想必大家在写论文的时候都会遇到烦恼，小编特意整理了一些《云技术论文范文(精选3篇)》，供大家阅读，更多内容可以运用本站顶部的搜索功能。摘要：随着我国计算机技术的迅猛发展，云计算是在并行计算、分布式计算、网格计算的基础上逐步发展起来，并且得到了广泛的应用。但是，云计算及云平台的系统架构一直是许多计算机工作者研究的对象，主要集中于云计算平台底层基础设施的构建和云平台软件系统构建两个层面。
第一篇：云技术论文范文
云计算的架构及核心技术
摘要：云计算的核心技术主要包括云架构体系、云核心技术、云的未来走向等三各方面，其中云架构体系部分，主要包括SaaS、PaaS、IaaS在内的云服务层，以及包括用户层、机制层、检测层在内的云管理层。云核心技术主要包括MAP-Reduce编程模型、海量数据分存技术、海量数据管理技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术等五大内容。“云计算”的未来走向目前仍存在着挑战与机遇。
关键词：云计算; 架构体系; 核心技术
Key words：Cloud Computing; Architecture System; Core Technology
0引言
云计算是近年来的一个热门词汇，其含义已经跨越了学术和科技界，并且融入到许多社会行业之中。根据美国国家标准与技术研究院(NIST)的定义[1]，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池(如计算设施、存储设备、应用程序等)的计算模式。
近年来，新一代大规模的互联网应用的发展势头极为迅猛，其中主要包括数字城市、网络教育、网络传媒、搜索引擎、电子商务、电子政务、在线视频、产业应用、主题应用等，这些应用的最大特点就是数据存储量大、增长速度快、以及维护费用高。据统计，传统企业在IT建设中所投入的费用，用于软硬件更新与商业价值提升的费用仅占其中的20%，而用于系统维护的费用则占到了80%。另据2006年IDC对200家企业的统计，部分企业的信息技术人力成本已达到l 320美元(每人/每台服务器)，而部署一个新的应用系统则需要花费5.4周[2]。面对如此庞大的数据和高昂的成本等现实问题，如果能引入“云计算”的技术和方法，相应问题即有望获得根本性的解决。本文即对“云计算”的架构体系及其核心技术展开深入的探讨与剖析。
1云计算的架构体系
云计算这种新的应用技术虽然涉及到非常多的产品与技术，且貌似错综复杂，但是如果对云计算系统进行深入分析，其架构体系仍是清晰且确定的，云计算的具体架构体系概略如图1所示。该架构体系主要分为“服务”和“管理”两大组成部分。
1.1云计算的服务设计
在服务设计中，所提供的主要是基于云计算的各种云服务，其中共包括三个服务层。一是Software as a Service层(简称SaaS)，软件即是服务，其作用就是将各种应用软件以Web的方式提供给广大用户;二是Platform as a Service(简称PaaS)，平台就是服务，其作用则是将应用开发与部署这个大平台作为一种服务提供给各种用户;三是Infrastructure as a Service(简称IaaS)，基础设施就是服务，相应作用就是将最底层、最基础的各种计算和存储等功能以及其他资源作为一种服务提供给广大用户。虽然这三个服务层所提供的服务完全不同，但是各层之间却是相互独立，又相互依存的关系。如：软件服务层(SaaS)的产品和服务，必须依赖平台服务层(PaaS)以及基础设施服务层(IaaS)的各种技术与资源。下面即对各层的功能性质进行全面的阐述和呈现。
1.1.1软件服务层(SaaS)
这是最先出现、也是最常见的云计算服务。在该种服务模式下，用户只要能进入互联网，就可以通过浏览器直接使用或运行放置于云层上的资源或应用。云层上的软件配置和硬件设施都由SaaS云供应商负责统一的管理和维护，供应商可以设置用户免费使用，也可以设定用户按需使用并收取一定的费用。这种云服务最大的好处就是用户勿需再为软件的安装、升级以及病毒防护等问题付出考虑，而且更重要的则是免除了用户在硬件和软件方面的高昂费用支出。SaaS的前身其实就是ASP(Application Service Provider，应用服务提供商)，但是其概念和思想已经和ASP相差甚远。Salesforce.com 和Netsuit都是最早的ASP厂商。直到2003年后，当时的ASP 企业在Salesforce的带领下转向了SaaS的研发，并随着技术和商业的不断成熟，国外的一些SaaS的企业(如Salesforce、WebEx和Zoho等)已经获得了可观的成功，而国内的一些企业(诸如用友、金算盘、金碟、阿里巴巴和八百客等)也正积极地加入到SaaS这一行列中来，以尽快提升其科研实力。
1.1.2平台服务层(PaaS)
因为PaaS的整合率非常惊人，诸如Google App Engine这样的一台服务器，即能够支撑成千上万个应用，也就是说，PaaS是最经济的一种平台服务模式，为此PaaS面向的用户主要是技术开发人员。而且不论在什么时候、什么地点，用户都可以在PaaS这个平台上编辑各种文档，以及对SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)进行测试和部署等。并且尤为重要的是用户在使用过程中，已经不再需要关注服务器、网络、存储以及操作系统等资源的运行和维护。2007年由Salesforce公司开发的Force.com是业界的第一个PaaS服务平台，但在云计算三个服务层中却是最晚出现。通过这个平台，用户不仅可以对Salesforce所提供的各种开发工具进行轻松的设计与应用，而且还可以将各种应用在Salesforce的基础设施上进行直接部署，并获得良好实现。2008年4月，Google公司推出了Google App Engine，由此PaaS平台的服务范围，开始从在线商业应用层面扩展到普通的Web应用层面，这就使得越来越多的用户开始了解、熟悉并逐渐体验到了PaaS服务的强大功能。
1.1.3基础设施服务层(IaaS)
用户可以通过IaaS基础设施服务层，从云计算供应商处获得所需要的计算、存储、网络、服务器以及操作系统等资源及应用，并且用户只需按资源租用量付费，而其余所有的维护与管理工作只需要交给IaaS供应商去完成即可。其实，类似于IaaS的想法早就问世，诸如VPS(Virtual Private Server，虚拟专用服务器)和IDC(Internet Data Center，互联网数据中心)等，只是，在IaaS出现前，相应的关键技术并未得到有效解决，因而使得该种服务除了价格高昂之外，在其性能和使用等方面都还存在许多问题，这就决定了基础设施服务层(IaaS)在大中型企业的用户中并未获得广泛采用。直到2006年底，Amazon权威发布了EC2(Elastic Compute Cloud)这一IaaS云服务之后，并且由于EC2具有着技术、价格和性能等诸多方面的明显优势，才使该种服务得到了业界的广泛认可和接受，随之IaaS就开启了其高速发展之路，纽约时报就是率先采用IaaS技术与服务的著名大型企业之一。
1.2云计算的管理设计
整个云计算中心能否得到有效的管理，能否安全、稳定地运行，这就是云计算管理层的任务，相应地也是其功能所在。云计算管理层属于云计算的核心部分，而与过去的数据中心相比，云计算的鲜明优势即在于云管理具有出众的优越性。同时，这一层也是前面三个云服务层的重要基础，可为云服务的每一个层面提供管理、维护、安全、运行等多方面的功能和各种重要的技术支持。具体实现如图2所示，云计算管理层一共由九个模块组成，而这九个模块又可以再分为三层——用户层、机制层和检测层。下面即对各层展开逐一的分析和介绍。
