这五、六年以来，VMware陆续宣布多个产品或功能研发计划，涵盖容器、Kubernetes、边缘数据中心、自动化管理数据中心、区块链，甚至协助合作厂商提供多云服务、电信云自动化、DPU集成应用等多种场景，而外界最为熟悉的例子，应该是Pacific计划，VMware在2019年8月底举行的年度全球用户大会VMworld公布，基本上，它是将vSphere以Kubernetes作为控制层、进行重新架构的工程，而且，他们也预告，新成立的Tanzu系列产品也将包含这项功能，过了一年后，相关产品与功能正式上市，成为VMware vSphere with Tanzu，以及VMware Cloud Foundation 4.1 with Tanzu。
回顾过去，VMware每年公开宣布这类研发计划的时间，大多集中在第三季举行的年度用户大会VMworld期间，今年也不例外，他们一口气发布了5项以上计划，数量大胜以往，而从这些计划的内容，或许也能窥见VMware对于未来的产品技术预期。
首先是Arctic计划，VMware表示，这是服务器虚拟化平台vSphere的下一波进化，能让每一家企业设置与使用混合云环境。
其次，是针对云计算解决技术方案VMware Cloud系列，他们发布Capitola、Cascade、Ensemble等3大计划，分别对应：软件定义内存实例、针对开发者与DevOps所需的Kubernetes基础架构程序声明接口，以及用于VMware Cloud的统一控制层。接着是，应对分布式服务之间的连接，为了让用户更清楚地掌握放置在云计算服务的所有资产，以及之间的依赖性，VMware宣布推出Dawn Patrol计划（但具体的技术运用细节尚未公布）。
除了上述计划，推动技术研发与创新的VMware首席技术官办公室（OCTO），也在今年VMworld大会，公布多个计划，包含安全、机器学习、边缘运算、现代化应用程序、多云运算等领域，而这些研发工作的代称分别是：Crypto Agility、Radium计划、Santa Cruz计划、Bring Your Own Host、Idem计划。
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VMware祭出多项创新计划
往年VMware都会公布几项产品创新功能发展计划，今年也不例外，但披露的技术研发计划数量之多，堪称是史无前例。
VMware在本次VMworld大会发布的计划，包括聚焦在vSphere延伸混合云的Arctic计划，以及Cascade、Capitola、Ensemble等提升VMware Cloud应用能力的计划，而隶属于VMware首席技术官办公室的创新引擎计划下的xLabs实验室，也针对安全、机器学习、边缘运算、现代化应用程序、多云运算等领域，介绍他们正在发展的5大计划。
Arctic计划：让vSphere能够连接云计算服务
在VMware全力推动跨云服务的态势下，VMware今年在VMworld大会宣布发展的第一项计划就是Arctic，目前已发布技术预览版，这项研发计划将以原生方式，直接在vSphere集成连接云计算服务的能力，让vSphere具备云计算服务感知（cloud-aware）的特性，促使混合云服务架构成为vSphere默认的运营模式。
用户可获得随需访问VMware Cloud云计算服务容量的能力，并经由vCenter快速访问这些资源，以及部署VMware最新主打的Cross-Cloud Services。相对地，许多目前正在内部环境使用vCenter的IT人员，能在这样的混合云环境下，继续发挥他们的领域专长，也能弹性运用vSphere新扩展的云计算访问能力。
举例来说，用户仅需通过几个鼠标点击的动作，即可快速激活灾难恢复至云计算服务的功能，或是运用云计算上的安全服务，提升威胁的侦测，以及勒索软件防护能力。
在应用的定位上，VMware也期盼，在Arctic计划持续发展之下，能协助企业服务器虚拟化环境中，踏出使用多云架构的第一步，并能顺势走向IT即服务的运营模式。基于这样的云计算服务感知与连接能力，用户可随需访问所需的IT资源，能动态扩张与缩减用量，不会面临过度构建或担忧容量不足、难扩展等窘境。
同时，用户也能从原本的vCenter部署环境，管理任何VMware Cloud端点，但凡企业的私有云、超大规模数据中心，以及加入VMware Cloud供应商计划的云计算服务，而能根据地理区域、主导权、性能、成本等需求，进行灵活部署，活用各个VMware Cloud端点的特色。
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vSphere大进化！直接涉足混合云
若想更直接构建混合云、跨云服务架构，VMware将会通过目前正在发展的Arctic计划，促使企业普遍使用的服务器虚拟化平台vSphere能够进化成混合云平台，届时将以原生方式集成云计算服务连接能力，让用户可以通过vCenter访问云计算服务容量，以及VMware Cross-Cloud服务。
Cascade计划：提供声明式的K8s资源访问接口
