欧洲核子研究中心（缩写为CERN），是全球最大的粒子物理学实验室，其存在的本质意义就是研究物质的组成和宇宙的起源。

上图为CERN的标志

CERN（读音是：[s:n]），是一个法语缩写词，意为“欧洲核子研究理事会”（法语为：Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire），这是1952年成立的临时理事会，虽然两年后改名为欧洲核子研究中心（Organisation Européenne pour la Recherche Nucléaire），但这个缩写一直被沿用至今。

探寻物质的根本：LHC

物理学者认为：物质是由基本粒子组成的，基本粒子，又被希格斯玻色（Higgs boson）子和“上帝粒子”（God particle）。

为了证实基本粒子的存在并作深入研究，在瑞士日内瓦西部与法国接壤的边境上，CERN建造了全球最先进的LHC（Large Hadron Collider，大型强子对撞机），它被隐藏在总长约27公里的环形隧道之中。

上图为环形隧道的示意图

上图为彼得·希格斯（Peter Higgs，因成功预言“上帝粒子”存在而获2013年诺贝尔物理学奖），他身后是处于维护状态的LHC。

在环形隧道中，两束质子流相向而行，并以近光速发生碰撞，由此产生新粒子。质子的体积很小，只有10的负15次方米，因此，即便是相向而行，大多数质子也会失之交臂，撞上的几率极低：在4000万次记录中，只能发现约500次正对碰撞。

而一旦发生正对碰撞，就会引发微观的宇宙大爆炸，重现宇宙大爆炸后的瞬间状态，科学家们就从搜集到的各种数据中探求物质形成和宇宙起源的奥秘。

上图为质子-质子（pp collisions）对撞的照片

2008年9月，LHC投入试运行；2012年7月4日，在CERN的LHC中持续了7个月的质子-质子（pp collisions）对撞中，“上帝粒子”被成功发现；2013年3月14日，CERN正式宣布发现了“上帝粒子”。

2013年10月8日，诺贝尔物理学奖授予了84岁的彼得·希格斯（Peter Higgs）和80岁的弗朗索瓦·恩格勒（Franois Englert），以表彰他们成功预言了“上帝粒子”的存在。

2012年7月4日，发现“上帝粒子”后，彼得·希格斯（右）与弗朗索瓦·恩格勒（左）出席研讨会。

基本粒子的存在得以证实，宇宙的根本和起源也就有了深入探求的无限可能性。实际上，CERN的LHC已经开始了新的对撞：质子-铅离子对撞，即proton-lead (p-Pb) collisions。籍于此，物理学家可以对大爆炸之初百万分之几秒的宇宙状态有更为深入的分析和洞察。

上图为质子-铅离子(p-Pb)对撞的照片

目前，CERN的员工约有2400人，为12,500名来自世界各国的科学家提供高能物理科研的服务。

支撑高能物理研究的是海量的数据和错综复杂的应用分析环境，要构建满足这些要求的IT基础设施，云计算技术具有极高的技术契合度，是当然的首选。

CERN云架构的核心组件：Nova Cells v1

CERN是互联网的发源地，在信息技术方面，一直走在最前沿。

2013年7月，CERN的OpenStack云计算环境投入实际运行，此后，随着OpenStack版本的更新，经历了若干次升级，目前在CERN数据中心运行的是Newton版本。

尽管Nova Cell（v2）已经在Newton版本中被正式引入，新版本的技术改进和优势也正在被不断地加以宣扬，然而，CERN仍然拥有目前世界上最大规模的Nova Cell（v1）服务的实际应用环境，是解决OpenStack大规模部署的最佳案例之一。

以下，对Nova Cells v1进行简要介绍。

Nova Cells v1是为解决OpenStack大规模部署的问题而创建的，当OpenStack云环境的部署规模达到一定程度后，进一步的扩展就受到技术瓶颈的限制，这种限制主要是由数据库和消息队列而产生的。比如，随着部署规模的扩展，消息队列的性能下降得异常明显，具体而言，根据经验总结，在两百个节点的环境中，一个消息发出后，可能要20秒左右才能得到响应。