1.2.1用户层
这是面向云用户的功能管理层，云管理人员通过各种不同的功能为用户提供优质的服务。该层面共包括四个模块：用户管理、客户支持、服务管理和计费管理。具体地，用户管理是各个系统的通用问题，云计算也概莫能外。并且云计算中最为核心的关键问题就是要使每一个云用户均能得到舒畅、而又方便的客户体验。客户支持模块的主要任务则是要建设一套基于云计算技术的、非常完善的客户支持系统，能够按照问题的轻重缓急或者用户的优先级别依次帮助用户解决各类疑难问题。而服务管理模块就是按照SOA(Service-Oriented Architecture，面向服务的架构)的设计规范，将云上各种应用的不同功能进行服务拆分，再通过定义良好的接口和契约将已经拆分出来的服务进行排列，这样做就可使整个系统更加灵活，从而能够更具效果地、以及更方便、快捷地为各种不同类型、多种不同需要的客户实现高效、定制的服务。此外，计费管理模块即是利用检测层的监控系统采集到的相关数据，有针对、有目的地将不同用户所使用的不同资源或者不同服务进行有效统计，并通过完善、详细的报表形式向各个用户收取准确费用。
1.2.2机制层
要对云计算进行有效的管理，就离不开云管理的机制层。如果没有云管理机制的有效运维与整体部署，云计算中心内部就不可能拥有更安全、更环保、更自动的现代管理。和上面的用户层一样，机制层也包含了四个模块：运维管理、资源管理、安全管理和容灾支持。其中，机制层的运维系统越强健，自动化程度越高，云计算的运行就会越出色。资源管理模块主要是对服务器、存储设备、网络设备等物理节点的管理，其功能分别表现为自动部署、资源调度、资源池管理等三个方面。而安全管理模块主要实现对用户账号、数据以及服务平台上的各种应用等IT资源的全面保护，并且能够保证云上的各种基础设施以及云中心所提供的各种资源，可以由用户合法地访问和使用，另外更重要的还要使这些设施和资源免受犯罪分子、恶意程序的侵害。安全管理模块在具体细分上则有访问授权、数据加密、数据备份、安全审计、安全策略、物理安全、网络隔离等七种机制。最后的容灾支持就主要涉及了数据中心级别和物理节点级别两个层面。
1.2.3检测层
这一层涉及到云计算中心各个方面的检测与监控，其主要功能是采集各种相关数据，以供应云管理中的用户层和机制层的选择和使用。对云计算中心的检测与监控主要牵涉三个层面。一是物理资源层，主要任务是检测与监控物理资源的运行状况，比如CPU使用率、内存利用率和网络带宽利用率等;二是虚拟资源层，主要任务是检测与监控虚拟机的CPU使用率和内存利用率等;三是应用层，主要任务是检测与记录每个应用每次请求的响应时间(Response Time)和吞吐量(Throughput)，以判断相关应用是否可以满足预先设定的SLA(Service Level Agreement，服务级别协议)。
2云计算的核心技术
云计算系统运用了多种实用技术，最为关键的则有五种，分别是：MAP-Reduce编程模型、海量数据分存技术、海量数据管理技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术。下面即对这五大核心技术进行重点研究，并给出综述。
2.1MAP-Reduce编程模型
云计算中编程模型的最高原则与要求就是简单易用。编程模型只有简单，用户的操作才会轻松，编程模型也只有易用，用户才能享受到云服务的更大便利，才能对其善加利用，并根据自己的某种特定需要或某个特定目的编写一些简单而且易于实现的小程序，但是前提却必须对用户和编程人员保证后台复杂任务调度和并行执行的完全透明。
例如，针对用户大规模数据集(大于1TB)的并行运算，Google公司就开发了java、Python、C++等编程模型，这不仅是一种简化了的分布式编程模型，而且也是一种高效的任务调度模型。云计算环境下的编程在严格、良好、实用的编程模型的支持下即变得十分简单、便捷。Map-Reduce编程模型就是基于Map(映射)和Reduce(化简)的理论和技术对要执行的问题予以分解，其中的Map程序将相关数据区进行块式切割，并调度或分配给大量的计算机实现相应的数据处理，进一步地Reduce程序即将分布式运算所得到的结果进行汇总与输出。
正是因为MAP-Reduce存在着严格、良好、实用等许多优势，可以使云用户享受到更简单、易用、便捷的服务，为此几乎所有的IT厂商当前采用的编程模型，都是基于MAP-Reduce的先进思想而开发得到的编程工具。Map-Reduce编程模型不仅对云计算来说高度适用，而且对多核、多处理器、cellprocessor、异构机群也具有良好的适用性，并表现了与云计算同样良好的性能。Map-Reduce编程模型的缺点则是只适用于内部松耦合的编写任务，以及能够高度并行化的程序。所以改进编程模式，使其也可适用于内部紧耦合的编写任务，并且能够更为高效地调度和执行任务，就成为Map-Reduce编程模型在未来很长一段时间内研究及发展的重要方向。
2.2海量数据分存技术
数据量的发展已不容忽视，目前的数据库技术已经无法应对这些蜂拥而至的数据浪潮，并且在各个领域均呈现严峻的挑战趋势。这就是人们积极寻找构建新的云存储，即云数据库的原因，期待藉此来容纳海量数据。现有的云数据库系统大体可划分为三类：一类是基于Google开创的GFS(Google File System谷歌文件系统)[3]，主要运用了分布式储存的方式;另一类是以DYNAMO为主体，采用了P2P处理结构;第三类则是Hadoop团队开发的HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统)[4]。大部分IT厂商，包括yahoo、Intel的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。迄至目前为止，该领域开发的具有代表性的云数据库系统主要有：HADOOPDB、HBASE和CASSANDRA。
当前，数据管理面临的挑战在于：如何去应对不断发展的数据规模，如何提供一种良好的可扩展性，并且如何提供一种有着良好成本效益的服务，同时如何去支持在这种模式下具备的良好容错能力，以及形成一种可持续研发的机制。因此未来的数据管理系统，其主要的研究方向即定位在：可扩展性、成本效益和容错性，持续的简化能力和易于管理等等，更重要的还有构造的云数据管理必须能支持多种形式的应用，但这却是一个很复杂的问题，因为每种应用需求都不一样，目前构建的云存储只是针对某种应用或者某种情况而具体设置的，带有一定的局限性，所以支持多种形式的应用将是云数据库研究的核心重点内容。
2.3海量数据管理技术
海量的数据应该怎样进行处理、分析，这就是云计算数据管理技术必须解决的重要问题。而海量的数据集群要怎样才能更好、更快地找到某个特定的数据，则成为云计算数据管理技术首要攻关的技术难题。云计算的最大特点就是对自身存储的海量数据，需要进行大规模的读取、处理和分析，也就是说云数据的读操作频率非常之高，所以云计算海量数据的管理其实就是一种读优化的数据管理模式。
