数据中心四步转型 一半资源实施虚拟化
原创2009-07-13 07:05:37 服务器 数据中心的转型不仅仅是进行虚拟化和自动化。做好下面的几个步骤,你会发现可以用一半的基础架构资源来完成两倍的工作。
【51CTO.com快译自7月13日外电头条】全球绝大多数的大型IT企业都已经陷入了巨大的混乱之中。目前的低迷经济状况迫使企业的运营费用降低了20%或更多,而资本维护的开销也变得捉襟见肘。
除了这一切,大企业中的IT团队面临的另一个棘手的事实是数据中心的转型时间大概只有6个至18个月了。数据中心的电力分配和线路设计已经无法再满足高密度和冷却的要求。随着非结构化数据以及各种应用和网络服务器的大规模扩张,再加上虚拟机的不断繁殖,企业必须加快数据中心的转型来应付这一挑战,尽量减少资本维护和运营成本。
听起来很熟悉?这也是你面临的挑战吗?
那该怎么办呢?你仍然可以按照合并——虚拟化——自动化的流程来制定战略。这套书本上的标准称得上行动的基石,但是在时间如此紧迫的情况下,它未必能帮你解决问题。
我们需要采取一种不同的做法。这种做法始于一项基本原则:IT工作必须“视需要而定,而且仅视需要而定”(as needed/when needed)来执行,所有的IT服务都应该按照实时、实用的模型提供。以此为基本理论,我们列出了四个关键步骤,帮助企业在90天内快速彻底的完成转型。请注意,这些步骤是可以同步执行的,并可以采取连续、反复和并行的方式。
第一步:按照数据中心的IT资源,找出 最关键的业务应用和最大的idc.com/jsjcwz/7314.html" target="_blank">资源消耗应用 。这是按照需求来优化转换数据中心的首要步骤。
经验法则是:通常30%的应用消耗了70%或更大数量的数据中心底层架构。单独或者按类似组别对所有的应用进行分解,以性能、消耗量、工作属性和占用的基础架构为指标,测量并描绘出全部IT供应链的工作量。这种将需求和供给相联系的方式可以让我们看到一个以数字化的客观情况全貌,从而为进行改进奠定基础。接下来你就可以改变对应用的管理(包括运行时动态操作以及对工作、信息和底层架构进行虚拟化),以及改变应用的运行(标准化的目的驱动的底层架构可以充分平衡网络计算能力)。一般来说,当你完成这一步骤,你会发现可以用一半的基础架构资源来完成两倍的工作。
第二步:立即制定一项规章制度, 衡量并监测IT供应链中每个应用的能耗和性能 ,并且理解应用在供应链之间的依赖关系,然后以此进行虚拟化或者优化。这个步骤可以和第一步同步进行。
当然,做起来比想象的难。51CTO.com此前发表的文章《16招帮助企业降低IT管理成本》,将对“找出IT部门的真实负载”列为第一条。经验证明,最后;列出的项目列表中总是会显示出一些不必要的项目,企业的管理层最终决定哪些项目可以投入,哪些要被削减。
第三步: 自上而下对数据中心IT供应链进行审视 ,建立标准化的管理战略。要像搭积木一样合成运行管理和服务,全面进行虚拟化,强调一下,虚拟化必须全面进行。
首先,企业不应该只对底层架构实施虚拟化,而忽视了对工作量和信息的虚拟化,因为这将创造新的瓶颈,阻碍数据中心的优化工作。如果不对工作量进行动态运行管理,虚拟化的弹性优势就无从发挥。你应该在需求出现时提供供给,而不是事先预定义一个强迫的供给模式。
第二块积木是专门建立数据中心排放量的综合统计——从能量提取到散热量,到所有的电缆数量与类型。一个统一的排放量统计,应该包含与各种类型的工作量相匹配的网络、计算、存储、应用和软件资源,以帮助企业创建一个更简易,更精简的平台工程模型。
第三块积木是以做好的统一排放量统计为基础,对配置、再利用和再配置建立标准的生命周期管理。自动化带给企业灵活运用底层架构的能力,可以满足因排放量优化和匹配动态工作量管理而带来的需求波动。
第四步:将这些积木 落实为一个新的交付模式 。IT行为应该能够支持即时调整以适应业务的需要。审批程序和标准操作流程也需要纳入到这一模式。最后,IT部门必须经常与业务部门沟通,不断分析和运用数据,积极主动的判断和调整底层架构。此前51CTO曾经介绍,企业常犯的最大的错误之一是过度的资源,对未来的增长做出不切实际的预期。企业应该做好未来几年的计划,但应该小规模的逐步扩充,有兴趣的读者不妨参看51CTO.com相关的文章,例如《简单五个步骤部署节约型绿色数据中心》。
总体看来,利用这种方法,企业可以有针对性的,高质高量的迅速完成数据中心的转型工作。这个模型已经在全球推广,一些行业领先的企业比如Unisys等正在将这种思路运用在产品战略中,为大型IT企业提供数据中心转型的解决方案。
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原文: Four critical steps to>
java中,什么是云计算?
