到底什么是云计算？云计算能干什么？

如今大家天天听到媒体说云计算，什么阿里云、百度云、腾讯云等，到底什么是云计算呢？

云计算(cloud computing)是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

IBM的创立者托马斯·沃森曾表示，全世界只需要5台电脑就足够了。比尔·盖茨则在一次演讲中称，个人用户的内存只需640K足矣。李开复打了一个很形象的比喻：钱庄。最早人们只是把钱放在枕头底下，后来有了钱庄，很安全，不过兑现起来比较麻烦。现在发展到银行可以到任何一个网点取钱，甚至通过ATM，或者国外的渠道。就像用电不需要家家装备发电机，直接从电力公司购买一样。云计算就是这样一种变革——由谷歌、IBM这样的专业网络公司来搭建计算机存储、运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问，把“云”做为资料存储以及应用服务的中心。

什么是云计算？狭义的云计算是指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(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的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IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。

举个例子：阿里云计算发布的Matrix+（码+）计划，通过连接全球PC、平板电脑、超便携设备和手机等设备，组建人类有史以来最为强大的计算网络，这些强大的计算能力将被用来搜索外星人。

当10亿台手机一起计算时，超过了人类有史以来的计算力总和，能够开放地支持涉及人类公共利益的科研项目。比如美国诺曼教授正在研究的人脑外挂，艾滋病研究、粒子能源、外星生物探索等前沿科学……

当用户接受邀请后，Matrix+在手机连接Wifi并待机时自动运行，并为其指派经过分解的科研任务。点亮屏幕时，计算会自动停止，并不会对正常的手机使用有任何影响。未来，Pad、电视盒子、智能电视、路由器等所有智能设备，都可参与这一计划。

这就是手机版的云计算，而云计算则是众多服务器的加强版。

据IDC最新数据显示，亚马逊AWS、微软Azure、阿里云排名前三，全球公共云市场3A格局已定。

阿里自主研发的飞天操作系统，可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为社会提供计算能力。

阿里云在做公共云，那其他从事云服务的公司在做什么？

这些从事云服务的公司，就分成：

Iaas（基础设施即服务Infrastructure as a Servic），阿里云、亚马逊AWS、微软Azure

Paas（平台即服务Platform-as-a-Service），GAE（谷歌）、阿里ACE

Saas（软件即服务Software-as-a-Service），太多了

IaaS就是专门提供基础设施服务的公司，几年前如果你想在办公室或者公司的网站上运行一些应用（比如自己开发好的APP或是网络游戏），你需要去买服务器，成本太高了。

但是现在有IaaS，你可以将硬件外包给这些专业的公司，这些公司会提供场外服务器，存储和网络硬件，你花钱租用就行。

这样就节省了维护成本和办公场地，并且你可以在任何时候利用这些硬件来运行其应用。

就跟约会一样，饭店、电影院、KTV把你约会需要的硬件设置布置好了给你用，你付钱就行。

国内比较出名的Iaas有：阿里云、腾讯云等，国外就更多了包括Amazon, Microsoft, VMWare, Rackspace和Red Hat。

懂得了IaaS是什么意思，那我们再来说说PaaS平台即服务，这个是啥意思？

大家有没有发现，现在出现一些泡妞培训班、约会方案策划师啥的，这些公司提供的服务就是在帮你做一系列约会泡妞解决方案的，从软硬件都帮你搞定，剩下的只需要你去约会就行。

同理PaaS是面向软件开发者（泡妞者）的服务, 云计算平台提供硬件, OS, 编程语言, 开发库, 部署工具（各种培训班、方案策划、软硬件等）, 帮助软件开发者更快的开发软件服务，某些时候也叫做中间件。

云服务商将软件开发的云端开发平台和软件运营的云端运行环境 (包括中间件、数据库、web服务、消息总线等基础通用服务)作为一种服务，提供给最终用户。

换句话说，这些PaaS服务商提供的都是基础开发服务平台，主要目的就是让你把精力专注在应用层面的开发上面，而不需要浪费在这些基础重复性的事情上，也不用担心开发完成后部署问题。

PaaS平台在云计算架构中位于中间层，其上层是SaaS，其下层是IaaS。

PaaS比较出名的包括：GAE（谷歌）、阿里ACE、百度BAE、新浪SAE等。

看到这里，大家有没有觉得PaaS跟前面的IaaS有部分重合了，对的，他其实是对IaaS的更深入的提供软硬件结合的一整套解决方案。

但是他限制太死了，就跟人家给你策划好的约会方案，你必须按剧本走，无法自由发挥。结果就是市场接受度不高，所以，PaaS一直不温不火也是这个原因。

最后SaaS模式，大家应该会更容易理解，这个概念最近超火经常能听到，并且很多公司开发的应用都基于SaaS模式的。

Saas软件即服务，简单说就是人家把你想要的功能开发好成应用软件，然后直接卖账号给你用，你也不需要担心服务器、带宽、应用开发等问题，直接交钱使用就行。

从泡妞角度来理解就是，现在各种某陌、某和网、大量的婚介机构，他们都是把妹子召集起来，然后你可以通过使用他们的平台或是服务找到适合你的妹子，是一样的道理的。

当然，交钱跟没交钱获得的待遇是不一样的，同理SaaS软件服务公司也有提供不同等级的服务的。

出名的SaaS软件服务商在各个行业都有的，这里就不一一列举了。

在学术界和工业界，云计算资源调度问题都被认为与非确定性多项式(Non-deterministic polynomial)优化问题一样困难，即一个NP问题。因此，解决相对常规的调度问题的算法在问题的规模增大时可能会遭受维度的破坏。随着云计算的不断发展和复杂性的增加，这个问题变得更具挑战性。

什么是资源调度？

资源调度是指在特定的资源环境下，根据一定的资源使用规则，在不同的资源使用者之间进行资源调整的过程。这些资源使用者对应着不同的计算任务(例如一个虚拟解决方案)，每个计算任务存操作系统中对应于一个或者多个进程。通常有两种途径可以实现计算任务的资源调度:在计算任务所在的机器上调整分配给它的资源使用量，或者将计算任务转移到其他机器上。

下图是将计算任务迁移到其他机器上的一个例子。在这个例子中，物理资源A(如一台物理服务器)的使用率远高于物理资源B，通过将计算任务1从物理资源A迁移到物理资源B，使得资源的使用更加均衡和合理，从而达到负载均衡的目的。

对于云平台的调度研究不仅仅让每一个云计算厂家造了N多个轮子，也因此毕业了不少这个研究方向的博士硕士研究生，对于Kubernetes的调度分析网上也已经烂大街了，例如XXX基于Kubernetes的调度实践等等这样的分享演讲也到处都是，大家都在讨论用什么算法，提升了多少的性能，可并没发现有人讨论云平台的调度究竟是一个什么样的问题？

