容器的整合推動了服務器的選擇
虛擬化容器代表了一種相對較新的虛擬化方法，其允許企業的開發人員和IT團隊將應用程序創建和部署為打包的代碼和依賴在一起關系的實例——但容器共享相同的底層操作系統內核。容器對于高度可擴展的基于云的應用程序的開發和部署非常有吸引力。
與虛擬機整合一樣，計算資源將對服務器可能承載的容器數量產生直接的影響，因此用于容器的服務器應提供足夠數量的RAM和處理器內核。更多的計算資源通常會允許更多的容器。
但是大量的同步容器會給服務器帶來嚴重的內部I/O挑戰難題。每個容器必須共享一個通用的OS內核。這意味著可能有數十個甚至數百個容器試圖與同一個內核進行通信，導致操作系統延遲過大，從而可能影響容器的性能。同樣，容器通常作為應用程序組件部署，而不是完整的應用程序。這些組件容器必須相互通信，并根據需要進行擴展，以提高整體工作負載的性能。這會在容器之間產生巨大的——有時是不可預測的 ——API流量。在這兩種情況下，服務器本身的I/O帶寬限制以及應用程序的架構設計效率都會限制服務器可能成功托管的容器的數量。
當許多集裝箱化的工作負載必須通過局域網或廣域網與服務器之外進行通信時，網絡I / O也可能造成潛在的瓶頸。網絡瓶頸可能會降低對共享存儲的訪問速度，延遲對用戶的響應，甚至導致工作負載錯誤。考慮容器和工作負載的網絡需求，并為服務器配置足夠的網絡容量——既可以是一個快速的10 GbE端口，也可以是多個1 GbE端口，這些端口可以集中在一起，以提高速度和彈性。
大多數類型的服務器均能夠托管容器，但是采用大容量容器的企業組織往往會選擇采用刀片服務器來將計算容量與測量的I/O容量結合起來，將容器分散到多臺刀片上以分配I/O負載。惠普企業公司(HPE)的ProLiant BL460c Gen10服務器刀片便是這類服務器的一個例子：其擁有多達26個處理器內核和2 TB DDR4內存。
可視化和科學計算會影響企業如何選擇服務器
圖形處理單元(GPU)越來越多地出現在服務器級別，以幫助執行從大數據處理和科學計算到更多與圖形相關的任務(如建模和可視化)在內的數學密集型任務。GPU還使IT能夠在受到更好保護的數據中心中保留和處理敏感、有價值的數據集，而不是讓數據流向容易復制或被盜的業務終端。
一般來說，對GPU的支持只需要在服務器中增加一款合適的GPU卡——對服務器的傳統處理器、內存、I/O、存儲、網絡或其他硬件細節幾乎沒有影響。但是，企業級服務器中包含的GPU適配器通常比可用于桌面臺式機或工作站的GPU適配器復雜得多。事實上，GPU越來越成為刀片系統的高度專業化模塊。