在目前，云计算的海量数据管理技术主要包括由Goog1e公司开发的BT(BigTable)数据管理技术，以及由Hadoop团队开发的开源数据管理技术(HBase)。针对BigTable，Google公司给出了如下定义：BigTable是一种为了管理结构化数据而设计的分布式存储系统，这些数据可以扩展到非常大的规模，例如在数千台商用服务器上达到PB(Petabytes)规模的数据。实际上，云计算海量数据的管理就是一种读优化的数据管理模式，所以BigTable需解决的关键问题就是采用列存储的方式，对海量数据的读操作进行最大限度的优化，从而最充分地提高海量数据的准确读取率。BigTable管理的数据存储结构为： string。其中的基本元素是：行、列、记录板和时间戳。由此可以非常清楚地看出，数据库领域中的列存储数据管理模式就是云计算系统海量数据管理所采用的核心技术，也就是将云上的海量数据按列划分后，再进行有序存储。
综上所述，云计算海量数据管理技术在未来的发展进程中需要解决的关键问题则是应如何提高列存储方式的数据更新速率和随机读取速率。
2.4虚拟化技术
虚拟化技术不仅是云计算基础设施服务层(IaaS)的重要组成部分，而且更是云计算所表现出来的最为重要的特性。根据对象的不同，云计算系统中的虚拟化技术可分为计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化等。其中，计算虚拟化还可进一步细分为应用虚拟化、系统虚拟化及桌面虚拟化。鉴于海量数据为云计算提供了规模庞大的各种资源，为了使基础设施服务实现按需分配，最有效的解决方法就是采用虚拟化技术。虚拟化技术最强大的作用就在于可以让软件应用与底层硬件彼此隔离的情况下，不但可以通过裂分模式实现将单个资源划分为多个虚拟资源，还可以通过聚合模式实现将多个资源接合成一个虚拟资源。在这里主要介绍虚拟机在线迁移技术和虚拟机快速部署技术。
2.4.1虚拟机在线迁移技术
在线迁移技术是在2005年由Clark等人提出的一种具有重大意义的IT技术，当时主要是采用了迭代的预复制(pre-copy)策略进行迁移的。虚拟机的在线迁移技术对整个云计算系统的有效管理，以及云平台中各种服务的实现都具有决定性的重要意义。所谓在线迁移就是指虚拟机在运行状态下实现从这台物理机移动到另一台物理机上的技术。该技术主要有以下三个优点，分别是：
(1)有利于提高云系统的可靠性。这种可靠性主要体现在两个方面，一是当物理机要进行维护时，在线迁移技术可以将该物理机的虚拟机转移到另外的物理机上。二是当主虚拟机发生异常或出现错误时，在线迁移技术可将云服务无缝切换至备份虚拟机，Remus系统即是实现虚拟机在线备份的先行者。这一技术最可称道之处就是当主虚拟机出现异常或错误时，系统的无缝切换不但不会影响任务的执行，而且还将提高系统的可靠性。
(2)有利于优化性能、均衡负载。当物理机的负载过重时，在线迁移技术可以将过重的负载进行部分转移，此时的虚拟机即起到了均衡负载，优化性能的作用。
(3)有利于节能、环保。在线迁移技术还可将零散、空闲的虚拟机予以集中，并进行充分利用，而在虚拟机运行与工作的同时，部分的物理机则可相应地关闭或进入休眠，从而达到节能、环保的目的。
此外，在线迁移技术还可以在不影响服务质量的情况下对云计算的数据中心进行全面的优化和管理。
2.4.2虚拟机快速部署技术
针对怎样的速度才算快这一实际问题，Lagar-Cavilla等人研究了分布式环境下的并行虚拟机fork技术[5]，这种技术最大限度可以在1s内完成32台虚拟机的快速部署。
一般情况下，传统的虚拟机部署要经过创建虚拟机、安装操作系统与应用程序、配置主机属性(如网络、主机名等)、启动虚拟机等四个阶段，这就导致部署速度太慢，完全达不到云服务的高强度、高弹性的性能要求。于是因为受到操作系统fork原语的启发，即有学者提出了基于fork思想的虚拟机部署方式，也就是利用父虚拟机迅速克隆出大量子虚拟机的部署方式。基于fork思想方式下的子虚拟机可以完全继承父虚拟机的所有内存状态信息，还可以在创建后即时可用。快速部署技术最需要解决的就是速度，为此当虚拟机要进行大规模的部署时，可以并行创建多个子虚拟机，而且能在不依赖于父虚拟机的情况下，维持其独立的内存和空间。为了进一步提高速度，就要减少文件的复制开销，“写时复制”(COW：copy-Oil-write)技术则提供了该问题的解决之道：子虚拟机在执行“读操作”与“写操作”时，将会判断该文件是否已被更新，若已更新即将更新后的文件写入本机磁盘。
基于fork思想的虚拟机部署技术是一种即时(on-demand)部署技术，虽然提高了部署速度与执行效率，但通过这种技术所部署的子虚拟机却不能实现持久性保存。
2.5云计算平台管理技术
因为云计算所聚集的资源非常之多，要处理的数据更是非常庞大，所以云计算系统需要的服务器数量也是非常惊人的，并且这些服务器都可能放置在不同的地点，还要同时运行着成百上千种不同的应用。怎样才能更有效地管理这众多的服务器，怎样才能更好地保证整个系统随时随地都能提供不间断的云服务，这对于云计算来说是一个堪称严峻的巨大挑战。云计算平台管理技术所要解决的最为关键的问题就是怎样才能使众多的服务器可以协同工作，从而以最便捷方式的进行各种业务部署，并以最快的速度发现和恢复系统的故障，再通过智能化、自动化的手段使规模庞大的系统实现并获得最可靠、稳定的运营。
云计算管理系统中至为关键的一环是如何解决系统的可扩展性问题。系统的可扩展性包含两个维度。第一个维度是节点规模的可扩展性，管理系统应该能够管理几万甚至几十万节点规模的云计算平台;第二个维度是网络拓扑的可扩展性，由于监控系统、部署系统等模块需要通过多种网络协议直接对硬件资源进行管理，因此管理系统必须能够适应各种不同的网络拓扑结构，甚至能够管理跨数据中心的云计算平台。
搭建一套云计算平台，强大的监控管理系统是必不可少的。当然，任何工具都不是万能的，专业人员在实际维护过程中发现，云计算平台管理的三大利器Nagios、Ganglia和Splunk也经常会出现误报，如果规则定义得不好，大量的警报邮件将如潮水一样涌来，反而掩盖了真正的问题。可以说，在云计算平台的运维管理上，表现了明显的动态性质，也就是随着规模的不断增大和应用的日益多样，还需要进一步地实践和不断总结[6]。
3云计算的挑战与机遇
我国《北京“祥云工程”行动计划》提出将在2015年，使“云计算”的三类典型服务——基础设施服务、平台服务及软件服务形成500亿元产业规模，由此带动云计算产业链形成2 000亿元产值[7]。据IDC预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5年间可能会出现3倍的增长，2012年可达420亿美元的市场规模，并占据IT支出增长总量的25%份额。Gartner公司也同时预测，云计算服务将在2014年得到强势增长，全球云计算服务市场营收总额将达到1 000亿英镑[8]。这一切均已表明，云计算已经成为IT产业未来发展的重要趋势和潮流方向。如今，亚马逊的云计算系统已经完成了从理论到应用的转化，其云计算部门(AWS)2010年的销售收入即已达到5亿美元，2011年的销售收入也达到了7.50亿美元，到2014年，亚马逊AWS部门的销售收入可将达到大约25亿美元。
4结束语
虽然云计算模式拥有众多优点，但是存在的问题也非常明显，比如数据的隐私问题、信息的安全问题、软件的许可证问题、网络的传输速度问题等等，而这些都需要IT业界公司在今后的产业化进程中对其不断地发展和完善，从而避免一些不必要纠纷与问题的发生。
参考文献：
[1]MELLP，GRANCE.The NIST definition of cloud computing[R]. National Institute of Standards and Technology，2011.