云资源调度问题

云资源调度问题主要分为三层：为应用程序调度资源，调度虚拟资源（如虚拟机）到物理资源，物理资源调度和落地。而且，在每一层可以有多个不同的目标进行优化。在应用层，可能要满足用户指定的服务水平目标（SLO） - 即调度QoS，优化提供商的效率，或者在两者之间协商一些妥协。在虚拟资源层，可以优化负载均衡，提高资源利用率例如CPU和内存的占比，此外还有成本效益或节能。

对于较小规模的云资源调度问题，即使使用穷举调度算法将问题转换为组合优化的问题也可以满足需求。然而，作为一个NP难题，我们需要随着维度的增加或要优化的变量的数量而打破穷举或枚举的方法。因此，我们需要转向启发式的方法。“在所有的启发式方法中，最强大的是基于总体的EC算法，它有效地在团队成员之间交换搜索信息。由于云资源调度的问题被认为是NP难题，所以它的难处理性最好通过EC算法来解决。“这些”EC“算法是什么？不是最终的一致性，在这种情况下，它指的是“进化计算” - 例如最常提到的是遗传算法，粒子群算法和蚁群优以及花授粉算法。

就我自己粗浅认识而言，虽然我们说有很多的解决方案，例如OpenStack Nova、kube-scheduler、oVirt等等，但我们不会见到一个通用的万能的方案或者可以完全解决调度中可能增加的影响因子和支持硬件以及不同的需求的问题。调度这个问题本身不是我们拿来别人的方案来解决我们自己的问题，而是我们的问题应该使用什么样的方案来解决，我觉得这两种说法是有很大区别的。

为什么说这是个不确定性问题？

首先我们面临三个挑战：

第一个挑战是平台状态一致性问题，相信做过云资源调度的同学一定遇到过超售的问题，这就是因为新旧数据的交叉导致在调度的过程出现了临界的数据不一致。

第二个挑战是调度需求本身可能随时间而改变，这也是最不确定性的问题，这种不确定性可能来自于用户，也可能来自对手，需要考虑特殊的调度请求又要满足软件硬件的兼容。

第三个挑战是规模，随着云计算的迅速发展，资源，用户，任务和工作流程的规模不断扩大。未来越来越多的任务将在云环境中处理，越来越多的云资源需要在互联网普及的环境中进行管理和调度。

所以，想要设计或者实现符合自己的云平台调度方案，第一点就是定义需求边界和成本。

最难的我觉得不是能不能实现这样的一个调度器或者设计一个牛逼的调度算法，而是我们应该怎么定义我们的调度需求边界，我们比较看重什么因素，哪些是我们完全不需要考虑兼容的，哪些在未来可能要解决的问题，舍弃与妥协。比如在平台一致性问题的解决中可能我们需要避免在负载高的宿主机上调度，但这样可能会降低资源的使用率。正如我们在考虑架构时需要首先考虑的架构的边界，没有边界的方案纯属扯淡。

比如，我需要四个CPU，你是不够的话是就不给还是先给你两个用着，能不能凑合下，这些都是弹性的，动态的，可商量的。还有就是你的响应性能是多少的要求呢？比如在我完成新版的调度之前的那一个版本的调度也是可用的，照样支撑了数万台机器的调度并为亿万用户正常服务，当上线新版的调度后，调度性能上升了将近两个数量级，但对于外界使用是无感知的，创建一台机器需要分钟级别的时间，而调度性能只是从秒级到毫秒级。还有就是是不是有对特殊设备的支持，例如GPU，特定的CPU等等，是不是要支持网络和磁盘的调度，支持不支持本地磁盘等等。有时候可能还需要判断是IO类型的主机还是计算类型的主机。另外还有些问题可能是我们自己臆造的，例如我们会不由自主的想，要不要体现调度的公平性，可不可以预测等等。但从我看到的而言，真正落地的有多少会去体现公平性，一般来说我们并不非要某一次调度一定是最优的，我们仅仅需要的是能命中合适机器；还有对于预测的一些理论大概在学术界比较盛行吧！

真正的生产环境的云平台调度主要在做两件事，可用性和低成本，即如何在低成本的情况下满足可用性。这一点学术界大概对花费考虑的不多，就我看来是这样，总觉得资源是足够的，这也是每年上百篇论文几乎没有落地的主要原因。另一个是算法真正的可行性，目前业界几乎所有的调度，最有效的算法还是基于规则和资源状态的调度。工业界最终的方向是盈利，所有的事情都会基于这一点，所以提高调度的性能，提高资源的使用率或者说降低成本将是主要的功能。

调度，一直在路上！

主要来源：知乎专栏 “进击的云计算”

在云时代构建三张网。

马化腾又一次现身为腾讯云站台。

过往三届峰会，马化腾在活动上主要强调云服务与腾讯战略的协同，无论是前年峰会提出的云计算是互联网+重要手段、或是去年的云计算为数字经济加速，以及今年强调腾讯在云时代构建三张网，体现出腾讯云作为2B业务的在集团战略层的重要性。

云计算市场腾讯是后来者，内外市场都有先行者占据，国内的阿里云和海外市场的亚马逊AWS，谁也不是好惹的。

混战

东汉末年三国争霸，目前云计算领域的战争也展现了这样的近况，阿里云仰仗早入局占先机抢占国内市场，而在海外市场上亚马逊的AWS通过长时间的积累成为了国际市场的巨头，这边腾讯云通过2C市场积累的优势开始抢占市场为市场竞争增加了新变数。

显而易见，混战局面是腾讯希望看到的，仰仗庞大的社交用户规模，腾讯更擅长后发制人。

云计算过去能接触的是科技领域的企业，而目前呈现政府和传统企业都积极拥抱的局面。

腾讯云联合广东省政府的项目——数字广东就是很好的落地项目，在后台通过腾讯云的服务为广东省提供基础服务，打通数据连接之后，前台通过微信小程序等腾讯产品来服务用户，完成了2B业务最终为2C用户服务的完整循环。

以上案例充分展示了云计算服务开始从2B业务的基础服务延伸到前台的2C，数据+计算+技术+全平台的能力开始成为整个市场必备要素。

过去作为的2B的云计算业务，企业在触网之初考量最多的是云计算平台的计算能力、数据节点的覆盖数、综合成本的性价比等关键因素，不可否认阿里云作为国内先发企业有一定优势，而AWS在海外市场的优势也非常明显， 作为追赶者的腾讯云有很明显的后发优势。

