资源池的应用

计算资源池拥有非常广泛的应用领域，从中小企业到大型机构，从教育行业到科研领域，从紧急任务到常规运营，都可以看到计算资源池的身影，我们择取较为常见的应用，做一下简单说明。

中小企业

由于信息成本的配置不足，中小企业试图建立自己的数据中心成为奢望，但是业务的发展越来越离不到技术的辅助，中小企业也希望通过信息系统来提高企业的整体竞争力，因此SaaS大行其道，OA、CRM、HRM、ERP都可以在SaaS中找到身影。

但是中小企业也会存在自己的业务系统，希望建立可控的信息管理环境，这时就可以通过公有云的计算资源池租用企业所需要的计算资源，并在这些资源中部署适合自己的业务与信息系统。这样租用的成本会非常低，并不会对企业造成成本的压力，同时公有云数据中心的可用性和可靠性会远高于本地信息建设，资源的使用非常可靠。

大型企业

集团性的大型、超大型企业，通常会在不同的城市、不同的区域建立多个分公司或者工厂，每个分公司或者工厂都会配备网络和服务。通常的结构是集团的主数据中心会存放着关键业务系统，下属机构存放着本区域的小型业务系统。

主数据中心的设备和技术相对比较成熟，成本的控制和资源利用率通常保持领先优势，但是下属机构受制于技术、人才和成本的限制，较少采用虚拟化架构，资源利用率和成本应用不易控制。

随着网络速率和数据无损传输的高速发展，企业逐渐从传统数据中心向私有云技术发展。资源的整合集中在企业关键的主数据中心内，下属机构通过自助平台访问资源门户网站，在资源池内选择所需的资源，部署信息系统。私有云资源池架构将资源整合到最上层数据中心，资源池的建立保证了高利用率，降低使用成本，解决了下属机构信息应用的诸多问题，重塑集团的信息竞争力。

科研机构

举个例子，我们经常关注天气预报，对于很多民众来说，我们查看的仅仅是一组数据，但是这组数据通常是一个分析的结果，需要分析的数据有多大，天气预报需要根据应用动力学、统计学的原理和方法，配合卫星云图、雷达图，用天气学的原理来分析和研究天气的变化规律，建立天气变化的统计学模型来制作天气预报。天空中十几到二十几公里厚的大气云层里状况，通常需要处理数十TB，甚至更多的数据。

这个时候科研机构的处理能力显得有些捉襟见肘，很多科研机构需要每秒万亿次级的计算能力，如此超高的速度，即便是大型机、巨型机也难以应付，处理器的性能和计算需求已经形成巨大的落差，需要高性能计算来辅助运行。

计算资源池在内存容量和带宽、运算模式、系统I/O、数据存储等多个方面做出全面的解决方案。它所提供的资源容量和深度是很多巨型机难以企及的，这也是计算资源池广泛应用于科研机构的重要原因。

临时性、紧急性事件

案例一中，企业信息人员需要在短时间内完成超大规模的资源汇集和调配，事实上，企业不会预留更多的资源来应对单次性的任务，但临时性事件却常有发生，企业需要有良好的解决方案应对紧急性事件。

公有云的计算资源池，可以在短时间内提供足够多的虚拟服务器，并提供合适的操作系统，辅助企业快速完成部署转换和加密的任务，企业信息人员只需要对数据进行上传、转换即可，免去了大量服务器的购置、虚拟系统的安装等前期工作，减少成本的支出，也避免了大量的重复性劳动。公有云的计算资源池在应对临时性的单次项目时非常可行。

非关键性服务

企业文化、内部员工的素质、专业知识的培养，是企业重点关注的方向，让新入职的员工深入了解企业的文化、掌握必备的知识、迅速找到自己的位置，这对于员工的个人发展和企业发展有着诸多好处，因此很多企业会部署在线学习系统。

但凡是学习系统，毫无例外地会放置大量的课件、操作手册、视频资料，这些资料关键程度不会很高，但是却占用着大量的磁盘空间，数TB空间、数百TB空间也许只是较为平常的空间支付，企业不希望为这些资源过多地占用企业紧张的存储，因此，对于不涉及到企业核心的、商业的、机密等非关键服务，完全可以迁移到公有云计算资源池中，它在成本的节省、维护的便捷等方面有着先天的优势。

看得出来，计算资源池的应用跨度和深度非常广泛，不管是企业，还是公众、科研机构都会涉猎到，不同行业、不同领域的关键与非关键应用也需要计算资源池的辅佐，未来随着更多的CIO认识到计算资源池的领先优势，相信会有更多的企业、更多的应用进驻资源池环境。