《云数据中心构建实战:核心技术、运维管理、安全与高可用》——2.4 云计算的发展历程与未来趋势-阿里云开发者社区

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《云数据中心构建实战:核心技术、运维管理、安全与高可用》——2.4 云计算的发展历程与未来趋势

简介:

本节书摘来自华章计算机《云数据中心构建实战:核心技术、运维管理、安全与高可用》一书中的第2章,第2.4节,作者:杨 欢 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.4 云计算的发展历程与未来趋势

事物的发展不会一帆风顺,会经历发展过程中的种种质疑,各个角度的诸多排斥。云技术的发展也不例外,早期的技术革新者放出、推广新技术,但是不可否认,技术的导向不会让所有的人都可以快速地接触和应用新技术。
新技术要么蓬勃发展,要么经历一段时间的“断层期”,根据市场的需求调节自身出现的问题和瓶颈,继续保持技术的走向,或者走向衰退。
2.4.1 云计算的发展历程
云计算的初期模型诞生的时间较早,但那时候模型的运算能力和现在的云计算相差甚远,云计算是在并行计算、分布式计算、网格计算和效用计算的基础上发展起来,经过无数次的演化和改进才形成我们现在看到的云计算模型。

  1. 并行计算
    在单核多线程的设计中,采用的算法是串行计算,它将任务分解成一串相互独立的命令执行流,每个命令执行流有着自己的序号,串行计算要求所有的命令执行流按照顺序逐一执行,也就是说同一时间只有一个执行流在执行。

这种算法效率低下,无法满足大量数据的分析和处理,于是并行计算的模式开始变通。并行计算中可以调用多个计算资源处理一个庞大的计算任务,这些计算资源可以是多核CPU或者多CPU组成的服务器,也可以是多台服务器组成的网络。
这些计算能力可以分解成相互独立却可以同时运行的部分,每一部分再分解成一串相互独立的命令执行流。任务分解后,每部分的每个命令执行流都可以在同一时间执行,如图2-8所示。


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这种并行计算是空间上的并行,还有基于流水线技术的时间并行,以及优化算法的数据并行和任务并行。不管采用何种并行计算方法,都对串行计算的单指令流单数据流(SISD)作出优化,采用多指令流多数据流(MIMD)的并行计算使得它的处理能力有了大幅度提升。

  1. 分布式计算
    并行计算调动的计算资源可以是多核CPU,也可以是一个网内的多个计算机。如果仅从这个角度上看,分布式计算和并行计算有一些相似之处。但是分布式计算模式调动的资源却不是并行计算可以比拟的。

分布式计算模式在处理庞大的计算请求时,会将需要解决的问题分解成细小的组成部分,然后将这些组成部分散给众多的计算机进行处理,处理完成后将结果进行汇总,形成最终结果,如图2-9所示。并行计算调动的是网内有限的计算机资源,分布式计算则可以汇集成千上万台计算机,甚至几百万、几千万的计算机资源,它的计算能力可想而知。
分布式计算能力从哪里获得?
它需要众多的志愿者在互联网上提供其计算机CPU的闲置处理能力,通过稀有的资源共享和计算能力的平衡负载来接受分布的计算请求。在欧美国家,几乎所有家庭电脑都加入了分布式计算项目,可获取的计算能力非常庞大,因此分布式计算模式广泛应用于复杂的数学问题、密码安全、生物研究科学等大规模计算领域,解决了很多普通服务器不能处理的计算能力。

  1. 网格计算
    网格计算是在分布式计算的基础上发展起来的。网格计算的核心是将所有资源进行整合,这些资源不仅仅局限于硬件,存储资源、通信资源、信息资源、知识资源、外围资源都是它所关注的范畴。利用互联网众多的资源,形成一个处理能力巨大的超级计算机,可以完成很多大型机和巨型机难以企及的任务。

网格计算中,可以是一个社区的网络资源,也可以是一个企业的内部网络,还可以是一个国家的庞大整体资源。网格中对各种平台的限制较小,可以是同构平台,也可以是异构平台,可以是普通的用户电脑,也可以数据中心内高端的服务设备,如图2-10所示。


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凭借网格形成的超级处理能力可以完成很多困难的任务,举个简单的例子,“数学英雄”欧拉计算的梅森素数(素数是只能被1和自身整除的数)是M31(即231-1=2147483647,Mp为10位数)是一个素数。之后的数百年,人们演化出几十个梅森素数,并随着p值越来越大,演化的难度也呈现几何级增长,传统的计算能力早已不能计算梅森素数,只能通过强大的网格计算来完成。第47个梅森素数为M43112609,它的Mp位数为12 978 189位数,“数学英雄”欧拉计算的梅森素数的Mp位数只有10位。我们不禁会赞叹网格计算的强大实力。