首先，市场教育的成本降低，过去云计算成本问题、安全问题都是很多B端客户慎选的原因，市场先入者很容易吃闭门羹。腾讯云在成立初期赶上了腾讯生态对外开放的好时代，依托于开放平台的腾讯云在从0-1的发展路程上少走了很多弯路。

其次，云计算升级为国家战略的契机为发展提供了重要政策支持。云计算成为国家战略之后，全国各地的企业还是政府部门都开始积极拥抱云，“上云”的程度成为了政府的重要考核标准。然而，上云之后带来最直接的效应就是很多过去需要亲力亲为的民生服务在各大APP端都出现了直接的解决方案，居民的水电煤的缴费、预约办证等等。

但是，积极拥抱云的同时也面临残酷的竞争，各大云服务平台通过低价竞争来获得G端客户，对于市场而言，云计算的前期高成本投入短期内仍然难看到盈利的窗口。

虽然亚马逊仰仗AWS的规模效应目前已经在全球盈利，但是在竞争的中国市场，两大巨头腾讯阿里都在激烈的竞争中，市场效应还未凸显。

最后，2B业务终要为2C服务，这是云计算服务的新发展契机，这可能是腾讯云弯道超车的机会。

过去一季度腾讯财报显示微信合并WeChat的月活用户突破10亿，社交平台是天然的用户入口的优势非常明显。

过去争抢企业用户更多是提供云计算平台的数据计算服务接入，而现阶段从跑马圈地向深度结合应用的服务成为竞争的天然要素。

（图为腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏）

10亿的流量入口加基础服务的搭建，给腾讯云弯道超车提供了机会，在大会上腾讯云的总裁邱岳鹏公布了腾讯云最新的几大平台服务降价的措施，更提供了AI应用接入免费的服务，云计算的竞争开始进入新的阶段，2B业务的能力最终要落实到2C的服务效率和质量。

各家优势明显，那么谁能突围呢？上一季度腾讯财报显示腾讯云营收同比增速超100%，这是市场竞争的先决条件之一，谁停止了增长谁将面临淘汰，混战还在继续。

机会

阿里云成立于2009年，AWS成立时间更早为2006年，作为后来者，腾讯云依然有很多功课要补。

腾讯的战略体系下腾讯云拥有的资源优势非常明显，从腾讯开发平台获益到互联网+落地到数字经济的效益以及腾讯平台产品流量优势一切资源都为腾讯云提供了后来居上的条件。

其一，垂直深度解决方案。平台最擅长的就是大而全，这是腾讯云、阿里云等大平台的云计算业务过去的面临的抉择难题，早期阿里云仰仗在电商用户和金融计算服务的优势突破，而腾讯云在游戏娱乐业务上的天然优势给两大平台在细分领域独占鳌头提供了先机。

这显然不够，依托两大巨头的云计算业务除了资源优势带来的先机必须有实打实的落地能力，这是互联网企业过去所不擅长和不具备的。

具体到细分垂直领域过去很多机会都留给了创业公司，目前来看，巨头切入之后资源优势凸显，但是任何垂直领域要想有所收获需要精耕细作，留给腾讯云的窗口期的机会很直接，通过精耕细作收割战场。

其二，谁也不会把所有鸡蛋都放在一个篮子。早期上云的客户可能可选的余地很小，而目前来看，云计算分布式布局的情况，要求企业必须在选择服务平台上多平台接入。

根据RightScale调查1002名跨领域的技术专业人士数据显示，云用户已经在平均1.8个公共云和2.3个私有云上运行业务，同时他们正在测试另外1.8个公共云和2.1个私有云。

早入局虽然有建立市场标准和先发优势，但是，2B用户天然的避险性在选择上就会留更多余地，腾讯云后来者通过打通产业链顶端企业的能力来制造“蝴蝶效应”获得市场地位。

其三，AI+云之势，这也就是马化腾在演讲中谈到三张网的最后一张网“智联网”。

“云时代要求做好云到端的智慧连接，腾讯希望借助超级大脑来发展智联网。超级大脑是一个让人工智能无处不在的智能操作系统，AI能力将依托超级大脑随时随地被灵活调用。而腾讯推出超级大脑的初衷正是希望助力企业和政府建立自己的超级大脑。”马化腾解释到。

不可否认，数字广东项目落地，是很好的超级大脑落地的AI+应用场景的落地和服务升级，这也是腾讯云在全面能力的一次展示。

AI能力是需要不断学习提升的，而云计算提供了载体，反作用于能力提升，两者是相辅相成的过程。腾讯云如何通过AI能力来补充自己的云的运算解决能力，同时在场景落地上快速布局，这才是超级大脑最终需要呈现的效果。

5年大步走的腾讯云，正在追赶前人的脚步，终局如何就让“子弹再飞一会”吧。

云计算最近的热闹不少。

8月5日，一家创业公司“前沿数控”发文，称其在腾讯云上数据全部丢失。之后腾讯云对此回应称，该事故是因所在物理硬盘固件版本bug导致的静默错误且运维人员存在不规范操作所导致，并表示了道歉与赔偿。

至此，在一年多的时间里，微软、AWS、阿里云、腾讯云等主要云计算服务商相继出现问题，这也让外界产生疑惑：云计算怎么了？

近些年，企业上云已成趋势，而云一旦出问题，很可能影响颇大；然而就像天底下没有不生病的人一样，云计算也自然也不可能百分之百完全不出问题。这次的腾讯云事件，刚好可以用来聊聊这个话题，让我们透视云计算平台与企业如何应对可能存在的问题。

没有绝对不出问题的云计算

但我们或许可以借此讨论这样一个问题：云计算平台不出错的理想情况，到底是否可能？

答案当然是否定的，任何云计算平台都有发生事故的可能。云计算本身是一种本地存储与运算的替代方案，所以本地计算可能出现的软硬件问题，也将映射到云计算体系中。

当然，随着云计算技术的不断进步以及产业服务能力增强，今天我们看到云计算应对风险的技术解决能力、容灾能力、应急冗余能力都在提高。

但同时也应该看到，云计算的另一面，是体系复杂化、碎片化的业务需求，更加复杂的云计算应用体系以及云计算+AI、云计算+IoT等新业务种类，导致出现风险的场景更多。比如去年英国一个移动应用企业发生了数据崩溃，原因在于企业员工违规收取了邮件，最终导致云存储数据被大规模劫持。

不过从另外一个角度来看，云厂商提供给用户的真正有价值的服务并不是一个一定不会出问题的服务，而是让企业可以低成本快速的搭建一个服务冗余、一定容灾的架构的能力。从腾讯云的案例中我们可以看到，云计算的问题可能很复杂，而平台的处理能力是解决问题的第一方案。