同样是面对多云环境，相较于Arctic计划着眼于IT运维人员，希望能满足他们充分提供企业IT资源的需求，VMware本次发布另一个Cascade计划，则是针对开发人员与DevOps人员，期盼能协助他们快速开发与部署现代化应用程序。
目前VMware已发布Cascade计划的技术预览版，这项研发将提供支持业界标准、基于Kubernetes的程序化接口，其中将具备通用的声明式资源耗用接口，而且，能够同时适用于基础架构即服务（IaaS），以及容器即服务（CaaS）。
具体而言，Cascade可横跨VMware Cloud环境的IaaS与CaaS，提供统一的Kubernetes访问接口，目前将有命令行、API、图形用户接口仪表板等三种操作形式。
根据VMware的规划，这项计划会构建在开放的基础平台上，而第一个里程碑是推出开放源码的VM Operator软件，目前这个项目已在GitHub公开，其作用是提供一套Operator，将虚拟机管理的功能加入Kubernetes其中，初期将聚焦在vSphere这个服务器虚拟化平台，促使VMware Cloud环境能够激活虚拟机服务。
对照过去VMware推动的Pacific计划，是将Kubernetes深度集成在vSphere，今年新发展的Cascade计划，则是着重在引入与应用Kubernetes的Operator模式，将Kubernetes基础架构转为VMware Cloud环境的抽象层，而在这样的模式之下，能提供一个云计算的使用接口，让IT运维团队在面对任何Kubernetes的环境时，能够当地理区域横跨、治理、快速恢复等工作上，获得更多弹性。
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针对多云环境提供声明式K8s接口
随着Kubernetes已经深度集成在服务器虚拟化平台vSphere，VMware今年VMworld大会新推出Cascade计划，打算将Kubernetes的Operator模式运用在VMware Cloud环境上，使Kubernetes成为抽象层的基础架构，如此能提供统一的云计算使用接口，进而在任何Kubernetes的环境其中使用，使其获得地理区域横跨、信息治理，以及快速恢复的机制。
Ensemble计划：针对多云环境提供单一控制层
由于VMware Cloud所涵盖的IT环境日益广泛、复杂，甚至是破碎，例如横跨私有云、公有云、边缘数据中心等多云架构，为了简化管理与运维，VMware今年宣布推出Ensemble计划，希望能够提供统一的控制层（unified control plane），其中将会横跨vRealize Cloud Management系列服务，来产生一贯的状态查看，借此改善IT运维效率。
在Ensemble计划目前发布的技术预览版，有几个重点。首先，是简化与加速用户使用多云环境的过程，VMware将提供以应用程序为中心的协作式用户接口，将不同的角色进行统一。其次，是规整与强化VMware发展的多云管理功能，并支持该公司去年开始倡议的云运维模式（Cloud Operating Model），让用户能够将其用于各种云转型的阶段其中。
根据VMware目前的技术发展规划，Ensemble初期将直接支持两种混合云构建状态用户，一是处于起步阶段的用户，另一是正在进行构建的用户，而且，相关功能将会内置在VMware Cloud on AWS主控台其中，可提供vRealize服务的自动化设置，以便完成注册，并能支持已部署VMware软件定义数据中心环境的用户。
通过Ensemble计划所增设的新功能，VMware表示，用户仅需一键操作，即可添加与使用云计算管理功能，同时，这项计划也能协助VMware Cloud on AWS用户，进行迁移规划，进而促使他们快速、安心地采用混合云架构。
同时，基于上述新特色，用户操作这些服务时，能够更专注在混合云的应用案例上，因他们能借此获得可行性的处置动作推荐，尽早解决或预防性能、可用性、容量等层面的问题。
目前Ensemble计划的技术预览版提供了哪些重要特色？首先，是针对特定应用案例，能提供业务洞察分析信息，对于在任何云计算环境其中，会影响应用程序正常运行的各种问题，用户皆可经由这样的形式尽早掌握，进而进行解决；第二，是能以用户在云计算服务执行的应用程序为中心，以及依据用户扮演的不同角色（身为云计算服务供应商或云计算服务用户），提供可自定的信息查看方式，而且，VMware的解决方案还可以搭配机器学习技术来了解用户需求，提供量身打造的信息呈现方式。
接着是提供统一的组态管理与变更历程回顾记录，让用户得以查看异动的部分、回到变更的时间点进行查看，以及重组拓扑架构下的多份快照。
若要横跨整个vRealize服务去执行全局搜索，VMware在此也提供单一用户接口，让用户访问所有相关信息。如果要进行更深入的调查与分析，Ensemble也针对vRealize服务，提供前后文内部的切换功能（In-context switching）。