  1. 效用计算
    网格计算将计算、存储、分析能力进行切割,然后将闲置资源发布到网格平台执行,用现有硬件资源赢取最大的计算能力,这是典型的随选运算(computing on demand)模式。效用计算在这个基础上再次升华,通过实用模型服务最大程度利用现有资源,并且降低使用成本。

这个模型中包括计算资源、存储资源、基础设施等众多资源,它的收费方式发生了改变,不仅仅对速率进行收费,对于租用的服务也需要缴纳一定的费用。效用计算开始引入按需服务的理念,不需要的额外服务不必为其支付任何费用。它的管理模块注重系统的性能,确保数据和资源随时可用,同时建立Automatization模块,对服务器进行集群操控,促进服务器之间的自动化管理,保证服务之间可以自行分配。
可以看出,效用计算有了很多云计算的影子,云计算的很多理念也是在效用计算的基础上发展起来的。

  1. 云计算
    “一切皆服务!”这是“云”的理念,所有行为、资源都是以服务的形态出现,基础设施即服务、平台即服务、 软件即服务、信息即服务、流程即服务、存储即服务、安全即服务、管理即服务……

未来,企业CIO会更加关注业务流程的革新、办公效率的优化、业务成本的管控,企业对信息中心提出的要求会越来越多,信息系统的交付和管理会出现很大的变化,早前关注的焦点会有所转变,基础设施、平台、软件的形态都会以“服务”的理念出现。中小企业可以摆脱数据中心的束缚,将所有的服务迁移到公有云;大型企业可以建立私有云环境,将所有的资源整合,再以服务的形态呈献给用户。而对于用户来说,一台能联网的设备即可完成所有的办公需求,不管身处何方,也不管使用的是笔记本或者移动终端。
云计算的发展历程(见图2-11),云的崛起并不是一夜成名,也不是单纯概念上的炒作,它是通过在各种不同计算模式不断地演变、优化,形成我们现在所看到的“云”,它的发展不仅顺应当前计算模型,也为企业真正地带来效率和成本方面的诸多变革。


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2.4.2 云计算的未来趋势
“云”离我们越来越近了,云发展的脚步已经无法阻挡,通过云可以实现以前难以企及的任务,云的走向打动着每一个企业,云计算未来的趋势也更加明了。

  1. 云计算的标准逐步明确
    1981年,国际标准化组织(ISO)推荐了一个网络系统结构,称为开放系统互连模型(Open System Interconnection,OSI),它由应用层、表示层、会话层、传输层、数据链路层、网络层、物理层7层结构组成。它的建立为细节的规范、互连的环境、标准的接口给出了详细的定义,网络的系统建设也因此变得更加透明和标准。

任何平台有了系统的标准,接口将会变得更加统一、更加完善,遗憾的是,云尚未拥有这样的标准化规章和协议。
随着云技术的快速发展,各企业独自为战的局面会逐渐打破,更加明确的标准、规章、协议会逐渐出台,届时云的接口会更加一致,云中的迁移更加迅速,数据的安全更有保障,云的应用也会更加广泛。

  1. 私有云、混合云迅速崛起
    超大型企业、政府机构、金融证券业拥有着大量的关键业务、核心系统,IT决策者对数据的安全性和可靠性非常敏感,鉴于公有云的安全质疑,这些企业或者组织在短期内不会将所有的数据完全交付到公有云。

对公有云“安全壁垒”的争议会持续很长一段时间,但是这并不影响云计算的发展。私有云的先天优势在于隐匿在防火墙的后部,公有云所面临的安全威胁,在私有云的角度已经不那么重要。
在私有云中,所有的资源得到了有效地整合,单点故障时自动地迁移,高效率与高利用率并存。企业管理层在要求信息辅助业务的同时,也会要求信息成本的持续优化与降低。私有云的出现使得数据中心高效率、高扩展、高敏捷、高经济的众多指标得到了非常好的体现。
在未来,私有云技术会先于公有云技术崛起,并占据主导地位。伴随着公有云的技术与应用逐渐成熟,相信会有更多的企业参与到公有云的建设中,形成混合云的模式,“私主公辅”的混合云也会在未来占据一席之地,但是在任何时候私有云都会有所保留。
不管怎样,未来私有云技术,或者说公有云技术和混合云技术必将快速发展。

  1. 客户端越来越“瘦”
    C/S结构要求在电脑上安装客户端软件,ERP、SAP系统还需要更强悍的客户端电脑作为支撑,还需要连接后台的数据库,以及必须拥有良好的网络环境。

未来的云计算会逐渐抛弃这种笨重的电脑时代,只需要一个显示器和一个小巧的云终端即可满足所有的工作需求,终端上不用安装任何软件,所有的请求都是向云端平台发出,再由云平台根据用户的权限,为用户呈现其所有可以操作的应用与服务。如今相当多的手机、iPad已经具备无线上网的功能,在未来会看到更多的移动设备办公。移动、小巧、无区域限制是未来云计算的主要走向,如图2-12所示。