从OpenStack的Grizzly版本开始，Nova Cells项目正式推出，应用这个新的OpenStack模块，就能在保持现有OpenStack云计算环境不变的前提下，以在现有OpenStack云计算环境中添加Child Cell的技术手段，增强以Scale-Out方式大规模扩展OpenStack部署环境的能力。

Nova Cells v1的架构如下图所示：

如上图所示，使用Nova Cells v1服务，可以将计算资源的管理单位进一步细分为Cell。

不同的Cell，有着各自独立的Nova-API、Nova-Scheduler（调度）、Nova-Conductor（连接）、Nova-Compute（计算）、数据库服务（Database）、消息队列（AMQP，Advanced Message Queuing Protocol，可通过RabbitMQ等机制实现）、Nova-Cells等各项服务，在从顶层的入口API Cell开始，可以树状结构逐步向下延伸，从而实现规模的扩展。

其中，API Cell（即：Parent Cell）包含 有Nova-API 服务，用于接收用户发出的请求，并将用户请求通过Nova Cells服务以Message形式发送至指定的Cell；而Child Cell则包含除 Nova-API之外的所有Nova-*服务，实现具体的 Nova Compute节点服务；API Cell与Child Cell共享 Glance 服务，且各Cells之间（API Cell与Child Cell之间、各层级Child Cell之间）的通信均通过Nova Cells服务进行。

需要指出的是：

1）在Nova Cells v1的整体架构中，对Cells的调度与对计算节点的调度是彼此独立进行的；

2）Nova-Cells服务不仅用于不同Cell之间的消息传递，在API Cell中，Nova-Cells还为操作请求选择目标Child Cell。

综上所述，当一个创建虚拟机实例的操作请求到达API Cell时，由Nova-API接收并转发给Nova-Cells，随后，Nova-Cells选择恰当的目标Child Cell，进而将操作请求发送给此目标Child Cell的Nova-Cells服务，进行处理后再转至该Child Cell的Nova-Scheduler（主机调度服务）进行处理，随后，Nova-Scheduler处理操作请求，根据计算资源统计的相关信息，在该Child Cell中选择恰当的计算节点，进而将操作请求分发至其上以具体执行虚拟机的创建。

CERN云计算环境基于Nova Cells v1，通过全面的分布式体系架构，构建了更具弹性的OpenStack云计算环境。

到目前为止，CERN的OpenStack云计算环境“重度使用”（据CERN的IT工程师所言）Nova Cells v1。在CERN的各项科学实践中，基于Nova Cells v1的OpenStack云计算环境经受住了各种实际考验，长期、稳定和高效的运行已经证明了其所具有的实践价值。

《欧洲核子研究中心的云计算架构 》的下一篇，将对CERN的云计算架构进行简要的说明，一窥OpenStack在大规模部署背景下的成功应用案例。

数字化转型正在影响所有业务的垂直领域，人们处理和思考IT的方式已经发生了根本性的变化。一些成功的IT专业人员影响了企业的业务模式和策略。数字化转型正在影响所有业务垂直领域，而云计算架构师在支持下一代业务计划时必须开始思考与之前的业务模式有什么不同。

正如调研机构Gartner公司最近预测的那样，到2020年，所有IT人员都需要具备一定水平的商业智慧。“在IT领域中发展强大的商业智慧，是将IT重点从优化IT运营效率转变为推动业务效率、价值创造和增长的先决条件。” Gartner公司研究副总裁 Lily Mok在一份声明中表示，“有效的IT沟通战略的核心是能够将IT的愿景、战略和行动计划与业务明确联系起来，推动员工中期望的行为，从而提高IT绩效和业务成果。”

除了沟通之外，还需要新的管理方式来尽可能多地从员工身上获得更多价值。为了达到这一点，企业需要培训自己的员工，让他们真正像云计算架构师一样思考和行动。

无论企业是主要数据中心提供商，还是最终用户组织，都应该了解一下数据中心架构师培训技巧。

如今的IT人员不仅仅是提供专业服务或标准体系结构，他们还需要进行创新。这意味着过去适用于IT人员工作的相同规则可能不会对其职业生涯提供更多的帮助。作为云计算架构师，IT人员可以通过做培训和实施来提升技能，为自己的职业生涯增加价值，并帮助所在的公司取得进步。

