|IDV何以如此神通广大？

纵观计算模式的发展历史，算力一直在集中式与分布式之间循环往复，所谓“分久必合，合久必分” 。

最初大型机时代：

多人共享一台主机，所有算力集中在大型机上；

个人计算机时代：

人们拥有了自己的计算机，算力分布在每一台个人设备上；

进入云时代：

人们利用高速网络，可以共享云端的海量计算和存储资源，计算力又集中于云端，由此而出现的虚拟桌面架构（Virtual Desktop Infrastructure ， VDI）大受企业欢迎， VDI的“集中计算、集中管理”模式确保了企业数据的安全尽在掌控。

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但是，随着人工智能技术的发展和5G网络的商用落地，业务场景日益复杂，企业对终端的算力、灵活性、可扩展性和稳定性都提出了新的要求。
然而，由于VDI架构存在服务器端计算压力过重、终端算力不足、过度依赖网络以及终端扩展性差等问题，不能完全满足企业对终端的新需求。
在这种背景下，终端具备算力的IDV（Intelligent Desktop Virtualization）架构应运而生，至此桌面云架构开启了新一轮的更迭之旅。
IDV平衡“云”和“端” ，智能应对多业务场景
云端与终端的算力如何分配，其实可以根据应用场景需要，进行更好地平衡，这也是英特尔提出的IDV架构所要解决的问题。
在英特尔看来，企业用户可以利用IDV重新分配算力，实现云端与终端算力的有效平衡。
IDV架构基于“集中管理，分布计算”的理念，一方面可以降低服务器端的计算和存储压力，另一方面终端拥有了算力，可以更有效地支持复杂多样的本地化场景。
综合来看， IDV架构具有以下五大优势：
智能分配算力到终端
IDV解决方案多采用以英特尔?酷睿? 为代表的CPU ，可智能地实现算力在终端设备上的分布，在减轻服务器的计算、存储压力的同时，让终端设备拥有平行处理关键业务的能力，满足企业对实时性要求较高的数据处理工作的需求。
尤其是进入5G时代，终端将面临更多、更复杂的计算问题，对终端的算力需求必将增加，例如，终端拥有算力，就可以支撑起对未来大规模传感器数据进行实时分析。

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实现IT集中管理
在IDV架构中，虚拟机镜像、数据备份都存储在云端服务器中，系统和软件程序可由云端统一推送到终端的虚拟桌面，同时服务器还能监控数据的访问和调用，及时发现并解决问题，从而实现对镜像、权限、数据和硬件设备的集中管理，降低终端管理难度，提升IT管理效率。

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提升终端设备的扩展能力
基于IDV架构，终端设备可搭载英特尔?酷睿?处理器和具有丰富扩展接口的主板，实现终端与各种外部设备的连接。
这样，用户可以自主接入各种类型的打印机、U盘硬盘、鼠标键盘等外部设备，同时在云端， IT管理人员也可以设置外设权限管理，比如，选择对用户开启或禁止访问光驱、USB、打印机等外设，又确保了数据的安全。