采用自主安全可控的基础平台
我国正大力发展独立自主的IT产业，日益强调IT基础设施的自主安全可控，但无论是高端的Risc服务器还是低端的x86服务器，芯片、操作系统等核心技术和产品均牢牢控制在国外厂家手里，无法满足中国要求的“自主”、“安全”、“可控”的目标。
由工信部牵头，联合国内主要的芯片、零部件、整机、OS制造商，基于IBM全面开放的高端Power8芯片全套技术，成立China Open Power联盟，立志于建立中国自主安全可控的高端服务器产品体系。
China Open Power联盟向成员提供从芯片到主板到微码到整机开放POWER技术，促进本地的技术吸收转化和合作创新，向苏州中晟宏芯科技信息科技有限公司授权POWER8芯片技术，并帮助中晟宏芯进行自主的POWER芯片设计，帮助国内OpenPOWER基金会成员设计和生产国产POWER服务器。
在基础软件上，IBM与普华软件合作，提供基于Open Power的国产Linux操作系统，另外还向南大通用和华胜天成授权Informix源代码，并帮助国内公司进行消化吸收再创新，与可信计算方案结合，形成本地安全可控的数据库产品。此外，其他基础软件的授权也在进一步合作进程中。
国产Open Power联盟的目标是建立自主安全可控的全套高端服务器生态系统，POWER8芯片设计向中国公司公开，没有“安全后门”，授权并帮助中国公司设计和制作国产POWER处理器，授权并帮助国内系统厂商制作国产POWER服务器，并且固件和虚拟化系统软件开源供国产定制，同时逐步向国内厂商开放基础软件的源代码。
从技术角度分析，IBM Power8是第一款为大数据分析和云化负载设计的芯片，特别适合互联网时代的业务平台，再加上Open Power空前的开发性和兼容性，以及内核设计对中国开放的安全性，必定成为未来最适合中国电信运营商IT架构转型的基础平台。
IBM电信IT架构转型典型方案推荐
1.核心数据库性能极限加速方案
利用闪存介质替代磁盘作为Oracle数据库持久化存储，从而大幅提高数据库性能，是目前为止Oracle数据库硬件优化最常见的思路。
综合来看，使用全闪存阵列存放所有数据是综合性能提升效果最明显，对系统架构改变最小，最成熟稳定和容易维护的方案。典型的代表有IBM 全闪存阵列方案，今年在国内各大券商得到广泛应用和推广，在保持现有应用架构不变的基础上均提高交易能力5倍以上。
2.全分布式架构数据持久化方案
分布式环境对文件存储的需求：
★ 扩展性：文件系统要能方便地横向扩展，且性能可以线性增加;
★ 共享性：无共享磁盘情况下，可以方便地共享数据;
★ 安全性：部分节点故障情况下，可保证持久化数据的不丢失。
IBM开创性地提出了Powerlinux+GPFS-FPO无共享存储的全分布式架构。Powerlinux提供了高性能、横向扩展和高效费比的硬件平台;GPFS-FPO则实现了分布式架构下的节点状态数据高可用、共享文件目录和Scale-out自由扩展。这一方案很好地满足了新计费系统的建设需求，可以轻松扩展到原系统10倍以上的处理能力。
3.极速事物处理方案
主要用于高并发实时事务处理，如实时计费系统、余额管理中心等。推荐使用内存数据库Altibase+IBM Powerlinux方案。该方案可以灵活地将数据全部或部分放在内存中，满足各种性能和成本要求的场景，并能提供传统磁盘数据库10倍以上的性能。
4.海量数据缓存方案
适用场景为高并发实时缓存，如网站前端静态数据、用户/商品/订单查询系统、读写分离的读端等。推荐采用IBM Power+Redis+CAPI一致性加速+全闪存阵列方案，可以灵活地将Redis数据在内存和全闪存介质中移动。同样构建一个4TB容量的Redis集群，相对于传统的x86+Redis+全内存方案，该方案具有更好的性能价格比。只需要1/24的设备数量，1/2.4的造价，1/12的能耗和机架空间。
5.实时数据分析方案
适用场景为并发实时数据分析，如实时生产报表、实时客户视图、实时营销分析等。推荐采用IBM DB2 BLU+Power方案，DB2 BLU为关系型内存分析列式数据库，并且针对Power硬件优化，可以轻松实现10TB数据的亚秒级查询，性能比传统磁盘数据库提升10倍～50倍。
6.海量数据快速存储查询方案
适用场景为海量半结构化数据的快速预置查询，海量非结构化数据的实时读写与存储。Power+磁盘KV型数据库，如(Hbase/Cassandra/Hypertable/ Accumulo等)，能够很好地实现对海量数据的实时读写访问，实时数据存储管理和实时简单查询。IBMPower针对Hbase进行优化，提供更好的性能和安全性，不仅能为开源Hbase提供更高运行性能，还能使用IBMSymphony软件对Hbase任务进行调度，进一步提高加载查询环节的性能表现。
7.海量数据快速查询分析方案
适用场景为海量非结构化数据的快速灵活查询和分析，如机器日志查询分析、文档数据查询分析等。推荐Power+文档数据库方案(MongoDB/SequoiaDB)，面向文档存储，具有完整的索引支持，数据库模式自由，可自由更新数据结构，并且支持复制和故障恢复，容易扩展到海量规模。
8.大数据实时分析方案
适用场景为实时监控告警分析，实时营销分析触发，高速数据采集预处理，流式动态数据处理等。推荐Power+流数据计算方案，可用的流计算产品包括IBM Stream(唯一商用成熟产品)和Storm/Spark Streaming(开源产品)。流式计算的原理是在内存里不间断地对流入的数据进行计算，通过多节点多核多线程并发以达到亚秒级快速处理大量数据的目的。因此，CPU的主频、并发多线程能力、cache大小、内存带宽和Java性能等方面都会直接影响到流式计算的性能表现。Power灵活支持商用和开源流计算方案，Power特性和流计算框架的结合，具有更好的性能和效费比。