[2]GILLENA，BROUSSARDFW，PERRY R，et at. Optimizing infrastructure：the relationship between it labor costs and best practices for managing the windows desktop[EB/OL]. http：//download.Microsoft.corn/download/a/4/4/a4474b0c-57d8-41a2-afe6-32037fa93ea6/IDC-windesktop_IO_whitepaper.pdf 2007.
[3]GHEMAWAT S，GOBIOFF H，LEUNG P-N-T. The Google file system[C]// Proceedings of the Nineteenth ACM Symposium on Operating Systems Principles， Oct. 2003.
[4]Hadoop：http：//hadoop.apache.org/.
[5]ANDRH，LAGAR-CAVILLAS，WHITYJA，et at.Snow Flock： virtual machine cloning as a first class cloud primitive[J].ACM Trans Comput Syst，201l，29(1)：1-45.
[6]张志宏.云计算平台管理系统的研究与实现[J].电信工程技术与标准化，2012(4)：21-25.
[7]新华网[EB/OL].http：//news.xinhuanet.com/2010-10/06/c_12632881.htm.
[8]eNet硅谷动力[EB/OL].http：//www.enet.com.cn/article/2010/0624/ A20100624674376.shtml.
作者：薛慧丽
第二篇：云计算及其架构技术研究
摘要：随着我国计算机技术的迅猛发展，云计算是在并行计算、分布式计算、网格计算的基础上逐步发展起来，并且得到了广泛的应用。但是，云计算及云平台的系统架构一直是许多计算机工作者研究的对象，主要集中于云计算平台底层基础设施的构建和云平台软件系统构建两个层面。本文详细的介绍云计算的相关概念和理论，分析了实现云平台的核心技术，并基于此，针对云计算架构实施了研究，包括云计算硬件基础设计架构和软件系统架构。
关键词：云计算网格计算系统架构服务器集群
1 概述
近年来，随着计算机技术的高速发展，在诸多研究者的努力之下，已经诞生了许多新技术，云计算技术就是一种新型的计算机技术[1]。目前，作为计算机界研究和应用最为热门的技术之一，云计算将许多热门的、先进的信息技术及其应用大众化，便于人们理解，人们通常对使用云技术或者云裳的服务时，类似于使用家里的水电气一样。
云计算是一种基于并行处理、分布式处理和网格计算等技术发展起来的一种适应现代人们工作、生活和学习需要的新型计算模式，其能够优化计算机资源组合，创新了计算机提供的服务模式[2]。在现代分布式应用系统开发过程中，引入云计算技术，可以大大的降低政企单位IT开发实现和运行维护的成本，同时降低了能源消耗，有效的加快了信息化建设的进程，另外，互联网技术和云计算技术的有机结合，也催生了信息服务产业的模式发生改变，云计算技术将互联网技术、通信技术和传统信息管理技术不断的有机交融，高速驱动和促进了人们的需求和商业模式发生转变。
作为计算机学科的新兴技术之一，云计算已经得到了人们的广泛关注和研究，其架构技术就是诸多系统结构学者研究的方向和热点，本文研究主要集中于云计算平台底层基础设施的构建和云平台软件系统构建两个层面。
2 云计算相关理论技术
2.1 云计算概念
云计算融合了虚拟化技术、网格技术和Web服务技术，其能够有效的组织互联信息资源，满足用户的需求，是一种新兴的网络资源组织结构。云计算作为一种新兴的计算架构和应用模式，具有很多优势，主要包括高可靠性、超大规模及其可扩展性和信息服务的便捷性和通用性[3]。
2.1.1 超大规模及其可扩展性。“云”具有漫无边际、超大规模的自然特征，“云计算”虽然是一种计算技术，但是其同样具有上述特性，能够利用网络资源，构建超大规模的基础设施、信息基地、信息服务等为用户服务，云计算能够将这些用户终端或者服务设施扩展到大规模的集群上，实现无缝对接，可以同时处理数量级规模的节点请求，因此，对用户来讲，“云”的规模可以实现动态伸缩，以便满足用户不同时期不同大小的需求，具有极强的可扩展性。
2.1.2 高可靠性。虚拟化技术、分布式计算技术和网格计算技术日趋成熟，并且应在许多领域得到了广泛的应用，因此，这些实现云计算的基本技术保障了云计算的可靠性;在安全方面，云计算技术使用的大量的不同的服务器计算节点可以采用同构互换技术，具有极好的容错容灾能力，能够确保数据的安全性、完整性，进而确保了用户使用的可靠性。
2.1.3 信息服务的通用性和便捷性。云计算诞生以后，用户可以随时随地享受云计算带来的优势，不会受到时空限制，用户在享受云平台的服务时，用户只需要拥有通过Internet或者通过收费或者免费获取的访问验证信息即可使用云服务，也不会受到访问平台和系统的制约。
2.2 云计算核心技术
作为一种高性能的服务计算模式，其涉及了许多先进的计算机技术，其核心技术主要包括数据存储技术、数据管理技术、大规模服务器串联技术和分布式的并行编程模型等四种[4]。
2.2.1 云数据存储技术。云计算平台承载的用户规模数量级上升，因此，为了满足海量用户的需求，云数据虽然存储在不同的节点上，但是为了满足这么大规模的用户访问，需要保证存储器的容量，并且提供高吞吐率和高传输率等访问性能。基于云计算的Google平台采用了GFS文件系统，其串联了数以万计的普通硬盘，可以按照GB级的数据处理度量。
2.2.2 云数据管理技术。云数据库系统是专门管理分布式数据库中存放的数据的，其用来处理PB级的结构化数据，云数据库系统可以有效实现用户访问的透明性，对于用户来讲，其访问数据就犹如在一个终端上。
2.2.3 数据中心服务器串联技术。云计算数据中心能够串联庞大的、海量的数据服务器集群，串联技术包括集群的部署、服务器的串联方式、动态数据迁移和数据快照等。
2.2.4 云编程模型。云编程模型可以为云数据提供访问模型，为用户提供编程接口，实现数据的并行访问和存储等功能，Google云数据采用的云编程模型的核心技术是MapReduce，该技术也是目前被广泛应用于云计算的编程模型。
3 云计算架构模式研究
3.1 云计算架构模式概述
云计算作为一个具有高可靠性、高并行性、分布性的计算和服务模式，其架构一直受到诸多学者的关注和研究。雷万云等人认为云计算的体系架构包括六层，其能够由各种服务器节点、终端用户节点等共同组成，并且能够利用逻辑编程语言实现接口模式，以便供用户使用;Youself等人[5]认为，云计算架构是一种栈结构，由软硬件构成的固件、云平台系统共同构成;王鹏等人[6]认为云计算是一种基于不可信节点的计算架构，并且给出了从构成云计算平台的底层硬件到表层应用的9层模型;JohnW.Rittinghouse等人[7]提出了通信即服务、技术设施即服务、检测即服务、平台即服务和软件即服务的系统架构;总的来说云计算应该由实体部分即基础设施和软件部分即计算系统构成。
3.2 云计算硬件基础设计架构
云计算硬件基础架构是云计算的承载实体，是构建云计算平台的必备硬件，其架构主要包括三个组成部分：服务器集群、海量存储设备和高速的网络带宽链路。