出现了问题，云计算平台如何应对？

让我们回顾一下腾讯云这次事件中，数据丢失到底因何发生：

根据腾讯云方面的技术复盘，该故障缘起于因磁盘静默错误导致的单副本数据错误，再加上数据迁移过程中的两次不规范的操作，导致云盘的三副本安全机制失效，并最终导致客户数据完整性受损。具体原因是，是因为运维人员在收到仓库空间使用率过高警告后，准备发起搬迁扩容。在搬迁国产中，为了加快速度，手动关闭了迁移过程中的数据校验。而在搬迁完成后，运维人员将出事故云盘访问切至新仓库，同时为了释放空间，对原仓库中的源数据发起了回收操作，之后发现部分云盘出现IO异常。

本次事故起源自因磁盘静默错误导致的单副本数据错误，再由于数据迁移过程中的不规范操作，导致异常数据扩散至三副本，进而导致客户数据完整性受损。

腾讯云已经正式道歉，并从技术角度坦诚了相关问题的存在。

由于云计算事故的问题，往往来自复合型问题、细节问题。而往往平台讳莫如深，甚至想要撇清责任，是导致事件复杂化的直接原因。而腾讯云此次的坦诚方案，在业界还是收获了一定的肯定

而通过腾讯云的事件，我们可以看到真正能够有效降低云计算故障的方法，是在出事前进行干预。比如说：

1、搭建应急预案，不断更新容灾技术与容灾机制，可以在出现问题时快速、低成本搭建应急架构。这是云计算平台应对可能事故的核心，而容灾机制与技术的双重保障，也是云服务品牌的核心竞争力。

2、规范化管理流程，尤其涉及数据问题时的人工操作流量。腾讯云事件中可以看出，人为不规范操作是造成很多重大损失的起因。而严格的流程化和去人工可能是较好的解决方案。

保障数据，企业用户也需配合

云计算平台自然也不是万能的。对于用户来说，选择合理的服务体系、积极做好兀余和备份工作，是进一步降低风险的举措。

另一方面，云计算服务中还有一项功能，叫做云盘快照。也就是企业可以定期来复制备份自己的数据，作为应对可能性事故的备案。而恰好腾讯云还是少数定期提供免费快照功能的云平台，为避免企业数据丢失，还是应该积极使用类似备份功能，保证自身数据的安全存放。

同时，对于核心数据来说，本地存放与云存储兼顾，是公认的更良性策略。

目前，出于市场业务细分化的需要，所有云计算平台都在提供更细节化、碎片化的服务选项。但很多时候企业并不能为了节约成本而购买单一服务，而是需要设置符合自身发展需求的云计算策略，并做好重要数据本地备份。

毕竟，狡兔三窟总归不是错误。

合理用云，前提是正确认识云

综上所述，我们可以发现，为了解决类似问题，需要云计算平台、企业客户，包括行业监管、法规定制等方向的共同努力。我们可以从以下几个方面，看到未来化解类似矛盾的可能：

1、技术层面，更加简便优质的容灾备份服务显然是主流。而在今天快速迭代的云计算体系中，通过技术保障进一步加强企业数据保障并不是奢望。而更加扎实的平台管理能力，和快速调查事故原因的能力与执行规则，也是平台企业未来需要提供的用户价值。

2、权责分明的服务关系。类似案件中，平台故障当然是主因。但企业事故也可能最终导致数据危险。

因此，平台方向企业方提供明确的风险提示，并建议做好关键数据备份；企业方购买符合自身发展需求，较为合理的云计算业务体系，都是避免最终矛盾的解决方案。另外很多云计算业务，其实都来自企业应用层面的问题，那么责权如何进一步划分，也是应该解决的问题。

平台与用户双方，能够达成策略性预见，给予对方足够的尊重，并一切有规可循，才是类似问题的最终解决办法。

一棍子打死云计算，或者把云计算捧杀到万能的地步，事实上都是毫无益处的。

云计算数据中心是一整套复杂的设施，它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。作为云架构的基础设施之一，云计算数据中心的构建至关重要。

传统的数据中心网络的架构包括四大部分，即核心层、汇聚层、接入层和运营管理层。核心层一般采用双机冗余的路由设备，对外运行E-BGP或静态路由协议，对内运行IGP协议（如OSPF）；汇聚层采用双机冗余的三层交换机；接入层和运营管理层则采用二/三层交换机。

目前的网络结构有以下缺点，例如网络层次较多、时延大，核心层或网络层网络设备容量会成为发展的瓶颈，同时随着数据中心规模越来越大，网络结构也成为瓶颈问题。

网络传输由于技术成熟度和设备价格成本等因素，传统数据中心网络一般使用以太网进行数据的传输。然而传统数据中心网络与互联网运行环境有极大差别，其特殊的数据转发需求例如负载均衡或者多路径传输等，必须通过特殊的转发机制实现。这存在以下问题：一是传统的数据包转发设备，例如以太网交换机，除非进行重新设计否则无法实现这些需求；二是基于软件的转发可以通过编程很方便的实现不同需求，但是无法以较低成本达到性能要求。

解决方案针对上述问题，提出云数据中心采取扁平化结构来进行构建。 首先，由于数据中心交换机的容量和性能逐渐优越，核心层的路由转发和防攻击的功能完全可被汇聚层的交换机实现，因此从减少时延的角度可采用2层的扁平化架构，将核心层和汇聚层合并。

其次，横向扩展设备的同时会造成出口设备数量多，导致管理复杂，为了简化管理和避免STP/MSTP/RSTP等协议造成带宽利用率不高的问题，可在单纯的提高设备性能的基础上，将临近的同类网络设备进行集群化以满足需求。

最后，使用以太网进行数据传输时，由于运行环境的差别导致其转发机制各不相同，可使用VLAN技术通过软件的配置而不是对局域网的主机进行物理上的划分，实现动态灵活地将服务器群或存储设备分割成多个逻辑网络，适应不同的传输环境。同时采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。

目前，云计算应用正不断扩散，从游戏、电商、移动、社交等在内的互联网行业向制造、金融、交通、医疗健康等传统行业转变。尽管市面上云平台、云服务的种类和数量不断攀升，令人目不暇接，但许多企业仍然面临如何精确地评估自己的需求，通过云计算的优势增强自身的核心竞争力这样的难题。未来，云计算市场或将呈现出可定制、标准化、一体化交付、云网融合等趋势，在以产品、技术为导向，向云的运营为导向的转变过程中，竞争的关键在于如何提升云计算解决方案的创新力。

