日前，谷歌平台副总裁BartSano接受了行业媒体的采访，并阐述了用户在企业需求，迁移挑战，以及下一波云计算浪潮等方面如何对Google硬件选择。
云计算提供商正在大规模扩展其基础架构选项，这是因为众多企业将大量数据迁移到其平台上，而Google也没有什么不同，因为它将这些较新的技术视为成为市场中的主要参与者的一种方式。
谷歌平台副总裁BartSano带领团队致力于这些工作，这个团队历史几乎和公司本身一样长。他们目前正为一家以其规模经营能力而闻名的企业设计仓库级规模的数据中心和一切设施。
记者：谷歌公司和英特尔公司最近宣布了围绕企业云达成合作伙伴关系。其中，下一代英特尔芯片将在2017年部分进入Google云端平台。达成这种合作伙伴关系的动力是什么？
BartSano：我们通常不会发布这种类型的公告，但我们认为这是重要的，所以人们明白明年年初将采用这种技术，其对最终客户的好处不仅仅是有用的，显然，谷歌公司本身为企业提供搜索，广告，以及任何系统的服务。它对云计算也非常有用，因为可以提供更高的性能，更多的配置，将有助于更大的内存占用，更多的线程等不同的工作负载，以及构建体系结构，帮助处理更多的计算和向量。
记者：Google公司建立了其基础设施以满足其自身的特定需求。是否通过更改底层硬件可以满足云客户的各种不同需求？
Sano：我们将Google公司视为五到八个不同的产品领域，这些产品领域有自己的形式和功能。当我们迁移到云计算时，将有更多的客户。其中许多仍然适合我们内部执行的类型，因为它们是通用的，但是有些客户想要最大的内存配置或者最快的浮点数比率。它变得更大异质性，不仅在计算中，而且在数值计算中采用GPU和TPU。
记者：在TPU和GPU之间，甚至现场可编程门阵列（FPGA）中，主要的云提供商似乎大力加快将这些技术并入其平台。在将来采用什么技术？
Sano：我们正在努力为迎接下一波技术浪潮提供支持，即机器学习和大数据处理，并利用机器学习和分析大数据。企业需要更多的数值计算来进行大数据处理中的业务。
例如，不是每个企业都需要一个GPU来做小型机器学习模型，或者实行一个特定的任务，也许CPU功能是足够的。这是人们以前的做法，直到现在问题变得越来越大，不得不采用GPU。最终，当问题变得太大不好处理的时候，作为厂商，不得不做我们自己的定制硬件。然后，决定做一些自定义ASIC（专用集成电路）与FPGA，这只是架构方面的一个区别：如果企业想要一个更可编程的东西，更固定的功能，还是更有效率的产品？这二者都有自己的诱惑和优势。
采用这些不同技术的所有原因，是因为人们看到计算从通用到机器学习和分析空间的转变，人们看到云计算提供商试图引入分析能力，而不需要通用的东西。
记者：能解释一下这个过程在Google上的演示吗？
Sano：将从FPGA开始。企业通常使用FPGA，因为它是可编程的，你不能“预测未来”，所以具有灵活性。企业在部署FPGA，并实现个性化之后。我理解这种欲望，因为很难预测未来，但是他们是非常昂贵，非常渴望，因为他们是通用的。
另一个方向是，如果企业可以足够快地开发定制ASIC并快速部署，那么FPGA的优势就会减少。这是我们的立场，我们能够及时开发ASIC，总是努力建立一个可以在某种意义上进行再制造的基础设施，并进行再制造和个人化。”
记者：Google是容器的早期采用者。您对于技术如何变得流行的观点是什么？
Sano：我们有一个决定，那就是应该使用虚拟机还是容器？我们最终决定采和容器，因为其有更低的开销，虽然它可能使一些管理复杂化，但却是一个更有效的解决方案。我们证明了这是一个很好的决定。虚拟机非常灵活，但企业为这种灵活性支付更高的溢价。效率是企业真正重要的事情。由于企业的规模，哪怕提高1％或2％的内存效率或处理器迁移时间或开销，这很重要。
记者：谷歌公司在促进客户大规模迁移面临什么样的挑战？
Sano：移动数据不容易，这是一个很大的挑战。软件是面临的最大的挑战，坦白地说，获得所有的软件，所以它可以迁移或数据集等，我们可以很容易地看到它可能变成一个异构平台环境。
为了让他们的内部环境进入我们的云计算，它不仅是软件，而是物理限制。被绑在硬件上，因为这是我们正在与他们合作...我们正试图更加灵活，并可以容纳他们，但它是一个过渡到这个行业，我们必须通过。
记者：在转向云计算的过程中，企业还有哪些其他大的挑战？
Sano：对于在遗留系统等上运行的传统企业来说，所具有的一个迁移战略必须开发和导航。对我来说，这是最大的问题，我们想要做的是在混合环境中建立尽可能多的桥梁。