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解决多云环境的IT集中管理难题
应对多云环境下的管理需求，VMware今年推出了Ensemble计划，将搭配vRealize系列解决方案，来集成与自动执行多云环境下的运维与治理作业，提供集中的自助式服务、规模伸缩调整、状态测量与监控等功能，让IT人员能在此访问所有的资料、执行分析与进行工作流程，简化大规模部署云计算环境的后续管理工作。
Capitola计划：促成软件定义内存应用，可兼容更多新兴技术
从服务器虚拟化平台日渐普及之后，后续引发了软件定义数据中心、超融合基础架构的应用，于是，运算、存储、网络等IT系统资源都可以通过软件来定义，关于内存却一直无法经由这样的方式来运用，而导致内存的利用率低、容量使用缺乏效率。
这些年以来，IT业界虽然陆续出现多种新兴的内存技术，从传统的动态访问内存（DRAM）、闪存（Flash Memory）、磁阻式随机访问内存（MRAM）、铁电随机访问内存（FeRAM），甚至持续性内存（PMEM），不同的内存互联接口，像是NVMe、CXL、CCIX，它们之间又有性能与成本的选择，而使得内存的多样运用难以取得重大的进展，为此VMware决定发展Capitola计划，并于今年VMworld大会推出技术预览版。
简而言之，VMware之所以要推动这项计划，就是为了能够设计出软件定义内存（software-defined memory），基于这项新研发的技术，可以简化内存基础架构运维方式，消除内存孤岛，以及被迫缩减经常访问的内存用量等状况，期望能应对现今与下一代应用程序的内存运用需求，其中将通过汇集多种层级的内存，例如，DRAM、PMEM、NVMe固态存储等，提供具备最佳性价比的内存资源配置，提供统一使用模式，让应用程序以单一方式访问。
而基于这样的内存运用做法，也有助于赋给应用程序具备更大的能力，来处理与使用大规模的资料，避免数据中心的内存子系统成为瓶颈。相对地，用户能够快速扩展应用程序执行规模与成本效益，VMware表示，当用户需要更多内存时，可因此配置到超过单台实体服务器所具备的内存容量。
在应用上，Capitola将会紧密集成ESXi内存管理机制，确保vSphere本身的多种功能，像是分布式资源调度器（DRS）／动态线上迁移虚拟机，能够横跨新进与既有的内存分层配置。
同时，这项计划也将结合广泛的内存与服务器厂商生态系统，用于内部构建数据中心、云计算服务。而目前VMware在此合作的对象，有Cisco、Dell、HPE、联想等4大服务器厂商，以及大型内存与固态存储供应厂商，例如，英特尔、美光、三星，而在独立软件厂商的部分，VMware也已经找上多家公司合作，如SAP、Teradata、Hazelcast。
在整体发展上，VMware也表示，Capitola会分多个阶段发布功能，在初期，会聚焦在主机层级内存分层，后续将会发布可延伸至集群的功能。
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补足软件定义数据中心最后一块拼图
服务器虚拟化技术虽然解放了运算、存储、网络的桎梏，但是，随着应用程序需要处理的资料规模日趋庞大，原本依附在运算技术的内存资源配置，重要性也跟着增大，为了能够活用新兴内存技术，更灵活地运用资源，VMware今年推出Capitola计划，发展软件定义内存技术，借此融合DRAM、PMEM、NVMe固态存储等性质的内存访问方式。
VMware首席技术官办公室也发布多项技术创新计划，预告未来发展
为了展现VMware持续追求创新的动力，该公司的首席技术官办公室也在VMworld大会，宣布多项研发计划。
其中，与边缘运算、现代化应用程序有关的应用，主要是Santa Cruz计划，能让部署在边缘位置的单一设备，同时执行SD-WAN的网络服务，以及容器应用程序，基于这样的架构，VMware所设想的主要场景是：应用程序或服务如果能在遵循OCI标准的容器中执行，就能在Santa Cruz执行，而有了这样的环境，公有云企业可将他们设计的服务进行打包，以便在边缘运算容器环境执行。
这也意味着，用户仅需一台设备，就能同时执行网络服务、容器、云计算服务，一旦业务需要变更，新的应用程序与服务可随时部署至边缘环境的站台，就像日常的软件更新。
至于另一个Bring Your Own Host的功能研发，用于Tanzu Kubernetes Grid（TKG），用户凭现有IT基础架构平台（操作系统与硬件设备），即可执行TKG，以便体验TKG部署与运行弹性。
在机器学习的研发计划上，VMware推出了Radium，目的是让应用程序能善用各种硬件加速运算技术，但凡GPU、IPU、TPU，使其不会面临限制，或软件依赖性要求。事实上，这项计划的推进，主要是奠基于VMware去年推出的GPU资源共享与网络共享技术，也就是vSphere Bitfusion，可支持Nvidia、AMD、Intel、Graphcore等厂商的硬件加速运算设备，而能用于机器学习的工作负载上，同时也能经由以太网络、InfiniBand网络，将应用程序动态附挂至硬件加速器。