广义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。 解释: 这种资源池称为“云”。 “云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源,通常为一些大型服务器集群,包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。 云计算将所有的计算资源集中起来,并由软件实现自动管理,无需人为参与。 这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼,能够更加专注于自己的业务,有利于创新和降低成本。 有人打了个比方:这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便,费用低廉。 最大的不同在于,它是通过互联网进行传输的。 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 总的来说,云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。 早在2002年,我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题,提出计算池的概念:“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来,用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起,以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求,并将之分配到合适的结点上运行。 计算池能大大提高资源的服务质量和利用率,同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性,能够在目前条件下达到实用化要求。 ”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”,将“科学工作者”换成“商业用户”,就与当前的云计算非常接近了。 云计算具有以下特点: (1) 超大规模。 “云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百上千台服务器。 “云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化。 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。 所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。 应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。 只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现我们需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性。 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性。 云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性。 “云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务。 “云”是一个庞大的资源池,你按需购买;云可以象自来水,电,煤气那样计费。 (7) 极其廉价。 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云,“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充分享受“云”的低成本优势,经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活,但同时也用重视环境问题,这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。
云计算的概念是什么,它起什么作用吗?
云计算的概念是指遵循网格计算原理,使用内存和存储容量以及共享计算机和服务器的计算,并通过Internet进行联网。作用:
1、大规模、分布式“云”一般具有相当的规模,一些知名的云供应商如Google云计算、Amazon、IBM、微软、阿里等也都拥能拥有上百万级的服务器规模。 而依靠这些分布式的服务器所构建起来的“云”能够为使用者提供前所未有的计算能力。 2、高可用性和扩展性那些知名的云计算供应商一般都会采用数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。 基于云服务的应用可以持续对外提供服务(7*24小时),另外“云”的规模可以动态伸缩,来满足应用和用户规模增长的需要。 3、虚拟化云计算都会采用虚拟化技术,用户并不需要关注具体的硬件实体,只需要选择一家云服务提供商,注册一个账号,登陆到它们的云控制台,去购买和配置你需要的服务,再为你的应用做一些简单的配置之后,你就可以让你的应用对外服务了,这比传统的在企业的数据中心去部署一套应用要简单方便得多。 而且你可以随时随地通过你的PC或移动设备来控制你的资源,这就好像是云服务商为每一个用户都提供了一个IDC一样。 4、安全网络安全已经成为所有企业或个人创业者必须面对的问题,企业的IT团队或个人很难应对那些来自网络的恶意攻击,而使用云服务则可以借助更专业的安全团队来有效降低安全风险。 5、按需服务,更加经济。
用户可以根据自己的需要来购买服务,甚至可以按使用量来进行精确计费。 这能大大节省IT成本,而资源的整体利用率也将得到明显的改善。
多云和混合云的区别是什么?
描述

随着越来越多的企业将业务迁移到云中,采用云计算技术通常可以分为两类:混合云和多云。
根据调研机构Forrester公司的调查,在采用公共云的企业中,62%的受访者表示已经使用两个或更多独特的云计算环境或云平台。 此外还发现,75%的企业将其云计算战略描述为混合云或多云。
虽然混合云和多云可以一起使用,并且往往会混杂在一起,但是它们不是同一回事。 房地产投资信托商CyrusOne公司首席信息官Bill Williams在接受采访时表示:“企业采用的混合云包括内部部署数据中心和云计算提供商提供的云平台。 而多云是企业采用多个云计算提供商的云平台。 ”
企业的工作方式取决于他们在数据和应用程序、现有遗留软件和基础设施,以及安全性容忍度和风险方面的偏好。
而IT决策者需要了解多云和混合云之间的区别,以及如何一起使用。
混合云
在混合云系统中,应用程序和数据存在于多个位置:混合部署的公共云和私有云以及企业内部部署的基础设施中。
解决方案提供商ASG科技公司产品管理副总裁Rob Perry表示,企业可能出于多个原因希望将信息保留在企业内部。 其中的一个原因是安全性,因为一些企业并不愿意将敏感信息迁移到云平台中,因为他们对云平台的安全性还没有信心。
Williams说,其他公司也可能会运行“不应该在云环境中”的遗留应用程序。 这些企业对内部部署基础设施进行了大量投资,并且也不愿意放弃它们,将业务完全迁移到云平台中。 此外,一些企业对自己的数据中心充满信心,只是在需要时增加云计算容量。
Perry说:“他们在需要扩展或在经历高峰和低谷的流程时使用云平台,并可以扩展和缩减云计算资源以管理这些高峰工作负载。”
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