3.2.1 服务器集群。云计算最明显的特征就是串联了海量的服务器设备，因此，作为实现云计算的基础，需要解决大规模服务器串联的问题，比如串联服务器需要散热问题，云计算数据中心采用了“货柜式”的放置方法，其能够将大量的服务器集群整体摆放在一个类似于大货车的集装箱里面。为了能够有效的实现云计算平台的功能，这些规模庞大的服务器集群需要采用可伸缩性强、规模大、数据重复性和容错功能强、平衡负载能力强的串联技术。目前，许多云计算数据中心采用护卫备份的方法，以便有效的维护服务器集群间的平衡，将计算工作映射均分到各个服务器集群上去[8]。
3.2.2 海量存储空间设备。云计算作为基础设施既是服务(Laas)的承载实体，其需要为海量用户提供高性能的计算服务，同时必须能够存储海量数据，以便满足用户对不断增强的数据信息存储的需求，目前，Google公司在全球拥有36个大规模数据中心，其可以为用户提供115.2万兆字节的内容供世界各地的用户使用，通过GFS和BigTable数据管理软件管理海量数据。
3.2.3 高速网络带宽。云计算是一种基于互联网技术的计算服务模式，分布在世界各处的服务器群和超大规模的存储器需要进行访问交互和存储，其要求云计算数据中心的服务器之间必须使用高带宽的网络实现互联互通，客户端也需要拥有高速的网络和频宽，以便满足用户的实时性、高速型需求。
3.3 云计算软件系统平台架构
云计算的硬件基础是实现云计算服务的承载实体，为了更好的组织这些物理实体，必须设计相应的系统软件，组织这些物理实体，以便更好的发挥物理实体的作用。
作者：李舒磊
第三篇：云计算概念模型和关键技术
云计算指IP技术架构下的网络计算,其本质是ICT业务的一种新的应用方式。绝大数企业和运营商的数据中心的改造将是云计算未来发展的主要任务:使云计算技术更为普遍和更为广泛地为绝大部分企业、机构、团体和运营商服务。云计算技术将不仅提供传统意义的IT资源和应用服务,而且将支持包括IT、通信、电视、移动和物联等一切互联网技术融合后的资源使用和业务应用。云计算发展的关键技术主要有统一交换构架、统一虚拟化和统一计算系统,云计算发展的战略推手将是组建开放产业联盟和推动开放技术标准。
[关键词]云计算;统一交换构架;统一虚拟化;统一计算系统
Key words: cloud computing; unified fabrics; unified virtualization; unified computing system
随着有关云计算概念、术语和技术的不断涌现和大量报道,人们对在企业中采用和实施云计算技术的热情大增。现在人们对云计算可能带来的好处已有所了解,但同时也应该看到,由于云计算概念和技术比较新颖,涵义比较宽泛,再加上市场上一些人将云计算放大成无所不包、无所不能和无所不在的万能技术,因此对云计算的描述和推销多少出现了一些浮燥和炒做的嫌疑。云计算有点像天上的云的感觉:飘忽不定,虚无缥缈。本文认为,脱离实际过分夸大或缺乏全面分析地炒做云计算不仅可能带来误解,也会使得云计算的市场实践盲目推进,对于云计算产业在中国的成长非常不利。事实上在中国产业界有关云计算的介绍文章较多,对云计算发展趋势的理性分析文章较少。所以,有必要对云计算的由来和概念进行了较为全面的梳理和定义,并在此基础上,分析云计算的早期技术模式和业务形态。在总结云计算技术为IT产业带来好处的同时,理性分析其技术的不足及局限,从而找出云计算未来发展的突破方向十分必要。
值得一提的是,目前中国云计算的讨论多数集中在早期云计算的概念、技术和模式。早期的云计算是一种动态的、易扩展的、通过互联网提供虚拟化IT资源和应用的一种计算模式。用户不需要了解云技术内部的细节,也不必具有云内部的专业知识,更不需要直接参与、投入、建设、维护和控制就能直接按需使用并按用量付费。早期的云计算技术本质特征是采用虚拟技术使用户共享一个共同的物理资源池,但应看到虚拟技术不是云计算技术的全部。
早期云计算的IT资源包括服务器、存储、宽带、网络及安全等资源组件,而数据中心是云计算资源和能力的主要支持和供应核心。早期云计算实践结合了虚拟化技术、网格计算技术、分布式计算技术,不但体现了新兴技术的组合和创新,更代表着业务和商业模式的创新和开拓。早期云计算的实践不仅影响了IT技术和架构未来的走向,还影响着商业模式、应用开发、业务部署、运行交付的一系列IT应用和实现。
尽管人们所普遍熟悉和广为介绍的这些早期的云计算概念、技术和模式已经商用,并取得一些瞩目的成功,但是必须看到,早期的云计算理念和技术还有极大的局限性。本文分析了早期的云计算理念的由来、基础设施、云业务适用的模式、商业模型以及相关技术和应用场景,同时也指出了其局限性及造成局限性的技术根源,并从产业发展的视野来分析云计算下一个阶段的重点。本文认为绝大数企业和运营商的数据中心的改造将是云计算未来发展的主要任务:使云计算技术更为普遍和更为广泛地为绝大部分企业、机构、团体和运营商服务[1-4]。
早期的云计算概念、技术和模式将得以全面拓展,云计算将不仅提供传统意义的IT资源和应用服务,而且将支持包括IT、通信、电视、移动和物联等一切互联网技术融合后的资源和应用。毫无疑问,云计算作为一个新技术和新的运营模式正影响着IT产业的未来走向。
1 云计算的概念
计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构(数据中心1.0)、以PC机为主体的客户/服务器分布式计算架构(数据中心2.0)、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构(SOA)及基于Web2.0应用特征的新型架构(数据中心3.0)。计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变是云计算发展的时代背景。
云计算由英文Cloud Computing直接翻译而来。这样一个通俗的技术术语,却难以找到业界统一的定义。随着云计算术语的流行和广泛使用,有必要对云计算的由来和其核心概念简略进行介绍,以方便理性分析和讨论。
云计算中的“计算”是一个简单而明确的概念。“计算”系指计算应用,在产业和市场中,可以指一切IT应用。随着网络技术的融合,一切信息、通信和视频应用也都整合在统一的平台之上。由此推而广之,云计算中的“计算”可以泛指一切ICT的融合应用。所以,云计算术语的关键特征并不在于“计算”,而在于“云”。
应该说,云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然。在互联网技术发展的早期阶段,技术人员都习惯性地将互联网画成一朵“云”来代表,因为这样一来,人们可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。随着互联网技术的飞速发展,互联网应用的全面普及和广泛深入,互联网技术使ICT应用架构发生了深刻和根本的改变,于是采用云计算来代表和体现新型的网络计算特征和技术趋势就变得非常自然。因此,云计算这一术语很容易就在业界流行起来。
互联网技术成为ICT应用的基础,层出不穷的互联网应用需求也要求ICT理念进行重新思考和设计。这种改变不仅带来ICT应用平台的更新换代,而且也带来ICT应用实现和商用模式的创新。这种变化的影响是如此巨大而鲜明,以至于人们可以从多个角度和视角来描述这些新的特征和现象。尽管云计算的概念和定义很多,但究其本质还是为了满足ICT应用和业务的网络实现。为了理论和讨论的严谨性,本文给云计算更为明确而严格的定义:云计算是在整合的架构之下,基于IP网络的虚拟化资源平台,提供规模化ICT应用的实现方式。
云计算的实质是网络下的应用,是由IP和IT技术共同构建的。从发展的角度来看,“云”的技术和目标是一个逐步演化的过程。比如,Web技术出现时,就具备了云计算的应用特征有了统一界面的雏形。随着服务器应用平台上的虚拟化技术的成熟和Web统一界面的推出,虚拟化和Web走向结合,使得云计算可以在一个整合的架构上统一实现。
2 云计算的实现模型
如果说“云”的本质就是业务实现的方式,那么云计算有哪些新的业务模型呢?
