传统的CPU微处理器架构可以分为三层：L1、L2、L3，而英特尔傲腾数据中心持久性内存(PMEM)中加入了L4和L5的功能，更多想要做的是进行一个负载工作比例的分配。比如有的客户觉得这部分的比例只想拿DRAM来做，另外一部分想交给傲腾数据中心持久性内存来做，整体是这样的框架。

同时，还要考虑小一点客户的需求，比如小客户CPU量没有那么大，或者不用跑那么多数据量，所以他们不一定使用傲腾数据中心持久性内存的全部功能，对傲腾数据中心持久性内存本身考虑的不仅是带来的成本上的降低，或者是完全替代DRAM，英特尔要考虑的是如何做L4和L5中间负载比率的分配，同时另外要关注的一个点是在持久上，而不仅仅关注在完全的成本或者百分之百替代DRAM的功效上。

对于腾讯云这样的CSP来说，除了底层的基础硬件，还有平台层、算法层、应用层，而在支持产品端的平台基础层，为了让软件平台有更多的新特性，比如在公有云上会更加的弹性，或者是性能会更好，满足金融这些行业对高性能包括高弹性特性的需求，就需要在硬件平台的优化上下功夫了。而MemVerge所做的，就是内存融合系统，其目的是提升腾讯云数仓平台的性能。

与传统IT架构相比，云计算的优势在于资源弹性可伸缩，客户需要资源实时部署即插即用，但说起来容易做起来难，需要基础设施的优化支持，像MemVerge就用傲腾的快速存储功能在云端应用了Spark。其难点之一在于运行状态，因为一旦放在这些节点上，这些节点就不是那么容易可以拿掉了，因为一旦把节点拿掉，这些状态就会丢失，前面跑的任务都会需要重新开始。有时候任务要跑很长，需要很多个小时，这么多小时的任务整个集群就都浪费了。MemVerge在实验中做的，就是怎么能够把这些状态从计算节点上移开。

进一步解释，云计算资源弹性的基础是计算和存储能够分离，但实际跑起来的时候会发现数据或存储节点本身并没有弹性。腾讯云专家研究员堵俊平就表示，如果在计算阶段去做弹性伸缩，前提是计算节点不会那么“活跃”，比如会减少一些计算节点的数量，不影响正常工作运行。

现实情况却是，无论是Hadoop还是Spark在自建IDC应用时计算节点都不稳定，如果在调度层移除节点，上面的感知就会出问题。这一次，腾讯的数据仓库产品作为平台层，涉及了Spark SQL架构，MemVerge做的“中间件”跑在英特尔的硬件上，就是弥合软硬件之间的缝隙。

从最初的HDD到SSD，最终都发展成为了一个百亿美元的市场，虽然PMEM不会完全取代DRAM，也不会完全取代SSD，但高度依附于x86平台的市场和生态势必会带来一个新的百亿美元机遇。