弹性计算控制面的关键技术有哪些？

下面列举弹性计算在控制面上的关键技术。

1）弹性伸缩技术。弹性伸缩技术允许用户配置触发的伸或者缩的规则，例如基于时间的规则、基于性能指标的规则等。预测式伸缩技术是利用机器学习来发现用户应用的负载变化规律、预测未来走势，并根据这个走势提前调整计算资源的规模，从而将弹性伸缩技术从自动化演进到智能化。

2）库存闭环技术。弹性是一种供应能力，云服务提供商如何做到让用户无限索取的同时保证自身库存成本最优，是一件极具挑战的事情。库存闭环技术通过打通资源的售卖、跟踪、分析、预测、下单、生产、提货、上架、部署、上线等整条链路的闭环，以及自动化的产品转换、跨IDC 产品平衡等库存调配，建立数据化、可视化、自动化、智能化和精细化的库存管理体系，从而提升资源利用率和弹性保障能力。

3）资源调度技术。资源调度技术旨在分配合适的服务器给用户提供所需的计算或存储资源，而且这种分配可以随着变化来动态调整，以保障用户应用的高可用性和稳定性。弹性计算的服务器资源池通常包含很多版本和种类均不同的服务器，而产品规格也多达上百种，再加上用户的实际工作负载特征各异，如重CPU、重存储 I/O、重网络等，有些负载持续稳定，而有些负载规律波动。资源调度技术通过一次在线调度和二次离线调度，可达到避免争抢、减少闲置、缩小宕机影响面的目的，让整个系统在性能、成本和稳定性上达到平衡。

4）异常检测和预测技术。硬件的故障和软件的缺陷是不可避免的，通过对异常的检测和预测，实现及时补救，可以大大降低甚至避免故障带来的影响，从而提高弹性计算产品的稳定性，特别是可用性。异常检测，首先需要识别故障相关的关键指标，然后依托于精细、实时的监控和分析技术，及时发现异常，从而触发系统快速做出反应。而异常预测，则通过启发式规则、机器学习等技术，基于监控数据提前预知和规避可能的故障。阿里云弹性计算云服务器产品的单实例可用性能达到99.975%， 异常检测和预测技术功不可没。

5）热迁移技术。热迁移技术能把一台运行中的实例或云盘从一个物理位置转移到另一个物理位置，同时不影响其运行，是支持库存优化、故障规避、轮转升级等场景的关键技术。它的难度堪比给飞行中的飞机更换引擎。热迁移实现的基本原理是把实例的状态从源服务器拷贝到目标服务器，由于在拷贝过程中实例的状态还在不断变化，所以在做最后的切换时需要暂停实例，并把新产生的变化再同步一次， 然后完成切换，唤醒实例继续运行。热迁移云盘的做法与之类似，Post-copy 这种方式更好。无论哪种方式，降低对运行中的实例的性能影响，甚至做到“无感”都是重大挑战。

资料来源：《弹性计算—无处不在的算力》