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按需所取、弹性分配的云计算

云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。其实,云计算的目标很明确,寄希望通过这种新技术,通过管理、调度与整合分布在网络上的各种资源,以统一的界面为大量用户提供服务,用户则按需计量地使用这些服务。就像家里使用的水、电和煤气,打开阀门就能用,按使用量交费。云计算希望达到的目标也是这样,将计算、存储、软件等各种数据中心资源作为一种公用设施来提供,用户根据自己的需要使用,按照使用资源付费。不过,数据中心资源毕竟和水电这些资源不同,可以说是看不到摸不着的,实现起来自然难度要大很多。所以,真可谓是“理想很丰满,现实很骨感”,云计算要真正走向按需提供服务要走的路还很长。

要通过云计算实现提供服务可以按需所取,要从多角度对数据中心资源进行整合和管理。首先,最重要的是要将数据中心所有资源能抽象化出来,就是可利用云计算虚拟化技术,将各种物理硬件资源虚拟化并统一管理,比如CPU资源,比如一个数据中心资源池包含有500台服务器,那可能是有4000个CPU资源,通过虚拟化技术将这些资源集合起来。同样还有存储资源、网络资源等等。其次,要对这些资源统一管理,实现对资源池资源的调度,云计算负责资源的管理和任务管理、用户管理等等。否则这些资源就是孤立的,要统一管理,统一分配。第三,云计算的资源和水电资源还有一点不同,就是水电我们用了之后,实际资源就减少了,而云计算资源如果一个用户使用完后,及时进行释放,那么其它用户依然可以继续使用这些资源,资源具有复用性,实际并不会减少。这时就需要对大量的动态资源进行管理,哪些资源释放出来可以重新放回资源池,哪些资源会被再次使用,云计算要掌控到资源池内所有资源的实时、准确的动态信息,对资源的使用和负载情况有详细的了解,如此才能让资源有效利用起来。最后,云计算的使用要简单方便,就像打开水龙头就流出水来,打开电灯开关,电灯就点亮开始工作一样方便。用户只需要向云计算服务提供商提供自己需要的资源,比如100M带宽,10个1G主频的CPU计算资源,几秒钟之内就可以得到回应,获得这些资源,然后后台开始计算时间,并计算使用费用。用户完全不需要关心服务提供商后台是如何实现的,如何提供这些资源的,用户只要使用这些资源就可以。当用户不再使用这些资源时,直接释放即可停止付费,如果用户需要继续申请到更多的资源,依然是直接向服务商输入需求资源数量,直接获取。

所谓弹性是指使用云计算系统中各类资源时的自由伸缩性,是云计算技术中公认的从资源利用角度最重要的特点之一。顾名思义,弹性的主要特征是可大可小、可增可减的利用计算资源。弹性分配的主要目的是用户在使用云计算资源时,不必担心资源的过渡供给导致额外使用开销,也不必担心资源的供给不足导致应用程序不能很好运行和满足客户需要,所有资源将以自适应伸缩方式来提供。举个简单例子,比如一个企业决定采购2年发展要求的基础设施,每年的利用率都存在不足,但是买来的基础设施却没办法退,只能闲置等着贬值,要知道电子设备的贬值速度很快的,几乎三年设备就要被淘汰掉了,这样企业的投入成本很高;还有像12306网站、淘宝网等在节假日时,业务访问量突然出现爆发性增长,短时间需要几倍于当前资源的数量才能应对,如果提前采购部署上这些设备资源,又在平时更多的时间会被闲置,造成极大浪费。这样,云计算的弹性服务就可以很好地解决问题,用户可以根据需要实时申请资源,云计算服务根据任务负载和用户请求的大小来弹性地调整资源的配置。弹性分配还有另一方面的体现,就是分配速度。现在,不少云平台服务厂商可以提供“秒级响应”和“秒级计费”等等,用户获取资源的速度可以从几分钟减少到几秒钟,用户使用资源的计费粒度从小时级别缩小到了秒的级别,真正做到这样的弹性分配是非常难的。比如要到双11了,淘宝网要多申请比平时高出10倍的计算资源,很多情况下这个资源申请波动可能还更大,这给云应用资源池的配置带来很大难题,可能一下子就将云计算服务厂商累瘫掉。所以,一方面云计算的资源池要足够大,另一方面虽然提供服务的时间秒级完成,但在内部实现其实要求是平滑完成的,对云计算已经承载的资源应用不受影响,就算资源池不够用,也不要借用已分配出去的资源,这时实时地回收已释放的资源就非常重要,可以及时补充到资源池中。

云计算正加速成为一种新的IT资源提供方式,企业将更加专注于自身核心竞争力的提升,摆脱维护IT底层信息技术的烦恼。随着人工智能、大数据及物联网等创新型应用在云计算基础上的爆发性发展,云计算的红利正在加速释放。一时间,各种云服务扑面而来,尤其是公有云,很多互联网企业和IT大厂都推出了自己的云服务,意图在新的改革大潮中有所斩获。也许在不久的将来,实现按需所取、弹性分配的云计算将不是梦。

本文分享自微信公众号 - 云计算D1net(D1Net02),作者:harbor

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原始发表时间:2017-03-31

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