1、通过技术镜头谈论商业语言

现在想像一下Snapchat或Messenger过滤器这样的技术可以做什么，他们为原始图层添加一层。从某种意义上说，云计算架构师必须考虑业务挑战，并知道如何使用适用于该情况的技术过滤器。在那里，人们必须能够讨论这些，以及他们如何改变业务流程。这意味着云计算架构师能够围绕业务需求不断应用技术架构。

2、沉浸在安全的世界

云计算架构师的商业智慧必须与对安全需求的深入理解结合起来。IDC的信息图表为弥补IT安全技能差距，描述了日益增长的风险，以及对熟练和合格的网络安全专家的需求，具体如下：

75%的企业遇到某种类型的安全事件。33%受到网络犯罪影响。63%的组织不准备作出回应。3、尽可能多地进行交叉训练

作为一个云计算架构师，需要了解并行的相关技术。如果正在创建公共云架构，请了解像OpenStack这样的平台如何帮助管理。人们永远不知道未来会怎样，组织有一天可能需要混合方法。如果可以实现规模管理，则可以帮助企业利用强大的云计算技术。云计算架构师经常关注特定的技术。例如，DevOps、虚拟化，或者只是打包和配置体系结构。如果云计算架构师具有特定的云端重点，请确保扩大云端架构。了解云服务管理(ITSM/ITOM)、自动化、集成以改进用户管理，甚至了解如何优化WAN连接。作为云计算架构师，可以有特定的关注点。但是，了解云服务的DNA使云计算架构师能够交叉训练，并为企业和其他IT团队提供有价值的反馈。

4、使用社交媒体这种强大的沟通工具

云计算架构师使用社交媒体(像Twitter这样的社交媒体工具)可以帮助其了解更多的信息，并与志同道合的架构师建立联系，拓宽对云计算设计的思路和看法。云计算架构师需要在社交媒体上提高自己的学习能力，并在市场中提升品牌。云计算架构师最好在LinkedIn上撰写博客或Facebook帖子，回复评论或者结交新朋友。

5、了解风险、设计和企业影响

云计算架构是业务的关键部分。过去，云计算架构师专注于挑战并立即尝试解决方案。那么现在的云计算架构师必须学习一个新概念：客户对风险的偏好。云计算架构师可以设计出令人惊叹的架构，但如果它不支持客户最终需要的风险模型呢?云计算架构师必须开始向客户提出一个新问题：“你有什么风险承受力?在设计此应用程序或虚拟工作负载之前，请告诉这对贵公司的影响。”

从这里开始，云计算架构师不仅要围绕其需求创建环境，还要围绕弹性进行设计。请记住，这不仅仅是一个围绕高可用性的设计。相反，需要特别关注用户、业务应用程序和特定组件的风险因素。作为一名云计算架构师，其角色是帮助客户更好地了解他们需要什么，他们能够做什么和不能没有什么，以及他们如何与其企业战略联系起来。

技术发展和进步已经成为组织业务的基本组成部分。它有助于创造更高水平的生产力，改进服务，并优化整个用户体验。但是，总需要有人帮助设计和构建这些环境。

在此给出的建议之一就是永远不要让自己被局限住。也就是说云计算架构师总是应该把握大局。每当设计云计算架构时，架构师总是要记住三点：人员、流程和技术。云计算架构师必须每次都围绕这三个概念应用到其设计中。

企业可以拥有最好的技术，但是如果不训练其员工，并且没有开发一个流程，那么这项技术将毫无用处。随着人们对新的数字化需求的转变，云计算架构师的角色将继续发生变化。因此，需要确保云计算架构师继续学习的动力，不断思考如何通过利用新技术来改善人们的生活。

来源：互联网

在今天的改变与未来的发展预测中表明，有越来越多的企业开始主动拥抱“云”，用云计算提升自身的IT服务能力和运营效率。云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。应当高度贴合网络未来更高层次的发展趋势，随需而动的运维理念。