混合云更受青睐

对于企业而言，一致的应用体验一直是其所追求的目标，而承载着工作负载的底层架构来自哪里并不是一个问题。这就导致了越来越多的企业倾向于使用混合云作为管理平台，以获得更好的应用体验。作为一种公有云和私有云的组合，混合云之所以受到青睐主要有以下原因：

第一，由于未来所有的云模型需要互相连接，许多来自外部的资源将使“传统”技术上的私有云成为混合云模型，现在，混合云最靠近不确定云，更易于未来将企业数据中心平台扩展成某种类型的云。

第二，随着带宽的提高，连接方面有更好的优化方法，整体资源利用率正变得更加合理。应用程序接口和开源代码云平台正在创建一些更有力的方式去连接，而混合云能够实现更大的互联支持。

第三, 由于数据中心拓展，灾难恢复和业务连续性，建立“business-in-a-box”，发展完全基于云的业务分部，甚至创造新的服务产品，较小的企业也能参与到混合云的游戏中。

第四，混合云的动态特性允许组织按比例快速变化。不断向前发展，企业将寻找更接近终端用户和他们自己位置的新方法，并转发他们的数据。这意味着内容分发网络和边缘计算变得更强大。寻求混合云在扩展传统云能力和数据中心模型上产生大的影响。

云计算安全进一步备受关注

近年来，云计算产品及解决方案的日趋丰富和成熟也令云安全上升到关键位置,不管哪一类的云，安全可控是客户的底线。由于云服务商数据中心资源的规模化和集中化，数据中心、网络链路等物理设施一旦遭遇破坏和故障，影响巨大。据NetWrix一项针对云计算的研究显示，虽然认为大数据向云端集中是发展趋势，但有40%的公司担心由此可能导致数据安全问题。为此，在安全领域的创新优势能够为云计算厂商赢得客户。

专业的云服务是企业用户首选

从技术角度来说，硬件配置和网络环境会影响到云服务的性能。为了保证性能，云服务提供商必须提高硬件规格，以及网络接入带宽。传统云服务平台由于业务品类过于单一，各项性能指标很难适应各项复杂的业务环境，缺乏专业性是其最大的短板。追根溯源，在硬件配置和网络环境相同的情况下，云服务性能如此大的差异，可以说是云服务专业度的直接体现。

1、华云数据Cloud Ultra企业级私有云系列产品和解决方案

除了全面虚拟化、高性能分布式存储、灵活敏捷网络的基础解决方案，Cloud Ultra系列私有云产品更融合了高性能计算、大数据支撑、DevOps、混合云支持、全资源调度管理、全业务计费等创新私有云产品解决方案，帮助企业以更低的CAPEX/OPEX获得高效、敏捷、安全的企业级私有云服务。

Cloud Ultra四大版本（基本版、高级版、白金版、定制版）面向不同需求的用户，所有版本都支持二次开发；支持多种存储方式，各存储层上的数据可自由迁移，数据管理更灵活；可以为用户提供多种实用设计，如SDN架构设计、USB设备映射、VM故障自动恢复等；支持多种计算虚拟化技术，能有效实现虚拟化资源调度。

2、中国电信天翼行业云解决方案

中国电信天翼云从专属云、专网云、定制云、安全云四个方面为客户提供一揽子解决方案。

专属云，为用户实现资源物理隔离，网络独享接入，立体式防护网络，既可实现私有云的独享隔离，又能实现公有云的弹性扩展。

专网云，基于中国电信骨干网络，为用户提供端到端的二层或三层的接入方案及用户入网接入服务，数据中心和数据中心及云和云之间的网络可解决传统的云间高速互联问题，还可作为传统骨干网络的补充。

定制云，中国电信天翼云具备端到端服务能力，本地化快速响应，能够提供定制化服务，包括咨询服务、迁移服务、集成服务、实施服务、守候服务、运维服务等一揽子的端到端服务。

安全云，从系统（System）、服务（Service）、保密（Secrecy）、持久（Sustainability）、标准（Standard）五个方面构成天翼云5s安全体系。

3、软通云网云协同开发平台

基于云计算的协同开发平台是将软件需求、开发、测试、运营等整个生命周期放在云端的解决方案，软通云网云协同开发平台致力于打造云端研发环境，帮助企业通过云计算实现技术效率最大化，让软件交付变得更加高效、标准、可控。

4、Avaya云端呼叫中心解决方案“小A云”

作为全新的云端呼叫中心解决方案，“小A云”可以帮助客户将现有本地部署的呼叫中心迁移到云端，并支持任意时间、地点、服务规模的灵活、快速部署，能够大幅减少企业的运营管理成本，助力企业在云催收、云电销等场景下的业务增长。同时，开放的云端也为企业的通信业务带来信息风险，通过Avaya“小A云”，企业可以在自建机房部署、第三方IDC机房和公有IaaS基础云专享部署三者之间随意选择，保证呼叫中心7 天168小时安全稳定运行。

“小A云”私有云和混合云的部署方式在保障企业数据安全的基础上，可以帮助企业规避复杂的呼叫中心建设风险，采用高端定制的方式，将标准化、定制化、个性化的需求完美组合，为客户提供安全稳定的轻资产云体验。

5、APICloud一站式高效APP开发和管理平台

APICloud利用“云端一体”的理念，简化移动应用开发技术。其由“APP引擎”和“云引擎”两部分组成，可帮助开发者快速实现移动应用的开发、测试、发布、管理和运营的全生命周期管理。同时，聚合大量第三方云服务，成为移动领域的云服务聚合渠道。以快速、高效、成熟的APICloud移动应用开发技术为基础，结合服务于数万企业客户的丰富经验，其“App定制服务”能够帮助客户快速完成App全链条的开发和上线。

　　从Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)首次提出“ 云计算 ”(cloud computing)的概念到现在，云计算已经走过了炒作期和实践期，已经处于成熟期。同时，行业集中度也越来越高并呈逐渐加强的趋势，目前业内大公司已经占据了整个市场的半壁江山。

　　Synergy Research Group根据2017年市场占有率的多少和市场增长率的快慢对全球几大云计算平台进行了调查和排名，亚马逊AWS依然名列榜首。以下是全球十大云计算平台市场占有率排行榜。

　　1.亚马逊AWS

　　亚马逊AWS于2006年推出，是全球最早推出的云计算服务平台，面向全世界的客户提供云解决方案，包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，降低企业IT投入成本和维护成本。

　　“先下手为强”，亚马逊AWS投入早、运行时间长，目前仍是云计算领域的老大哥。在AWS计算领域中Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)是代表性产品，它是一种 Web 服务，可根据计算要求提供大小可调的计算容量。在存储服务中，Amazon S3 提供了一个简单的 Web 服务界面，用户可通过它随时在 Web 上存储和检索任意数量的数据。在数据库服务中，Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 是一种可让用户在云中轻松设置、运维和扩展关系数据库的 Web 服务。此外在网络和内容分发、移动服务、开发人员工具、应用程序服务等领域亚马逊AWS都有出色的产品。

