浅谈“私有云”如何解惑大型企业IT发展困境

2010-04-04黄磊

电信科学 2010年6期

黄磊

（中国电信股份有限公司上海研究院上海 200122）

1 引言

云计算（cloud computing）是分布式计算技术的一种，透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交给由多部服务器组成的庞大系统搜寻、计算分析，之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，实现处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。这种由多部服务器组成的可以自我维护和管理的虚拟计算资源就是“云”。“云”通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理。

广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是与IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等性能，适用于“公用云”。“公用云”一般由第三方运行，而且可以把来自许多不同客户的作业在云内的服务器、存储系统和其他基础设施上混合，最终用户不知道运行其作业的同一台服务器、网络或磁盘上还有哪些用户。

狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源。与广义云计算不同，狭义云计算适合于“私有云”。“私有云”往往是由单个客户所拥有的按需提供基础设施，由该客户控制哪些应用程序在哪里运行。它们拥有服务器、网络和磁盘，并且可以决定允许哪些用户使用基础设施。

如果说由“公用云”来推动云端服务的创新与应用是锦上添花，那么通过“私有云”来解决目前大部分大型企业IT困惑就可谓是雪中送炭了。2009年上半年，麦肯锡管理咨询公司就云计算的应用情况作了一份报告，在报告中提出若大型企业将所有的运算外包到云端上，可能会付出更高的成本。与其转移到云端服务，不如参考云端运算业者的作法，提升服务器利用率，可降低逾50%的服务器整体拥有成本。对于大型企业来说，在经历了振奋人心的ITSP、轰轰烈烈的信息化大规模建设后，本应松口气的CIO和IT人却发现他们面临另一个困境：IT投入不减反增，业务期望无法有效满足。

首先，庞大复杂的基础设施需要较高的投资和维护成本。现今大型企业IT建设通常以针对系统的项目来运作，再加上生产环境中各业务与应用均十分重要，独立设计利于提高系统的安全稳定性，但导致企业往往拥有十几甚至几十个纵向、相对独立的IT支撑系统，应用系统之间彼此独立，即“烟囱现象”较为严重。每个系统都有各自一套专有的生产运行环境：数据库服务器、应用服务器、接口服务器、Web服务器……再加上配套的开发、容灾等环境，使得IT硬件投资和维护成本居高不下。IT硬件投资和维护成本的投入很大程度上制约了企业在软件、应用上的IT投入。

其次，资源利用率普遍偏低，IT资源使用存在不均衡现象。大型企业的IT支撑系统的服务器利用率非常低，很多企业服务器平均使用率低于 30%，部分甚至低至5%～8%。资源使用不均衡存在两种情况：一是服务器间不均衡，主要应用服务器的使用率较高，而接口服务器、中间件服务器应用率普遍偏低；二是峰值与非峰值间不均衡。IT系统需要具备面对周期性高峰压力的处理能力，如电信运营商网上营业厅存在月底大规模客户转套餐、月初大批量客户进行账单和详单查询等使用高峰情况。忙时/峰值时的应用需求对服务器配置提出了很高要求，而在非忙时资源就呈闲置状态。因此，大型企业IT都存在这样的情况，老业务扩容加上新开发的业务对资源提出了更多需求，一部分服务器处理能力明显不足需扩容，另一部分服务器的处理能力被大量闲置。

2 如何通过“私有云”解惑大型企业IT发展困境

那么，大型企业应如何通过“私有云”提升服务器利用率，从而降低其拥有成本呢？前文中提到过云计算将所有的计算资源集中起来统一使用，而这种计算资源的集中是通过虚拟化技术来实现的。虚拟化是云架构的一种基础性设计技术。虚拟化允许将服务器、存储设备和其他硬件视为一个资源池，而不是离散系统，这样就可以根据需要来分配这些资源。虚拟化既可以将单个服务器视为多个虚拟服务器和群集（clustering），又可以把多个服务器视为单个服务器。企业可以通过以大化小（单个服务器拆分成多个虚拟服务器）和以小聚大（将多个服务整合成单个服务器）来降低IT采购和运维投入。

第一步，以大化小。整合开发测试环境及接口服务器、Web服务器等利用率较低的服务器，将高端服务器划分成多个虚拟服务器，提供给开发测试、接口服务器等使用，可以大幅度降低采购和维护成本。显性收益方面，一个高端服务器比同效能的几台低端服务器的整体成本要低很多，另外开发测试机、接口服务器等的资源利用率普遍偏低，通过以大化小方式做到 “实用实得”可以大幅减少资源闲置状况，替换下的服务器可以派做他用。隐性收益方面，通过减少服务器数量可以减少动力空调耗能以及数据中心机房空间。