那么具体而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域提高云计算数据中心的数据处理能力。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构应该是什么样的呢?我们来看这两点的分析：

1，云计算机房架构

为满足云计算服务弹性的需要，云计算的机房一般都将采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。为减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月，而能耗仅为传统机房的50%,可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。楼宇模块化机房采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术，可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。

2，云计算数据中心总体架构

云计算架构分为服务和管理两大部分。在服务方面，主要以提供用户基于云的各种服务为主，共包含3个层次：平台即服务PaaS、基础设施即服务IaaS、软件即服务SaaS.在管理方面，主要以云的管理层为主，它的功能是确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。着力于提高网络数据处理和存储能力，致力于低碳高效的利用基础资源。

分布式与云计算深刻地影响着搜索引擎的发展。与其说是云计算影响了搜索引擎，不如说是搜索引擎的发展产生了云计算的概念。Google正是由于在云计算领域的领先，才能多年在搜索领域保持霸主的地位。本节以Google的架构为例，看一下云计算是如何应用在爬虫之中的。

Google的三大核心技术构成了实现云计算服务的基础：GFS(Google文件系统)、MapReduce(分布式计算系统)和 BigTable(分布式存储系统)。

GFS(Google文件系统)位于这三项技术的最底层，负责许多服务器、机器数据的存储工作，它将一个“大体积数据(通常在百兆甚至千兆级别)分隔成固定大小的数据块放到两到三个服务器上。这样做的目的是当一个服务器发生故障时，可以将数据迅速地通过另外一个服务器恢复过来。在存储层面，机器故障的处理由Google文件系统来完成。

MapReduce (分布式计算系统)是Google开发的编程工具，用于1TB数据的大规模数据集并行运算。这项技术的意义在于，实现跨越大量数据节点分割任务，使得某项任务可以被同时分拆在多台机器上执行。例如把一项搜索任务拆分成一两百个小的子任务，经过并行处理后，将运算结果在后台合并，最后把最终结果返回到客户端。

BigTable(分布式存储系统)作为 Google 的一种针对半结构化数据进行分布存储与访问的接口或服务，它是建立在GFS和MapReduce之上的结构化分布式存储系统，可以帮助Google最大限度地利用已有的数据存储能力和计算能力，在提供服务时降低运行成本。

书名：自己动手写网络爬虫

作者：罗刚, 王振东

出 版 社：清华大学出版社

定价：￥43.00

首先，选择超融合架构的原因，是传统存储解决不了现在企业数据中心的问题。

据麦肯锡研究显示，全球的IT数据每年在以40%的速度增加中。数据正在逐步影响商业，企业通过数据的分析来做决策与管理。

完成快速的分析决策和管理，就需要借助强大的数据中心。下图为传统SAN存储：

但是，光靠越来越快、核数越来越多的CPU是不够的，瓶颈在于传统存储的硬盘太慢了，CPU大部分计算能力都空闲或者说在等待存储数据传输过来。传统存储容量和性能不具备和“计算能力”匹配的可扩展性，不能满足企业进行数据访问的需求。

这个问题并不是现在才有。Google很早遇到这个问题。那么Google是如何做的呢？

作为一个给全世界互联网网民提供数据检索的企业，Google考虑过EMC、IBM，还有当年的SUN存储产品，但是都解决不了它的问题。无论是容量还是性能，这些公司的产品都无法满足Google的规模需求。于是Google只能自己建立一个适合自己的数据搜索的存储结构了。

Google优秀的计算机科学家们，打破了传统的存储思维，利用服务器的本地硬盘和软件构建了一个容量和性能不断可扩展的分布式文件系统，并在其上构建了其搜索和分析的计算引擎：不用把数据从存储端取出来，然后通过网络传输到计算端，而是将计算直接分发到存储上运行，将“计算”作为传输单元进行传输，这样大量的存储数据都是本地访问，不需要再跨网络上传输了，自然访问很快。于是乎，自然而然地，“计算”和“存储”运行（“融合”）在了一个服务器上，这里我们也看到超融合架构的一个优势就是，本地访问数据，不必跨网络。

