超大規模計算有十分誘人的前景，並且幾乎每個人對其發展前景都有自己的見解。
亞馬遜、谷歌、facebook和微軟通過選擇分布式和松耦合的架構實現了巨大的效率提公升。
與這些大規模架構相反，資料中心架構歷來青睞高可用性系統，它們將儲存、計算和網路部署在成千上萬商用伺服器節點上。
這些超大規模先驅甚至針對特別的需求設計自己的伺服器、交換機和儲存節點。使得雲服務可以很容易地隨著需求增加而擴容，按需無縫新增資源。
他們使用先進的糾錯技術分配資料，從而獲得容錯能力。這種方式利用龐大的伺服器規模有效彌補無法使用**高效能伺服器的不足。
事實上，如果他們沒有採用超大規模系統，也沒有使用其自動配置和無縫擴充套件能力，這些雲服務提供商很可能無法提供目前的服務。他們可能不會在第一時間就能開發部署出像aws和azure這樣的服務。
採用超大規模的成本問題
目前，it預算將大量的資源分配給支援自定義的成本節約方案，這些方案可以廣泛地橫向推廣，應用到不同的場景。這已經或者正在轉變為新的工作模式。
與此相反的，傳統企業更願意購置更穩定的、無需博士水平即可操作和維護的成套解決方案。本質上，服務提供商花費更多的錢在人的身上來節約技術上的開銷，而對企業而言，人和技術上的投入權衡是正好相反的。
因此，很少有傳統企業成功的轉向使用超大規模雲計算也就不意外了。
絕大多數傳統企業缺乏使用超大規模雲計算服務的先進技術能力——事實上，他們並沒有足夠的長期穩定業務量來分攤使用那些技術的成本——而另一些傳統企業在傳統應用和解決方案上已經做了太多的投資。因此，這些企業根本不相信超大規模雲計算更適合他們的企業規模。
即使你開始考慮讓雲服務**商幫助你將企業轉移到超大規模雲上，根據雲容量規劃專門機構vmturbo的最新研究報告，大多數中小型企業嚴重低估了部署雲服務的成本。
控制和相容性問題
vmturbo的報告中說，部署雲服務有很多問題，尤其是企業過於注重公有雲的快速供給的優勢，而較少關注到控制、相容性和戰略眼光的問題。
除此之外，企業缺乏對其現有基礎設施成本的正確認識，因此缺乏對比的基準。
vmturbo指出為使用超大規模雲系統，企業需要做兩件重要的事。第一，企業需要乙個向多雲基礎設施演進的策略，即搞清楚什麼事情要做到什麼程度。
第二，企業不僅僅需要由雲編配框架提供的自動資源分配的能力，還需能動態的進行自動配置、規模容量調整以獲得最佳的效能和最高效的資源利用率。
然而事實上，許多中大型企業已經負擔得起使用超大規模雲系統的成本，而且幸運的是，一系列其他的優勢和進步逐漸使之變得越來越容易。
新技術(如企業級快閃儲存器儲存)以及軟體定義架構的普及(如facebook主推的開放計算專案)與融合架構相結合，將超大規模雲的基礎元素向更少的自定義和更通用的接入方向發展。
重組的挑戰
超大規模架構仍然會為it技能和角色帶來巨大變化，並且涉及到大量重組，因此帶來一些挑戰。它最適合於新的構建(或至少新專案)，而不僅僅是作為技術改型。
大量的效率增加往往發生在資料中心設計階段。例如，你可以不採用冷水機製冷，切換到自由空氣冷卻和中壓配電，使資料中心的溫度保持在乙個更高的水平。
研究表明，將資料中心環境溫度提高每1攝氏度，將節省2%的用電量。
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