比较熟悉的早期云计算实践来之于国际上以亚马逊、谷歌(Google)和Saleforces.com为代表的公司,并且都提供了具有显著特征,但又代表着不同模式的成功云业务。
基云系指将IT的基础设施作为业务平台,直接按资源占用的时长和多少,通过公共互联网进行业务实现的“云”。基云的用户可以是个人,也可以是企业、集体和行政单位。基云在英文里是IaaS,也称基础设施即服务。亚马逊(Amazon)是业界通过其弹性计算云(EC2)最早实施基云的运营商。基云的IT业务将计算、存储、网络、安全等原始IT资源以出租形式租给用户。用户可以通过操作系统和应用软件(如数据库和Web服务软件)使用租来的IT资源。
平云系指将应用开发环境作为业务平台,将应用开发的接口和工具提供给用户用于创造新的应用,并利用互联网和提供商来进行业务实现的“云”。平云可以利用其他基云平台,也可以用平云运营商自己的基云平台。平云在英文里是PaaS,也称平台即服务。谷歌(Google)通过其AppEngine软件环境向应用开发者提供平云业务,应用开发者必须采用AppEngine应用接口来开发应用。
软云系指基于基云或平云开发的软件。与传统的套装软件不同,软云是通过互联网的应用来进行业务的实现。软云业务可以利用其他的基云和平云平台,也可以利用软云运营商自己的基云和平云环境。软云在英文里是SaaS,也称软件即服务。Saleforces.com是最著名的软云运营商之一,提供企业资源规划(ERP)应用服务。软云为用户省去了套装软件安装、维护、升级和管理造成的麻烦,因为应用程序完全由软云运营商集中管理。
云计算按照层次可将业务模式划分为3层,最顶层是软云,中间层是平云,底层是基云。在基云之下是构建云计算的基础技术。
基于云计算的实践与运营案例,可以总结出云计算的基本特征:
(1)动态的高可扩展性
云技术使用户可以随时随地根据应用的需求动态地增减IT资源。由于应用运行在虚拟平台上,没有事先预订的固定资源被锁定,所以云业务量的规模可以动态伸缩,以满足特定时期、特定应用及用户规模变化的需要。
(2)虚拟化的超大规模
云业务的需求和使用与具体的物理资源无关,IT应用和业务运行在虚拟平台之上。云计算支持用户在任何有互联网的地方、使用任何上网终端获取应用服务。用户所请求的资源来自于规模巨大的云平台。
(3)高可用性
云平台使用数据多副本拷贝容错、计算节点同构可互换技术来保障服务的高可用性。任何单点物理故障发生,应用都会在用户完全不知情的情况下,转移到其他物理资源上继续运行,使用云计算比使用其他计算手段的可用性更高。
(4)按需使用,按用付费
云业务是一个庞大的资源池,用户按需购买,如同像自来水、电、煤气那样计费。无论是短期还是长期,云计算的商业模型都按使用量付费。
(5)资源复用,成本廉价
由于云计算采用资源的统计复用技术,所以IT物理资源的利用率大为提高,从而使云的业务成本大大降低。
早期云计算的业务模式都有一个共同特点,那就是采用共有云(Public cloud)的架构提供单云(Stand-Alone Cloud)业务。共有云系指云业务的创立、拥有和提供由同一云运营商通过公众的互联网对所有公众开放的“云”。而单云系指提供相对单一功能应用的云实现,如搜索应用、IT资源应用。
早期云计算采用的技术理念是将分布在不同物理地点低廉的计算资源通过互联网联系在一起,形成巨大的虚拟资源池来提供单云业务。云计算可以充分利用闲置的资源进行大量运算,同时能够快速调度资源使用量的增减,灵活应变资源用量的迁移和调配,从而极大地提高计算资源的可用性和利用率,提升应用功能实现的灵活性和扩展性,增强业务的可管理性和运营的性价比,达到绿色环保高效节能的目标。
尽管早期云计算展现了虚拟技术的巨大优点和市场运营上的成功。但是早期云计算仍然具有一些局限性:
●云业务的提供缺乏品质保障和安全可控机制,而品质保障和安全可控机制对企业中的多数IT应用至关重要。
●云业务的实现模型基于特定的私有协议,因此云业务具有被云运营商锁定的风险和可能。
●云业务的类型受限于若干特定的IT单云业务,即不是企业里的一切IT应用都能在共有云中有效实现。
造成这种局限的原因是由于目前共有云模型是建立在公众互联网之上,与网络的基础设施没有任何关联,云业务的实现是尽力而为的技术模式。另外,早期云计算的虚拟技术基于私有协议,除了较为低层的基云业务外,平云和软云业务几乎不具备跨运营商迁移的可能性,极大地限制了云的应用和业务范围的拓展。这就是为何早期云计算技术只限于若干特定的IT单云业务,而不适用于更广泛的企业、行业和公众用户的ICT业务。
彩云(Rich Media Cloud)系指提供包括信息、语音、视频、移动和物联应用的多媒体应用的云计算平台。内云(Internal cloud)系指云用户拥有云的全部资源,云平台由用户自己独用。专有云(Private cloud)系指云用户自己可支配和控制的云。专有云可以是用户自己的云或租用云运营商共有云的一部分,或两者的组合。有的文献将其称为私有云,不仅不妥而且还容易产生误导,故建议称为专有云。
从现在到未来5年,云计算技术主要是面对企业、行业、机构和运营商所迫切需要的内云或专有云。这标志着云计算发展的第二个黄金时期。这个时期的云计算的主要任务是在充分发扬光大云计算早期技术的基础上,使虚拟化技术在计算、应用和网络3个平台整合,在早期云计算优势的基础之上提供具有品质可靠、安全可控、运营可管的新型云计算业务。目标是依赖开放的技术标准和开放的产业联盟为企业、行业、机构和运营商提供具有彩云能力的技术体系和运营模式,为企业数据中心转型和ICT应用转向云技术而努力。之所以称第二个时期为云计算发展的黄金时期,是因为这个时期的云计算市场较早期更大,云业务范围更广。
3 企业数据中心架构演变
无论是公有云还是专有云,都离不开强大的数据中心和IP网络的支持。云计算发展下一个阶段的主要任务将集中于企业、行业、机构和运营商的IT与通信应用。所以有必要全面分析目前企业IT应用的需求、数据中心技术演进所面临的挑战以及企业数据中心向内云转型的关键技术。
3.1 企业传统IT应用架构面临的挑战