现代企业的数据量越来越大，应用越来越多，他们开始面临当年Google遇到的问题，CIO要考虑怎么更高效的构建自己的计算和存储的基础架构，来满足应用的数据访问需求。

虚拟化为更容易的管理应用而生，它解决了CPU、内存资源闲置的问题。但随着虚拟化的大规模应用，虚拟机越来越多，虚拟机在传统存储上运行却越来越慢了。“慢”造成“体验差”，“体验差”成为了限制虚拟化应用的最大的瓶颈。这里面的最重要原因自然是，存储的I/O性能不够，大量的虚拟机和容器同时运行，I/O的混合，使得随机读写急剧增加，传统存储的结构无法承受大量的随机I/O.超融合恰恰是为了解决这个问题，才被带到了虚拟化和容器领域。同时，业内也存在不同的解决I/O问题的方法，我们先尝试分析下其他的解决方法：解决方法一：在存储设备采用SSD做Cache，加速I/O.这在一定的规模下可能有效，但是存储设备的SSD Cache通常比例较小，不足5%的容量比的情况下，自然满足不了用户的热数据的缓存需求。另外，仍然无法随需扩展，所有的数据仍然要从集中的存储控制器流出，这个集中的“收费站”势必堵塞“高速公路”。

解决方法二： 使用服务器侧SSD做Cache，加速I/O.这种类似的解决方案，通常缺乏高可靠性软件的支撑，服务器端的Cache如果用做写Cache，存在单点失效的问题，需要在多个服务器的Cache设备上，做副本来提供可靠性，可以说这是一个阉割版的超融合架构，将Cache放到服务器端，仍然使用传统存储，当Cache满，需要被写回传统存储的时候，仍然被传统存储的“控制器”限制整体性能。

我们看到，上面的两种方案都是受限于传统存储的结构，超融合存储则不一样，通过完全去掉传统存储，利用分布式文件系统来提供“不可限量”的性能和容量，在这个基础上，再通过Cache进行加速，甚至全部使用闪存（全闪存产品）来构建都是自然而然，不被限制了。

因此，超融合架构不是为了让单台服务器的存储飞快，而是为了让每增加一台服务器，存储的性能就有线性的提升，这样的存储结构才不限制企业业务的运行，并保证业务的可靠性。

正因为这种扩展性很好的共享存储，使得整个Google的业务得以顺畅地运转。SMARTX在做的就是这样的更好的、更稳定的基础服务。

另外，超融合近几年得以快速发展的原因，这要归功于硬件设备。CPU核数越来越多，服务器的内存容量越来越大，SSD设备和网络互联网设备越来越快，这意味着：a. 服务器的资源除了运行业务以外，仍然可以预留出来足够的CPU，内存资源来运行存储软件。将存储软件和业务运行到一块，既减少了设备量，减少了电力使用，本地读取也提高了I/O的存取效率。这在几年前是做不到的，因为CPU和内存太有限了。

b. 网络互联越来越快，无论是万兆，40Gb以太网，还是Infiniband（无限宽带技术），使得我们的软件能够将独立的存储设备进行互连，通过分布式文件系统形成共享的存储池，供上层应用使用。

c. 如果说SSD等硬件厂商让单个存储设备跑的更快，我们的软件的意义在于，让超大量的这些存储设备，一起工作，提供无止境的整体性能和容量。

在企业云计算平台（以下简称云平台）的建设过程中，IaaS平台(基础设施即服务，Infrastructure as a Service)是IaaS和Paas建设的前提和基础，其规划设计和具体实施是至关重要的。

那么，当企业进行IaaS平台建设时，如何去有效评估既有的IT基础设施架构？基于实际评估结果，如何设定IaaS平台建设的各个渐进阶段？对这些渐进阶段又如何去进行客观评估？这些问题，企业用户和相关的云计算服务提供商必须面对并作出契合实际的准确回答。

