现代企业的数据量越来越大，应用越来越多，他们开始面临当年Google遇到的问题，CIO要考虑怎么更高效的构建自己的计算和存储的基础架构，来满足应用的数据访问需求。

虚拟化为更容易的管理应用而生，它解决了CPU、内存资源闲置的问题。但随着虚拟化的大规模应用，虚拟机越来越多，虚拟机在传统存储上运行却越来越慢了。“慢”造成“体验差”，“体验差”成为了限制虚拟化应用的最大的瓶颈。这里面的最重要原因自然是，存储的I/O性能不够，大量的虚拟机和容器同时运行，I/O的混合，使得随机读写急剧增加，传统存储的结构无法承受大量的随机I/O。

超融合恰恰是为了解决这个问题，才被带到了虚拟化和容器领域。同时，业内也存在不同的解决I/O问题的方法，我们先尝试分析下其他的解决方法：

解决方法一：在存储设备采用SSD做Cache，加速I/O。这在一定的规模下可能有效，但是存储设备的SSD Cache通常比例较小，不足5%的容量比的情况下，自然满足不了用户的热数据的缓存需求。另外，仍然无法随需扩展，所有的数据仍然要从集中的存储控制器流出，这个集中的“收费站”势必堵塞“高速公路”。

解决方法二: 使用服务器侧SSD做Cache，加速I/O。这种类似的解决方案，通常缺乏高可靠性软件的支撑，服务器端的Cache如果用做写Cache，存在单点失效的问题，需要在多个服务器的Cache设备上，做副本来提供可靠性，可以说这是一个阉割版的超融合架构，将Cache放到服务器端，仍然使用传统存储，当Cache满，需要被写回传统存储的时候，仍然被传统存储的“控制器”限制整体性能。

我们看到，上面的两种方案都是受限于传统存储的结构，超融合存储则不一样，通过完全去掉传统存储，利用分布式文件系统来提供“不可限量”的性能和容量，在这个基础上，再通过Cache进行加速，甚至全部使用闪存（全闪存产品）来构建都是自然而然，不被限制了。

因此，超融合架构不是为了让单台服务器的存储飞快，而是为了让每增加一台服务器，存储的性能就有线性的提升，这样的存储结构才不限制企业业务的运行，并保证业务的可靠性。