在数据中心超融合与虚拟化部署实践中，内存资源短缺常常成为制约虚拟机部署密度提升的核心瓶颈。浪潮云海incloud rail v8.0正式推出创新性内存超分能力，依托内存池化架构，实现dram内存的跨层级互联与深度融合，突破内存分层协同算法关键技术，打造统一、弹性的内存资源池，达成数倍于物理内存容量的超分效果。该技术不仅显著提升单台服务器可承载的虚拟机数量，更大幅优化整体基础设施投入成本。
当前，随着数字化转型持续深化，文旅、电商、物流等行业的业务呈现典型“潮汐式”特征，其内存需求在高峰期急剧攀升。为保障瞬时高并发访问，企业往往被迫采购大量高成本、低负载率的DRAM内存资源，造成严重浪费。与此同时，大型互联网企业广泛使用的Redis缓存、消息中间件等高内存依赖型应用，受限于传统服务器硬件架构，难以灵活扩展内存容量，制约业务弹性伸缩能力。
内存池化与智能分层管理
在传统虚拟化环境中，内存分配多采用静态预分配模式，导致不同负载类型的虚拟机之间内存使用率差异显著，整机内存平均利用率长期处于低位。而内存池化后，需对冷热数据在异构内存区域间的动态分布进行实时调度与优化。
浪潮云海InCloud Rail自主研发内存冷热数据智能分层引擎，支持毫秒级响应的数据迁移与分布策略调整。其内核层以虚拟机为粒度，精细化管控内存页在高速区与大容量区之间的分布逻辑，并通过并发读写路径优化机制，充分释放各内存层级独特的I/O性能特性，有效降低平均访问延迟，同时提升整体吞吐能力。
该方案在提升单节点虚拟机密度的同时，兼顾关键业务虚拟机的服务质量（QoS），确保性能稳定性，为企业构建具备自适应演进能力的可持续内存资源体系提供坚实支撑。
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图1：内存超分配置页面
图2：多倍内存超分实测效果
「 实测数据 」
1. 基于redis-benchmark基准模型开展多倍内存超分场景测试，借助智能分层机制将非活跃内存页自动迁移至冷内存区域。在虚拟机内存满载运行状态下，写入性能下降幅度控制在10%以内，读取性能衰减不超过15%；
2. 对比传统部署方式（运行10台32GB内存虚拟机），启用内存超分后可稳定运行100台同规格虚拟机。尽管单台虚拟机QPS略有回落，但整体集群QPS性能反而提升达46%。
典型应用场景：VDI云桌面内存超分 —— 企业TCO直降70%
依托内存池化与智能分层能力构建的内存超分解决方案，可深度适配VDI云桌面、Dev/Test多租户云环境，以及为应对突发流量而预留冗余内存的传统架构场景，切实助力企业压降全生命周期总拥有成本（TCO）。
以某头部综合性集团为例，其基于浪潮云海超融合V8.0搭建VDI办公平台，全面覆盖行政管理、销售支持、员工培训等轻量级办公场景。用户日常操作主要包括网页浏览、Office文档编辑、邮件收发及音视频会议等，实际内存占用仅为2–4GB。然而，传统方案仍需为每桌面分配8–16GB内存以预留安全余量。
借助新一代内存超分技术，该集团实现了高达5倍以上的内存复用率，单台256GB物理服务器即可承载160+台4核8GB规格的轻办公桌面，基础设施采购与运维成本综合降低逾70%。
数倍级内存超分能力不仅显著改善私有云环境中普遍存在的CPU资源闲置问题，更进一步拉升虚拟机部署密度。在同等预算约束下，InCloud Rail V8.0交付更高性价比的超融合基础设施平台；即便面对极端高内存压力场景，系统依然保持高可用性与性能一致性，为云底座提供更高密度、更强韧性的计算与存储一体化产品能力。