第二步，以小聚大。通过虚拟化技术使企业内部已拥有的丰富计算资源实现池化共享，通过IT资源共享和动态分配，使闲置资源得以充分利用，从而提高资源利用率。虚拟化技术使得整合多个 IT资源成为可能，除服务器和存储整合之外，虚拟化还可整合系统架构、应用程序基础设施、数据和数据库、接口、网络、桌面系统甚至业务流程，因而可以节约成本和提高效率。在虚拟化之前，企业数据中心的服务器和存储利用率一般平均不到50%（实际利用率通常为 10%到15%）。通过虚拟化，可以把工作负载封装一并转移到空闲或使用不足的系统，这就意味着可以整合现有系统，因而可以延迟或避免购买更多服务器容量。

3 “私有云”建设过程中的注意事项

企业要搭建“私有云”，还有几项基础工作需要准备。

第一，摸清家当，进行服务器资源梳理分层。不同应用对服务器的要求也不一样，如对计算速度的要求较低的访问级服务器、对计算速度要求非常高同时有较高的I/O和内存的应用级服务器以及作为客户数据和交易数据等核心数据库处理需求承载的数据级服务器，“私有云”需支持不同类别的服务器“级”自动选择和服务器组的负载均衡。

服务器方面，通常可分为访问级、应用级、数据级三类。访问级服务器群通常用作Web服务器、E-mail服务器、文件服务器、打印服务器等，其特点是对计算速度的要求较低，要求有一定的冗余和可扩展性，I/O、内存的要求视服务的具体规模和要求而定。应用级服务器群通常作为ERP/SCM、CRM、BI等应用程序和中间件的承载，特点是对计算速度的要求非常高，通常要求它们处理大量的复杂的业务逻辑，同时要求有较高的I/O和内存。数据级服务器群通常作为客户数据和交易数据等核心数据库处理需求的承载，作为最高端的服务器组，具有非常高的处理性能、I/O带宽和非常高性能的内存。

存储方面，可分为数据交易型、数据共享型、数据分析型、数据备份存储型4类。交易型存储设备群主要应用于交易型数据等实时性要求非常高的数据的存取，特点是存取速度非常快，I/O吞吐能力非常高，稳定性非常好。数据共享存储设备群主要应用于SID/ODS等需要大量读取的数据，特点是读取速度非常快，并发处理能力非常好，I/O吞吐能力非常高，稳定性非常好。数据分析存储设备群主要应用于OLAP、数据挖掘等需要海量存储的数据，特点是存储容量非常巨大，而对I/O、并发处理的要求相对不会那么高。数据备份存储设备群主要应用于数据备份，包括廉价磁盘备份和磁带备份等，其容量非常巨大，但是对读写和吞吐的要求非常低。

另外，在分类分层时，还应考虑到所对应的应用的业务特性：是面向外部客户使用的还是面向内部员工使用的，是支持生产运营的还是支持内部管理的。总之，各种企业应用对基础设施会有不同要求，层次化能满足各种应用的个性需求。比如，对于海量数据，存储网络中有数据分析存储来加以满足；对于高并发的处理请求，数据级服务器群能够很好地满足性能要求，针对高性能读写，存储网络都能相应地支持；对于OCS超高速的处理要求，可通过在数据级服务器内存建立内存数据库的方式解决，稳定性方面，数据级服务器足以满足OCS的要求。

第二，规范制度，转变硬件采购模式和资源调配流程。首先，要转变IT硬件采购模式，实现统一规划集中采购，要杜绝项目独立采购物理机的要求。其次，采购的物理机要适合虚拟化，计划纳入云中的服务器需采用PC server。因为业界在小型机虚拟化方面没有统一的标准，并且在使用中利用率一般较高，而PC server在虚拟化方面比较成熟，支持跨厂商、跨机型的虚拟化整合。PC server采购尽量选用高端成熟产品，而已出保的低端服务器在考虑总体拥有成本情况下应停止使用。然后，需制定虚拟资源调配流程。原有资源调配流程中调配对象为PC服务器，完成后需要进行系统安装部署；实现PC服务器虚拟化后，调配的对象为虚拟机，可以在调配过程中直接实现系统快速安装和部署。

第三，强化管理，建立“私有云”智能化管理平台。智能化管理平台是数据中心智能化管理能力的基础平台，它提供虚拟化技术环境的信息采集和数据交换界面，实现资源的智能化调度。要实现智能化管理中心，首先需建立IT统一动态配置库。随着“私有云”的建立，以前业务应用与底层承载的基础设施的紧耦合模式被打破，基础层的计算、存储资源实现虚拟化，与业务应用层没有直接绑定关系，而是根据需要可以进行动态调配。因此，IT基础设施的配置信息从以前的按系统独立向统一转变，从以前的静态配置向动态配置转变。为支持这种转变，必须建设统一的IT配置信息库（CMDB），并且配置信息库与服务器、存储等设备的网管系统连接，能实时从IT网管中获取配置信息。在CMDB基础上，建立规则配置中心，可以用于自动化处理、监控报警、安全策略的规则配置。另外，还要为管理人员提供统一的用户界面，以图形化视图展示云环境运行状况的所有信息。