　　在2017 AWS Re:Invent会上，Amazon 又宣布推出5项机器学习新服务，包括Amazon SageMaker、Amazon Transcribe、Amazon Translate、Amazon Comprehend、Amazon Rekognition Video以及一款面向开发者的深度学习型无线摄像机AWS DeepLens。

　　此外，亚马逊AWS也加快扩展中国市场的步伐。今年12月12日，亚马逊AWS在中国的第二个运营区域——中国(宁夏)区域正式开放，将会实行一轮降价措施，或给当前国内云计算市场带来强有力的价格冲击。

　　2. 微软Azure

　　微软 Azure是微软基于云计算的操作系统，最初名称是Windows Azure，主要目标是为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在 云服务 器、数据中心、Web和PC上的应用程序。Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。该平台目前具备以下功能：网站、虚拟机、云服务、移动应用服务、大数据支持以及媒体功能的支持。

　　在此次Synergy Research Group的调查统计中微软Azure排第二，虽然没有亚马逊AWS的功能全面，微软Azure也形成了独特的优势。它支持大量开源应用程序、框架和语言，并且数量仍在增加;融合本地 IT 设施和 公有云 ，是最适合混合 IT 环境的公有 云平台 ;数据中心有多家主流运营商接入，网络访问性能有保证;数据和服务的安全性也是其一大优势。

　　11月1日，在北京举行的2017微软技术暨生态大会上，微软宣布在中国运营的Microsoft Azure的云计算规模将在未来6个月完成三倍扩容。11月27日，微软与知名企业软件公司 SAP宣布将合作进军云服务市场，以提高微软的云端业绩，尤其是IaaS 服务。

　　3. IBM

　　IBM一直专注于云计算、网络安全和数据分析，今年11月1日IBM宣布推出全新IBM Cloud Private平台，可以帮助企业利用类似公有云的能力，构建本地部署的私有云环境，是一个集IaaS、PaaS及开发者服务所需的创建、运行和管理 云应用 于一身的集成平台。

　　全新的IBM Cloud Private平台安装极其简便，一键即可实现安装、添加、删除节点，还能够根据相关指标定时弹性伸缩。同时，IBM Cloud private支持异构平台，不仅可以安装于VMWare、OpenStack、物理机上，还支持X86和POWER Linux，由客户自己管理，不需要再连线IBM，投产就可用。集成了Istio、服务目录、VMWare NSX-T等，支持Ceph、Gluster 、GPFS 存储、MicroService Builder中间件镜像的开箱即用。

　　早在9月份，IBM 还推出了一款“拉杆箱”——Cloud Mass Data Migration，里面是一套容量 120TB 的存储系统，可以让用户快速的将本地数据上传到 IBM 的 云存储 中。

　　4.谷歌 云平台

　　谷歌公司不是传统的IT厂商，而是新型的网络公司。基础架构和平台是谷歌 云服务 的两大竞争优势。谷歌云平台服务分为四大类：

　　1.计算：谷歌计算引擎作为基础架构即服务(IaaS);平台即服务有谷歌App Engine;以及谷歌容器引擎，一套使用 Kubernetes来达到集群管理和自动化的Docker容器镜像 。

　　2.存储：谷歌 云存储

　　3.网络：谷歌云DNS和Interconnect

　　4.数据库：Google Cloud SQL，Google Cloud Datastore和Google Cloud BigTable

　　今年9月份谷歌云宣布收购了Bitium，Bitium专注于为基于云的应用程序提供企业级身份管理和访问工具。这次收购能够帮助Google可以更好地管理企业云客户，包括为跨Cloud和G Suite产品的应用程序设置安全级别和访问策略。

　　5. Salesforce

　　Salesforce是一家客户关系管理(CRM)软件服务提供商，提供随需应用的客户关系管理。作为全球CRM行业的领导者，Salesforce 在客户关系管理领域的专业度是毋庸置疑的。该公司勾勒出的云战略中包括SaaS和PaaS。该公司的 云计算 产品包括Force(定制软件开发)、Heroku(Ruby平台服务)、Database、Salesforce Data、Salesforce Chatter、Salesforce Sales Cloud和Salesforce Service Cloud。

　　今年Salesforce已经将AI整合进许多产品中，与IBM合作将Einstein与Watson合并，以便用户扩充数据。Salesforce还利用AI来让用户更轻松地获取他们所需的信息，它提供的一款名为Optimus Prime的内部工具用以组织和清理数据。通过分析用户在Salesforce上已有的数据来添加服务对Salesforce来说是一个很大的机遇。

　　6. 阿里云

　　阿里云创立于2009年，是目前国内云计算领域的龙头，由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统飞天，目前为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务。基于阿里云飞天操作系统强大的计算能力，阿里的人工智能ET拥有全球领先的人工智能技术，目前已具备智能语音交互、图像或视频识别、交通预测、情感分析等技能。

　　今年9月21日，阿里云发布全新一代云数据库产品POLARDB，采用第三代分布式共享存储架构，实现计算节点和存储节点分离，使计算引擎和存储引擎均拥有快速扩展能力;在2017杭州?云栖大会期间阿里云又发布了一系列突破性成就，“达摩院”支持研发的量子技术领域迎来了首个重量级发布—— “量子计算云平台”上线、BigBench数据规模首次扩展到100T、流计算2.0每秒峰值达千万QPS整体链路延时亚秒级、E-MapReduce对比同类产品平均性能提升3倍。

　　阿里云在中国遥遥领先的同时开始扩展海外市场，10月30日，阿里云宣布其马来西亚大区(Region)正式面向全球开放服务，阿里云将为该区域市场提供计算、存储、网络等互联网基础设施服务，同时为当地企业数字化转型提供互联网中间件、人工智能产品和服务。此外，阿里云也将在欧洲建立数据中心。

　　7.Oracle

　　Oracle云是一款功能强大、统一的云解决方案。 它提供了全面、集成的云服务，可帮助业务用户和开发人员在云端或内部部署环境中无缝、经济高效地构建、部署和管理负载，是少有的几家能完整覆盖IaaS、PaaS、SaaS及DaaS层面云服务的公司。

　　Oracle的成功主要来自于数据库业务，许多公司使用他们的数据库来运行其关键业务，数据库业务仍然是Oracle最大的收入来源。2017财年甲骨文云业务总收入超过46亿美金，年增长超过60%，是全球发展最快的云公司之一。