企业传统IT应用的主体平台是数据中心,而传统的数据中心往往是堆叠架构,包括IT资源和分离的IT应用。随着企业IT应用的急速增长,传统的数据中心架构已不能适合市场需求。在过去的几年里,一方面服务器的数量和存储的容量等物理资源以每年40%～70%的增速增长,但另一方面,每个物理资源(如服务器)的利用率却只有10%～25%。物理资源增加使得电费和冷却系统的费用占整个数据中心费用的比重越来越大,有的甚至高达25%～30%。物理资源增加还使得数据中心的部署越来越复杂,这导致人为因素成为数据中心故障的重要部分(有的甚至高达54%)。这一切都使数据中心的运维费用越来越大。面对未来ICT应用的增长,Web2.0应用的快速实施、部署以及面向业务的架构(SOA)的发展,企业数据中心走向内云架构势在必行。
3.2 内云架构实现步骤
让传统数据中心具有更高物理资源利用率,让一个数据中心能够为多个用户所共同使用,让多用户的多应用动态地使用同一物理的资源池,而它们之间又有安全的隔离,是未来企业数据中心走向云计算架构的目标。数据中心将在充分借鉴利用早期的云计算优势的同时,保留数据中心的传统好处:品质可靠、安全可控、运营可管。这种既具备传统数据中心的好处,又具备早期的云计算优势的新型云计算架构就是本文将重点讨论的企业内云技术。
实现企业数据中心向内云架构的转化需要3个步骤:整合化、虚拟化和自动化。
(1)整合化
从数据中心技术架构的发展趋势来看,IT架构有必要以网络为平台进行整合。
首先,应用所要求的底层服务功能应更多地被整合到底层设施中去。业务层面应更多地关心行业IT应用的效率,而非自身的安全性、可靠性、可达性等基础性的服务功能。数据中心整合的一个重要思路是将原来围绕应用而随意堆叠和搭建的Silo结构,向网络为核心的平台架构转移。原来围绕应用服务器而连接的IT资源(如存储器)应通通搬到网络上去。网络可以连接各种各样的IT资源和基础性的服务功能。网络成为数据中心资源虚拟化以后的数据交换平台,为物理资源提供逻辑服务,为应用需求提供动态业务部署。IP网络作为一个平台,各种各样的应用都可以享受虚拟化资源提供的计算服务。
企业往往在发现数据中心的使用效率不高、资源浪费和耗能情况严峻后开始考虑数据中心架构的整合。如果在架构的整合设计中采用一些具有云计算理念的前瞻性技术,无疑将有利于加快企业云计算架构的实施。
(2)虚拟化
虚拟化其实就是把已整合的资源以一种与物理位置、物理存在、物理状态无关的方式进行调用,是从物理资源到服务形态的质变过程。虚拟化是实现物理资源复用、降低管理维护复杂度、提高设备利用率的关键,同时也为未来自动实现资源协调和配置打下基础。
值得一提的是,由于数据中心虚拟化是一个非常热门的话题,大部分企业往往面对其现有的数据中心并不知道应该如何下手。其实,数据中心的整合是数据中心虚拟化的前提,在企业对数据中心有一个很好的整合架构以后,虚拟化的任务就会很容易实现。
(3)自动化
在整合、虚拟化基础上,底层资源和功能便可以有条件被智能系统自动和动态地调用和管理。管理员将应用策略传递给智能系统。智能系统通过最优化的计算和资源配置,自动完成相关物理资源的调度,最经济、最有效地完成功能提供任务。有限的资源可以最大化地提供服务,管理员的管理差错和漏洞将降为最低,这是最理想化的资源调用模式,也是云计算所终将达到的目标。
自动部署是以服务为导向的数据中心的根本标志。自动化就是数据中心实现随业务量的变化而对资源做出自动调配的动作,是资源的动态增减、快速调度和灵活部署。
3.3 内云模型
内云模型的实现要根据大型企业数据中心的长期实践经验,结合统一的IP/IT架构,对服务资源进行充分共享和灵活调配,从而降低内云建设和运维成本,提高业务开发和部署效率,满足最终用户按需服务的需求。企业的内云模型方案要求采用一系列新技术,从而提供有差异化、安全可靠和有品质的彩云业务。
企业数据中心向内云架构转化需要利用三大关键技术。
(1)统一交换架构(Unified Fabrics)
实现统一交换架构需要依赖一系列创新技术。有代表性的技术有:万兆数据中心以太网技术(DEC)和以太网光纤通道技术(FCoE)。
传统数据中心的交换技术多数停留在千兆水平。因为过去的服务器的处理能力和I/O接口能力有限,对宽带需求相对较低,限制了高密度和高性能千兆端口的发展。
专为新一代数据中心设计的万兆以太网技术(DCE)将传统以太网改进为高性能、低延迟,高性价比,不丢包,并具备优先级流控机制的以太网。IEEE DCE标准支持二层多路径以太网,不仅能够支持无损失以太网和超大规模数据中心,而且为企业数据中心简化和向内云架构整合提供了必不可少的技术。
现有的数据中心网络包含IP局域网、光纤存储网和高性能计算网络,而这3个网络采用不同的网络桥接标准和技术。IP局域网采用以太网,光纤存储网采用光纤通道,高性能计算网络采用HyperLink。考虑网管和备份的需要,服务器需要各种不同的I/O网卡,通过复杂的网络结构来连接。
在以太网架构上映射和传送光纤通道帧采用以太网光纤通道(FCoE)技术。FCoE可以使得光纤通道帧能够无损地运行于数据中心以太网络上。FCoE使光纤存储和以太网可以共享同一个端口,使局域网(LAN)和存储区域网络(SAN)一次连接服务器,从而大大减少I/O适配器和线缆的数量。
采用DCE和FCoE技术为核心的统一交换架构,可以在一个低延迟、无损耗的10G以太网平台上实现访问所有目前的3个独立网络(LAN、SAN和高性能计算网络)的资源。不仅整合了网络物理资源,减少了设备、网卡、适配器、交换机、布线电缆的数量,还降低了功率/冷却要求,节省了电力损耗,优化了网络架构,简化了运维管理。
(2)统一虚拟化机制(Unified Virtualization)
计算平台/服务器的虚拟化可使上层应用根据自己所需的计算资源对CPU、内存、I/O和应用功能等实现自由调度,而无须考虑该应用的物理关联和位置。当前商用化最为成功的x86服务器虚拟化解决方案是VMWare的VMotion,微软的虚拟服务器和许多其他第三方厂商(如Intel、AMD等)也正在加入,使得服务器虚拟化的解决方案越来越完善。
当我们通过采用软件技术对硬件资源进行虚拟化处理时,当一个服务器可以被虚拟为数个服务器时,数据中心运营、管理和策略就会变得非常复杂。虚拟化技术绝对不是免费的午餐,虚拟化在带来好处的同时也带来了更多的管理流程以及软件的移植、验证和安全方面的挑战。
然而人们越来越意识到服务器虚拟化系统的解决方案中除了应用、主机、操作系统的角色外,网络将是一个更为重要的角色,这里的网络不仅指数据网络,还包括存储和计算网络。网络将把各个资源联系成为一个整体,网络将是实现资源虚拟化的桥梁。云计算的概念是需要无处不在的数据中心,而服务器虚拟化是依靠虚拟机的迁移技术实现与物理资源无关的资源共享和复用。虚拟机迁移需要一个跨地域的一致的虚拟化网络环境。