IaaS平台规划：务实和细节

目前，云计算的主流公司都有各自的云平台参考模型，这些模型的底层原理和相关组件大同小异，对云平台的框架性结构进行了规划和定义。研究这些参考模型，对理解云平台的各组件固然是大有裨益的，但是，在企业的云平台建设中，需要解决的关键问题不仅仅是整体结构的规划和定义，更为重要和现实的问题是进行具体而微的细节设计。

作为云平台基础的IaaS平台建设，其路线图规划绝不是大而化之的务虚工作，而是建立在全面掌握实际情况基础上的核心设计工作，可以说“处处需务实、步步要落实”。这些工作包括：对现有IT基础设施的“云化”程度进行评估，在此基础上，对构建IaaS平台所需的具体模块进行技术细节规划，进而设定建设相应模块的先后次序，最终，完成具备完善云计算服务能力的IaaS平台。

Iaas平台成熟度模型和CCRA

在业界具有相当知名度的Iaas平台成熟度模型和CCRA（Cloud Computing Reference Architecture，云计算参考框架），是建立在云计算领域的实际服务经验之上的云平台建设标准。这些经验包括：为企业用户提供云计算平台咨询服务、主导云平台规划设计工作、主持云平台的具体技术实施工作。正因为来源于实践，IaaS平台成熟度模型和CCRA才具有极其重要的现实意义，才能被被广泛地应用于IaaS平台构建的实践活动中。

事实上，业界公认，IaaS平台成熟度模型是衡量企业IaaS建设水平的标尺，而CCRA则定义了用于具体实现IaaS平台的Adoption Pattern（即“采用模式”，可理解为用于具体实现的架构、模式和方法。实际上，CCRA还定义了PaaS平台和SaaS平台等其他5类Adoption Pattern，但本文只讨论IaaS平台相关内容），是对企业IaaS整体架构进行设计时的基础框架，是规划IaaS建设路线图时所依据的纲领，而且，从服务的角度看，也是IaaS平台建成后能为企业提供的一个整体服务目录。

下面两图是IaaS平台成熟度模型的5个等级与CCRA IaaS平台采用模式的6个渐进建设阶段之间的对应关系。为了方便读者阅读，提供了两个版本的图，第一个图适用于在手机等移动终端查看，第二个图适合于在PC端查看。

上图中，右边是CCRA IaaS采用模式的6个渐进式建设阶段，是IaaS的规划设计，是基础架构；左边是IaaS平台成熟度模型所有5个级别的成熟度，是对规划设计的成熟度评估，是技术标尺。

在纵向层次，从下往上的方向上，云计算能力在不断增长，右边的6个渐进式建设阶段是企业建设IaaS平台的必由历程，从低级阶段向高级阶段进化，而左边的IaaS成熟度模型则用于衡量企业IaaS建设的成熟度，也是从底层次逐渐往高层次演进；

在两者相互对应的层次关系上：

（1）在大体层次上，CCRA IaaS采用模式0～4级的建设阶段对应于IaaS成熟度模型1～4级的成熟度。也就是说，对CCRA IaaS采用模式0～4级的建设阶段，如果以IaaS成熟度模型去衡量，成熟度在1～4级别之间（具体的IaaS平台的单个建设阶段所对应的成熟度，如图中所示）。在纵向上，这两者都属于企业内部的云化数据中心的建设范畴。

（2）CCRA IaaS采用模式第5级的建设阶段对应于IaaS成熟度模型第5级成熟度。也就是说，对CCRA IaaS采用模式第5级的建设阶段，如果以IaaS成熟度模型去衡量，成熟度为第5级。在纵向上，这两者都已经超越了企业内部云化数据中心的范畴，站在了云服务提供商的高度。

实践证明，基于这两个重要的标尺和框架，逐步地、分阶段地推进IaaS平台的建设是扎实的、可行的，其渐进式建设过程是目标明确的，也是和缓的，这使得企业的IT基础设施在极低的风险下得以平稳提升至IaaS平台水平。