比尔•盖茨在1989年谈论“计算机科学的过去、现在与未来”时说道,“用户只需要640K的内存就足够了。”
相信未来的云计算会变得如此精简,通过“云”来减轻用户端的压力,直接通过浏览器访问,或者安装几百KB的插件即可使用云中的资源,笨重的PC会逐渐被淘汰。
云计算的发展速度很快,原因是它更加贴近用户,或许我们不经意间已经是云计算的众多使用者之一,不相信吗?来看一看吧。


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2.4.3 触手可得的云计算
云计算离我们的生活和办公很遥远吗?
很多人的答案似乎是肯定的,但是也不要快速给出答案,不妨看看身边的计算,或许我们就是“不识‘云层’真面目 只缘身在此‘云’中”。

  1. 无处不在的搜索引擎
    在Web 1.0时代,用户和消费者更多的是依靠门户网站来获取信息和资源。随着用户对信息的渴求度越来越高,门户网站不能做到面面俱到,于是更多的用户通过搜索引擎来寻找自己需要的资源。

从用户角度,我们只看到搜索引擎的一个简单界面,只需要输入一串关键字,点击一个按钮即可完成搜索,很难意识到这是云层面的应用。其实这是最典型的云应用,几个键盘输入、几次点击即可获得我们感兴趣的资源,这是广义云计算服务的交付和使用模式。
而在云端,它的部署难度和可用性要远远超过普通的数据中心,并且不是一个数据中心就能完成这项看似简单的任务,而是数十个、数百个数据中心协同工作,它们是云数据中心的集中化的处理模式。

  1. 广泛应用的在线视频
    近几年,视频网站发展如火如荼,很多用户从传统的电视模式转战到网络模式,于是很多厂商开始转型,基于互联网连接“云电视”平台出现在各个商家的宣传战中(见图2-13)。不管是电脑上的视频网站,还是电视上的云,都是连接到网站后台庞大的资源库,为广泛用户提供难以计数的视频资源。


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作为消费者不必关心云平台的建设运营,只需要关注视频资源是否丰富、连接速度是否快捷、应用平台是否简易,而对于IT管理者则会更多地考虑如何将资源整合、如何合理分配网络带宽、如何面对灾难行为等。
毫无疑问,满足数以亿计的用户群不是简单的几十台、几百台服务器就能实现的,它需要多层次的协同办公,在面对大型体育活动、文艺活动转播时更需要异常庞大的带宽和资源,云的易扩展能力可以充分予以保障。

  1. 电子商务 & 即时通信
    网购控——能在网上买的东西都不会考虑实体店铺。相信很多人都或多或少的有着网购控的特征,于是,淘宝、当当、京东等电子商务交易平台在网购的大潮中迅速崛起。资源分类、卖家管理、双方沟通,还有我们最敏感的资金流转和安全保障等问题,都需要在电子商务平台做出最优秀的管控。

这是电子商务平台具备的基本功能,如果到节假日,电子商务平台的秒杀、抢购等促销行为更要拥有额外的处理能力,这一切都需要强大的平台作为支持。
我们接触较多的QQ、MSN等即时通信平台,其用户数同样是以“亿”为计量单位的,如此庞大的用户群管理的难度可想而知,同时还提供很多的附属服务,仅仅依靠传统的串行计算、分布式计算、网格计算,难以提出很好的解决方案。腾讯云数据中心如图2-14所示。


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  1. 在线存储
    精心收藏的软件希望分享给周围的朋友,教学的视频试图传递给每一位老师,这些文件通过即时通信软件进行传输无疑耗时耗力。这个时候我们的选择通常是将资料传递到网络硬盘中,用户可以通过用户名和密码管理自己的资源,并将资源的地址分发给每一个需求者,需求者按需下载资源即可。

这种存储模式称为云存储服务,它是云计算的一个分支,我们最常使用的邮箱服务也属于在云存储的大环境。
我们将它的概念进行延伸,小型企业没有自己的数据中心,但是每年都会有一些重要的电子资料留档,存储到个人电脑担心资料的遗失,仅有的服务器无法满足日益递增的数据量,同时服务器的灾难应对能力也不能满足数据可用性的要求。这时就可以应用公有云技术,向公有云平台支付一定费用来获取定额的空间,企业即可将数据存放到这个公有云平台之上,它的安全性、可靠性、可用性是单一服务器所不能企及的。
再将目光转移到中型或者大型企业,它们的业务量增长势必会传导至数据量,数据中心的扩建、服务器的增配、存储资源的购置可以满足信息爆炸的需求,但这就需要持续性的IT支出和管理难度的无限增长。因此,出于成本和运营的角度,大中型企业开始了云应用的脚步,非关键数据可以交付到公有云平台,而在内部建立符合企业应用的私有云平台,信息效率提升的同时也在为企业节省着大量的信息成本。
云,逐渐从概念走向现实的应用。

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