网络是确保企业内云架构下的彩云业务服务品质和安全可靠保障的根本。所以虚拟化技术要求端到端立体的虚拟化。不仅计算层面和存储层面虚拟化,应用层面和网络层面也要虚拟化,更为重要的是虚拟化必须端到端的立体一体化。这也是内云和彩云与早期共有云和单云技术的本质区别。
设计出统一的虚拟化机制,使计算平台、应用平台和网络平台的虚拟化相互结合、相互关联和相互感知非常重要。没有统一的虚拟化机制,监控和执行基于虚拟机的不同的网络和存储策略非常困难,内云平台的可扩展性将受制约,也使得多个物理机执行相同的应用时,跨网络实现虚拟化难以执行。
VN-link技术已被提交IEEE作为标准。VN-link技术使网络与服务器虚拟化时能相互关联和相互感知,使网络具备服务器的虚拟机意识,即在网络上可以区别传递的信息是来自于哪个虚拟机。网络根据虚拟机和相对应的策略来提供相应的服务,当虚拟机迁移,相应的网络跟踪手段保证服务的全局一致性。
(3)统一计算系统(Unified Computing System)
人们在谈论云计算实施时,实际看到的还是一个个的虚拟化应用孤岛,孤岛化的平台以及部件的孤岛化。云计算在带来好处的同时,也带来挑战:虚拟化增加了复杂性;孤岛化带来多点集成与管理的挑战,增加了运维成本和风险,使应用和业务部署能力低下。
企业内云和彩云实现的关键是如何采用一体化的系统来集成和管理各个组件:计算、网络、存储和虚拟化资源,从而帮助用户不仅降低ICT基础设施的成本而且还要降低运营和管理的复杂性,从根本上提高ICT业务的灵活性,使其适应未来业务高速发展的需求。
统一计算系统(UCS)将服务器融合到网络平台。服务器采用Intel Nehalem处理器系列的全新B系列刀片服务器。这些刀片服务器提供获得专利的增强内存技术,从而提高每台服务器所支持的虚拟机数目。统一计算系统对外接口提供了对于存储局域网和网络连接存储(NAS)的整合访问。用户可以通过以太网、光纤通道、以太网光纤通道或小型计算机系统接口(iSCSI)来访问存储,从而使投资得到最大限度的保护。统一计算系统内只需要一个数据中心交换机就可以完成交换功能,大大减少了设备、I/O接口以及布线数量,降低了运维成本。更少的设备将使一体化的数据中心解决方案在价格上具有竞争优势,从而大大降低客户的总体拥有成本(TCO)。
组件的一体化带来管理上的方便,使管理功能被集成到系统的所有组件之中。UCS Manager能将整个解决方案作为单一实体来进行管理。UCS Manager提供了一个直观的图形化用户界面(GUI)、一个命令行界面(CLI)和一个强大的应用编程接口(API)。管理能力是统一计算系统最重要的组成部分,而虚拟机管理技术则是管理能力的核心部分。
统一计算系统代表着数据中心从传统云计算走向未来云计算,其独特的理念包括:采用下一代数据中心的网络理念和技术,如数据中心级交换平台、DCB/FCoE统一交换架构等。统一交换平台能实现或优化很多应用,如大规模的高性能计算以及搜索引擎等。统一计算系统去除不必要的交换机、网卡、电缆线、管理模块,实现统一网络、统一虚拟化、统一计算、统一管理的组件一体化的云平台架构。
4 运营商与云计算
云计算正在改写IT、通信、互联网领域的游戏与竞争规则。
互联网流量的迅猛增长和应用的不断创新,对电信运营商的业务产生了巨大冲击。网络应用日益呈现可视化、社区化、个性化的趋向,与此相对应,运营商更加关注投入的回报和服务提供的灵活性。
电信业传统的理念是按业务建网,一个网络对应一项业务,由此形成了一个个业务孤岛,不仅无法优化利用网络资源,更带来了管理和运营的复杂性。
云计算技术的出现为电信运营商带来挑战和新的机会。电信运营商拥有丰富的网络带宽资源,建成的众多大型数据中心也拥有丰富的计算机软硬件资源,具备拓展内云架构,开展具有竞争性的彩云业务的天然优势。电信运营商业务转型过程中要注意充分吸收新技术,发扬传统优势。
在考虑云架构的时候,运营商应该抓住两个根本:一是运营商将原来的数据中心或业务中心的整合,使其变成一个新的业务和数据中心;二是运营商充分利用已经建设起来的下一代网络。两者都在IP网上运行,如果整合在一起,将构成一个强大而灵活的统一业务实现系统。它既能成为运营商的传统业务(如固话、视频、移动业务和互联网的数据业务)的统一实现平台,同时也能够支持未来可以想象到的各种彩云应用和业务。与传统业务平台不同的是,彩云平台可以把数据中心和业务传输网络关联在一起,提供更安全、更高品质应用。电信转型中的两大核心问题:降低运营成本、加快新业务市场化速度,都将因为引入统一业务的彩云平台迎刃而解。
5 云计算的未来
云计算发展的最终目标是使用户的云业务可以跨多个云运营商来实现。云业务完全依赖于开放的标准。不仅是单云业务,彩云业务也可以任意地跨运营商迁移和过渡。甚至于企业用户的彩云业务需求可以在多个云运营商的云中如行云流水般运行自如。跨云(Inter-cloud)系指基于通用的和开放的标准下,云的应用可以跨不同的云运营商进行增减和调度。跨云能使企业的内云应用利用云运营商的专有云来备份或分担。行云(Open-cloud)系指用户的彩云应用需求可以通过多个可以跨云的多云运营联盟和组合来实现。未来云计算发展的关键是建立开放的产业联盟和开放的技术标准。
6 参考文献
[1] MELL P, GRANCE T. Draft NIST Working Definition of Cloud Computing [R]. NIST, 2009.
[2] Cloud Computing Drives New Networking Requirements [R]. The Lippis Report, 2009.
[3] Cisco Nexus 1000v Virtual Ethernet Switch [R]. Cisco System, 2009.
[4] VMware Virtual Networking Concepts [R]. Vmware, 2009.
收稿日期:2010-05-08
殷康,思科公司全球首席技术官办公室大中华区总监,研究方向为信令技术、系统结构、IP多媒体网架构、移动互联网、物联网、IPv6、云计算、IPTV技术、3G技术等。
作者：殷 康