砌墙与Iaas平台建设的类比

其实，这两项标准和框架的配合，正如手工砌墙的过程。在砌墙之前，设计人员要先到实地勘测，根据以往的墙体设计经验（相当于CCRA的Adoption Pattern），结合实际勘测所得情况，进行墙体的各项规格参数设计，完成设计图纸后，工人再按图纸去砌墙。在砌墙的过程中，要用拉水平线和放置铅直线等方式保证质量，还要用建筑业的各项既定标准去衡量墙的质量（相当于用Iaas平台成熟度模型去衡量企业的IaaS建设水平），一旦出现问题就及时修正和整改，就这样，“一边砌墙，一边衡量”，直到墙体完工并通过验收。

如上所述，IaaS平台的建设对应于砌墙，IaaS平台成熟度模型相当于水平线、铅直线和各项建筑业标准，CCRA的IaaS Adoption Pattern类似于由以往所积累的墙体设计经验而形成的通用设计模式和方法，而具体的企业IaaS规划设计则类比于墙的各项具体规格参数和设计图纸。

具体来说，就是在构建云平台的时候，结合企业的实际情况，将Iaas平台成熟度模型用于衡量IaaS现状和具体建设成效，将CCRA的IaaS Adoption Pattern用于具体的IaaS平台框架设计和阶段性建设目标的设定。也就是说，在企业进行云平台建设时，先采用Iaas平台成熟度模型去衡量企业的IT基础设施现状，基于具体的衡量和评估结果，依据CCRA的IaaS Adoption Pattern所对应的IaaS平台基础框架，规划企业的IaaS平台建设路线图。此后，当IaaS建设推进到一定阶段时，再用Iaas平台成熟度模型去衡量建设的具体成效，根据客观的衡量和评估结果，进行总结和归纳，并依据CCRA对下一阶段的建设内容和目标进行修正。随后，继续推行IaaS建设，同样遵循上述过程，如此循环往复，直到IaaS平台实现了预先规划的建设目标，当然，用于作出这一判断的技术标尺也正是Iaas平台成熟度模型。

至此，本文对Iaas平台成熟度模型和CCRA的基础知识进行了简要的介绍。企业IaaS平台的规划设计人员必须在思想上充分地认识到，正确理解并熟练运用IaaS平台建设的技术标尺和基础框架，就可以成功地分析企业的IT基础设施建设现状，进而有效地为企业构建出务实的IaaS平台。

《企业云计算IaaS平台的技术标尺和基础框架》系列文章的下一篇，将重点对Iaas平台成熟度模型和CCRA的各层次内容分别进行较为详尽的分析和梳理。

云计算是一种能够通过网络以便利的、按需付费的方式获取IT资源（包括网络、服务器（虚机、容器）、存储、平台、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放。

云计算：第三次IT革命

云计算发展背景

云计算特征

云计算服务类型：IaaS、PaaS、SaaS

SaaS是一种新型软件发布模式，应用软件安装在 厂商或者服务供应商那里，用户通过网络使用。Salesforce、NetSuite、Google Apps、微软Office365是典型案例。

软件开发者可以在PaaS之上直接开发新的应用，不需要购买和部署服务器和OS、数据库和中间件软件而直接部署代码即可运行客户自己的应用。Salesforce的Force、Google AppEngine和微软 Azure都是PaaS模式的典型代表。

IaaS（Infrastructure as a Service，基础架构即服务）通过互联网提供数据中心、基础架构硬件和软件资源。典型IaaS的代表产品是亚马逊的AWS（Elastic Compute Cloud）、Google的CloudEngine。

云计算部署模式

公有云：关注性价比

面向公众/政企提供的云服务，基于互联网获取和使用服务、关注盈利模式、具有强大的可扩展性和较好的规模共享经济性等。

私有云：关注信息安全

面向内部用户、通过内部或专有网络获得和使用服务，私有云的使用体验较好，安全性较高，但投资门槛高，当出现突发性需求时，私有云因规模有限，将难以快速地有效扩展。

混合云：兼顾性价比与安全

在公有云中创建网络隔离的专有云，用户可以完全控制该专有云的网络配置，同时还可以通过VPN/专线连接到内部私有云，实现公有云与私有云的连接，兼顾公有云和私有云的优点。

