非易失性空间的能力可以很好的与以4KB块大小进行初始化的I/O模块进行工作。我的个人观点是，NVDIMM和Optane很可能会成为这些系统的主要内存层。

Optane面临着一些激烈的竞争。三星正在积极寻求一种替代方案，例如， 3D闪存密度将提供一种并行的访问方式，可以有效地将flash性能提升到Optane的性能范围。无论发生什么，消费者都是受益者。