　　在刚过去的2017甲骨文全球云大会上，甲骨文发布了多项产品和技术创新：最新发布的Oracle数据库18c，凭借机器学习实现自治驱动、自治修复数据库和联机事物处理，有效提升了云端数据库运行的安全性和可靠性;Oracle人工智能平台云服务(Oracle AI Platform Cloud Service)、Oracle区块链云服务、Oracle移动云、Oracle分析云以及Oracle安全和管理云等解决方案全面展现了甲骨文的技术创新。

　　据外媒最新消息，Oracle已经同意斥资16亿美元收购基于云计算的建筑软件供应商Aconex，增强其云计算业务。

　　8.Rackspace

　　Rackspace是全球三大 云计算 中心之一，是一家全球领先的托管服务提供商，在全球拥有10个以上数据中心，管理超过64000台服务器。Rackspace的托管服务产品包括专用服务器，电子邮件，SharePoint， 云服务 器， 云存储 ，云网站等。在服务架构上提供专用托管， 公有云 ，私有云及混合云。同时Rackspace是，AWS与微软Azure技术支持伙伴。

　　业内调查表明，企业正在纷纷从企业数据中心转向多云模式，这对云计算市场来说又是一巨大的机遇。今年9月Rackspace公司签署了收购Datapipe公司的协议，其中包括由29个数据中心组成的基础架构。此次收购是Rackspace公司迄今为止最大的收购交易，主要为了满足客户要求更多的多云功能。

　　11月，Rackspace又表示，将于HPE合作构建一套根据使用情况向客户收费的私有云服务。Rackspace认为，对于企业来说，付费即用模式的托管私有云是一个有吸引力的选择，这是私有云市场翻开的一个新篇章。

　　9. virtustream

　　Virtustream成立于2009年，为政府和企业客户提供云端服务，主要负责解决SAP、Oracle等关键应用在云上运行的问题，Virtustream的xStream管理平台及基础设施即服务(IaaS)满足复杂的私有云、公共云或混合云生产应用的安全、合规、性能、效率及基于消费量的计费要求。

　　Virtustream是深受全球组织信任的企业级云提供商，其客户包括可口可乐、SAP、多米诺糖业、海因茨以及一系列来自全球各地的服务供应商。VirtuStream在整个云计算市场属于细分市场的挑战者，是托管私有云市场的领导者。2015年被存储巨头EMC公司收购，随后EMC与戴尔合并，VirtuStream成为戴尔旗下事业部。

　　VirtuStream借助戴尔的服务提供商生态系统，加速推进其扩张步伐。今年3月28日，Virtustream宣布，该公司面向任务关键型应用的企业 云平台 和服务即日起在澳大利亚和日本等亚太地区供应，此次供应范围包括Virtustream的创新 云技术 和独特的消费量计费模型。

　　10. Fujitsu

　　2010年7月9日，日本富士通公司正与美国微软公司合作推出云计算业务，富士通和微软在全球范围内共享数据中心，微软把其软件与富士通的客户服务结合起来;富士通开始在群马县馆林市数据中心运行微软云服务，此后将陆续在美国、英国和新加坡等国家的数据中心运行。

　　富士通云基础架构解决方案是根据云计算平台架构的需求，以富士通刀片服务器及存储系统为基础，在业界标准的虚拟化技术之上，采用富士通云计算资源的核心组件ROR(Server View Resource Orchestrator)组建的一个预先定义、预先测试验证、标准配置的云计算平台。

　　近年来为了增强在云计算领域的竞争力，富士通除了与微软合作，与云计算领域巨头纷纷展开合作。2015年12月，富士通集团与全球云基础架构和移动商务领导厂商VMware宣布双方将开展全新合作，为客户提供灵活、安全的云技术。2016年7月，Oracle和富士通宣布结成合作伙伴关系，以推动企业云计算解决方案的发展。

Cloud Computing， Created in China

2018年，全国两会再提加快推进“百万企业上云”建议。壮大我国的云计算产业、深入实施“中国制造2025”，加快大数据、云计算、物联网的应用，已成为全民共识。

云计算将进入繁荣发展阶段

2018年5月，阿里巴巴集团在内蒙古开建云数据基地——阿里巴巴乌兰察布大数据综合服务平台项目。该项目将投资百亿元以上、建设3个数据中心，共承载30万台服务器。项目一期工程已正式开工建设，预计2019年下半年投产。按照阿里的建设进度，2018年及之后的三年都将会是云计算设施建设的高峰期。

阿里巴巴集团副总裁、基础设施事业群总经理周明表示，该项目是阿里巴巴集团互联网生态的基础设施服务系统，将成为阿里巴巴生态体系核心战略的资产，阿里巴巴将打造技术领先、高效运营、绿色环保的云数据计算中心基地。

此外，从腾讯控股公布的2018年第一季度综合业绩来看，受游戏、视频、电子商务及O2O行业的增长所推动，云计算服务收入同比增长超过100%。腾讯方面表示，未来腾讯将加强游戏及视频云服务的核心能力，并提升在金融、市政及零售服务等领域的实力，同时将扩展全球云基础设施，以支持外部客户及游戏等内部业务向海外拓展。

阿里巴巴和腾讯属于较早布局云计算业务的互联网公司，云计算基础设施的建设，将对推动大数据融合应用、加快发展以数据为关键要素的数字经济起到重要的促进作用。而云计算服务的快速增长，意味着企业对于云服务的需求量越来越大。

“解放”人，释放创新力

大多数企业在发展壮大的过程中，智能化、人性化成为提高生产力、胜出竞争的关键手段。当一个组织的智能化、人性化成分增加，就可以腾出更多的时间和人力来提高整体效率，从而有可能实现创新。

办公是企业的核心场景，考勤也一直是企业管理的痛点，不恰当的考勤管理方式往往会成为业务发展、员工释放创造力的障碍。虽然现有的移动办公软件一般都能通过手机定位考勤，员工打卡签到可以不再需要通过指纹和打卡机，但问题是，员工必须每天上下班都在APP上手动签到，否则就算人在公司，也会导致“缺勤”，这极不人性，更不利于企业长远健康发展。

京东在2018年5月底发布的“京东·京点”智慧办公解决方案，利用云计算、大数据、图像识别、智能语音、物联网等技术，通过京东“小易”一站式企业服务平台的移动端App，连接打印机、投影机、电子白板等硬件，将考勤、会议、办公用品管理、办公资产管理等办公环节打通，并通过业务线上化、数据信息融合、软硬件与服务一体化实现人机智慧互联，此外还接入租赁、维保、回收等服务，实现智慧化办公。