社区云：过渡性模式

面向一个行业（行业云）或一个地理区域范围内（园区云）提供服务，阶段性发展的产物。

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。

一、云计算介绍

任何一个在互联网上提供其服务的公司都可以叫做云计算公司。其实云计算分几层的，分别是Infrastructure（基础设施）-as-a-Service，Platform（平台）-as-a-Service，Software（软件）-as-a-Service。基础设施在最下端，平台在中间，软件在顶端。别的一些“软”的层可以在这些层上面添加。

云计算架构示例1

云计算架构示例2

云计算架构示例3

二、云计算服务模式

1、IaaS: Infrastructure-as-a-Service（基础设施即服务）

基础架构，或称基础设施（Infrastructure）是云的基础。它由服务器、网络设备、存储磁盘等物理资产组成。在使用IaaS时，用户并不实际控制底层基础架构，而是控制操作系统、存储和部署应用程序，还在有限的程度上控制网络组件的选择。

通过IaaS这种模式，用户可以从供应商那里获得他所需要的计算或者存储等资源来装载相关的应用，并只需为其所租用的那部分资源进行付费，而同时这些基础设施繁琐的管理工作则交给IaaS供应商来负责。

我们从阿里云上购买的云主机就是属于此类了。

2、PaaS: Platform-as-a-Service（平台即服务）

平台即服务（Platform as a Service，PaaS）提供对操作系统和相关服务的访问。它让用户能够使用提供商支持的编程语言和工具把应用程序部署到云中。用户不必管理或控制底层基础架构，而是控制部署的应用程序并在一定程度上控制应用程序驻留环境的配置。PaaS的提供者包括Google App Engine、Windows Azure、Force、Heroku等。小企业软件工作室是非常适合使用PaaS的企业。通过使用云平台，可以创建世界级的产品，而不需要负担内部生产的开销。

3、SaaS: Software-as-a-Service（软件即服务）

软件即服务（SaaS）为商用软件提供基于网络的访问。您有可能已经使用过SaaS，即使您当时并不知道。SaaS的示例太多了，例如Netflix、Photoshop、Acrobat、Intuit QuickBooks Online、Gmail、Google Docs、Office Web Apps、Zoho、WebQQ、新浪微盘等等。可能不太明显的SaaS实现包括移动应用程序市场中的相当一部分。

简单的说，就是做好软件，用户基于互联网来使用就可以了，并且是可以按需购买使用。

4、DaaS：Data-as-a-service（数据即服务）

DaaS是Data-as-a-service（数据即服务），是继 IaaS、PaaS、SaaS之后又一个新的服务概念。

数据即服务(Data-as-a-Service，DaaS)通过资源的集中化管理，为提升IT效率以及系统性能指明了方向。因此DaaS在过去的几年中得到了许多CIO的青睐，它包含的主要技术有数据虚拟化、数据集成、SOA、BPM以及PaaS等。

5、CaaS：Communications-as-a-Service（通讯即服务）

CaaS是Communications-as-a-Service缩写，意思是通讯即服务(也可称为协作即服务)。CaaS是将传统电信的能力如消息、语音、视频、会议、通信协同等封装成API(Application Programming Interface，应用软件编程接口)或者SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)通过互联网对外开放，提供给第三方（企业、SME、垂直行业、CP/SP以及个人开发者等等）使用，将电信能力真正作为服务对外提供。

6、MaaS：Machine as a Service（物联网即服务）

MaaS(Machine as a Service)物联网即服务，这个概念伴随着物联网产生，物联网常见的两种业务形式就是MAI与MaaS，因此MaaS属于物联网业务形式的一种。

7、XaaS：X as a service（一切都是服务）

一切皆服务（XaaS）是一个统称，代表 “X as a service”、“anything as a service”或“everything as a service” 。这一缩写指越来越多地通过互联网提供的服务，而不仅仅指本地或现场服务。云计算的本质就是XaaS。

以上六种服务都是XaaS。

三、总结

everything as a service

以前我们使用软件可以说都是一个拷贝(everything is a copy)，在云计算时代，我想只能说所有软件可能都是“everything as a service”。