这一解决方案将实现企业办公的高度协作，进一步推动释放员工生产力。以“人”为本，从“人”出发，对传统办公模式进行智能化改造，将低技术含量、低价值产出的机械化劳动进化为机器学习代替人工，以释放员工创造力、彰显个人价值，进一步实现企业价值，这正是人工智能时代的大数据、云计算的终极价值之所在。

结语

十年前，人们并不能想象云计算会是什么样子。十年后的今天，云计算已成为水电煤一样的基础设施，但我们依然不能想象，云计算会发展成什么样子。可以确定的是，云计算相关的技能越来越高，所涉及的行业也越来越多。终有一天，云计算将全方位改变人类的生活方式。

（文/樵苏）

我们知道云计算主要有三种服务模式，IaaS、PaaS和SaaS，其中最底层最基础的就是IaaS。企业级私有云领域，目前IaaS领域的老大就是VMWare公司；在开源领域，最流行的IaaS框架则是OpenStack框架。

正是因为开源，才让我们可以更深入地了解云计算IaaS的运作机制。通过对OpenStack的架构的介绍，说明OpenStack是如何实现IaaS服务的。

OpenStack的起源

在云计算领域，目前Amazon占据了绝对领先的市场地位。Amazon的CEO贝佐斯靠着强硬的行政命令要求开发人员按照SOA理念来进行开发，要求所有程序模块必须要用服务接口把数据和功能开放出来。所有程序模块间的通信，必须通过这些接口进行。

可以说SOA的设计思想，构成了今天AWS云平台的技术实现基础，同样这种设计思想也被OpenStack所效仿。AWS虽好，但毕竟是商用的，随着云计算的发展，开源云平台解决方案的需求越来越强烈。

2010年7月，RackSpace和美国国家航空航天局合作合作，分别贡献出RackSpace云文件平台代码和NASANebula平台代码，OpenStack由此诞生。

AWS分层架构

OpenStack的架构

作为Amazon的追随者，OpenStack在技术架构上也与AWS有很多相似之处。OpenStack也是由几个独立的核心功能组件所构成。

分别是计算（Compute）、对象存储（ObjectStorage）、认证（Identity）、用户界面（Dashboard）、块存储（BlockStorage）、网络（Network）和镜像服务（ImageService）：

Nova：计算管理，云计算IaaS的核心，类似于Amazon的EC2（ElasticComputeCloud）。为用户提供虚拟机的管理，比如创建虚拟机或对虚拟机做热迁移。Swift：对象存储，负责对文件进行存储和检索，也包括镜像文件。Keystone：为用户提供身份验证以及OpenStack服务的授权。Horizon：为用户提供一个模块化的控制面板，基于django框架实现。Cinder：块存储服务，为虚拟机提供虚拟卷。Neutron：为虚拟机提供网络连接，允许用户创建自己的虚拟网络并连接各种网络设备。Glance：负责镜像管理，为虚拟机提供镜像。

关于每个组件的具体职责，可以参见前文《云计算IaaS管理平台的基本功能有哪些？》

OpenStack的应用

国际公有云方面，AWS、AZure都采用了自己的技术来搭建云计算平台。在国内公有云市场中，阿里云、腾讯云也都是用自有技术来搭建各自的云计算平台，没有直接利用OpenStack。

虽然在公有云市场，应用OpenStack的商业案例还不算多，但在私有云市场，基于OpenStack的项目非常多，远远多于其他的开源云计算框架,如CloudStack、Eucalyptus和OpenNebula等。

与互联网公司不同，华为倒是非常积极地推进OpenStack技术，和中国三大电信运营商们一并都是OpenStack基金会的黄金会员（GoldenMember），而且为国内外多家电信运营商都部署了基于OpenStack的公有云系统。

目前OpenStack的黄金会员主要包括传统IT企业，如Intel、NEC、Dell、VMWare等，也包括通信设备商，如华为、Ericsson、Cisco、JuniperNetworks等，也包括最新加入的国内三大运营商。相信虽然OpenStack的参与者越来越多，生态越来越完善，应用项目也会越来越多。

平台复杂度是影响迁移难度及适合性的一个重要依据，一般说来，越简单的系统越适合用统一资源池进行承载。

整体方案选择需要根据云化评估的结果，选择如下4个具备可操作性的整体方案进行设计。

新建第二节点、新建平台应采用整体云化方案设计、建设现有平台具备整体迁移条件的，结合平台扩容改造工程进行整体云化迁移扩容平台新增部分原则上应纳入云资源池进行建设现有平台的部分模块经过云化能够解决平台资源老旧、利用率低下等问题的采用部分云化方案

对于现有平台的迁移，有条件可以考虑进行适当的软件改造投资，使得平台更适应云化后的资源按需分配的特性，并应考虑资源池具备动态资源调整的能力。

资源配置

平台对硬件资源提出需求时总体上要求在云资源池能力范围之内平台各个功能模块应采用轻量化的设计，如采用虚拟化架构，计算资源的需求不超过4核，内存要求不超过16G。单模块的性能（最低配置）超过物理服务器性能1/2的，不建议使用虚拟机进行部署操作系统：操作系统的选择要根据资源池服务能力列表选择

高可用设计

云化后的平台逐渐向模块化设计靠拢，对于扩容频繁的模块应采用负载均衡+虚拟机集群的方式设计，支持线性叠加弹性扩展。关键业务的应用部署需要考虑将同一应用部署到不同物理资源上

考虑部署静态过负荷控制和动态过负荷控制两种过负荷控制的能力单元

做好对平台资源监控，能够支持人工方式在线进行资源的增容、减容

两种迁移方式：重新部署方式、P2V方式

（1）对于中大型平台，在时间、费用、厂家支撑力度允许的情况下，适合采用虚拟机模板化重新部署方式进行迁移，且重新部署方式不存在兼容性问题

（2）维保支撑能力较弱的小型平台，适合采用P2V方式进行迁移，但需要注意P2V软件与原系统的兼容性、迁移数据量的大小以及可能存在的迁移风险

方式一：不调整资源申请规模，以超配的形式进行部署，更适用与互联网或小型应用平台

方式二：通过测试以最优配置部署在资源池上，要求企业级大型平台考虑该方式

迁移实施的步骤建议

计算资源：支持X86虚拟机。要求迁移加载系统所有软件基于X86硬件体系设计构建，资源按照最大需求进行配置

存储资源：使用集中存储部署应用，提供多种类型存储支撑平台，存储资源按照最大需求进行配置

网络资源：资源池统一提供安全、负载均衡、公用承载网、IP地址资源，提供高转发能力、高带宽的局域网络，支持动态数据迁移等数据中心级的网络条件

附：平台复杂度考量参考指标（表格）