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云计算的前世今生
发布时间: 2019-01-02    点击量: 672

云计算概述


云计算主要解决了四个方面的内容:计算,网络,存储,应用


计算就是CPU和内存,例如“1+1”这个最简单的算法就是把“1”放在内存里面,然后CPU做加法,返回的结果“2”又保存在内存里面。网络就是你插根网线能上网。存储就是你下个电影有地方放。本次讨论就是围绕这四个部分来讲的。其中,计算、网络、存储三个是IaaS层面,应用是PaaS层面。


云计算发展脉络


云计算整个发展过程,用一句话来形容,就是“分久必合,合久必分”。


第一阶段:合,即物理设备


物理设备简介


在互联网发展初期,大家都爱用物理设备:


  • 服务器用物理机,像戴尔、惠普、IBM、联想等物理服务器,随着硬件设备的进步,物理服务器越来越强大了,64核128G内存都算是普通配置;

  • 网络用的是硬件交换机和路由器,例如思科的,华为的,从1GE到10GE,现在有40GE和100GE,带宽越来越牛;

  • 存储方面有的用普通的磁盘,也有更快的SSD盘。容量从M,到G,连笔记本电脑都能配置到T,更何况磁盘阵列;


物理设备的缺点


部署应用直接使用物理机,看起来很爽,有种土豪的感觉,却有大大的缺点:


  • 人工运维。如果你在一台服务器上安装软件,把系统安装坏了,怎么办?只有重装。当你想配置一下交换机的参数,需要串口连上去进行配置;当你想增加一块磁盘,要买一块插进服务器,这些都需要人工来,而且很大可能要求机房。你们公司在北五环,机房在南六环,这酸爽。

  • 浪费资源。其实你只想部署一个小小的网站,却要用128G的内存。混着部署吧,就有隔离性的问题。

  • 隔离性差。你把好多的应用部署在同一台物理机上,他们之间抢内存、抢CPU,一个写满了硬盘,另一个就没法用了,一个弄挂了内核,另一个也跟著挂了,如果部署两个相同的应用,端口还会冲突,动不动就会出错。


第二阶段:分,即虚拟化


虚拟化简介


因为物理设备的以上缺点,就有了第一次“合久必分”的过程,叫做虚拟化。所谓虚拟化,就是把实的变成虚的:


  • 物理机变为虚拟机。CPU是虚拟的,内存是虚拟的,内核是虚拟的,硬盘是虚拟的;

  • 物理交换机变为虚拟交换机。网卡是虚拟的,交换机是虚拟的,带宽也是虚拟的;

  • 物理存储变成虚拟存储。多块硬盘虚拟成一大块。


虚拟化解决的问题


虚拟化很好地解决了在物理设备阶段存在的三个问题:

  • 人工运维。虚拟机的创建和删除都可以远程操作,虚拟机被玩坏了,删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作,创建网卡、分配带宽都是调用接口就能搞定的;

  • 资源浪费。虚拟化了以后,资源可以分配地很小很小,比如1个CPU,1G内存,1M带宽,1G硬盘,都可以被虚拟出来;

  • 隔离性差。每个虚拟机都有独立的CPU、 内存、硬盘、网卡,不同虚拟机之间的应用互不干扰。


虚拟化时代的生态


在虚拟化阶段,领跑者是VMware,可以实现基本的计算、网络、存储的虚拟化。


如同这个世界有闭源就有开源、有Windows就有Linux、有Apple就有Android一样,有VMware,就有Xen和KVM。


在开源虚拟化方面,Xen 的Citrix做的不错,后来Redhat在KVM发力不少;对于网络虚拟化,有Openvswitch,可以通过命令创建网桥、网卡、设置VLAN、设置带宽;对于存储虚拟化,本地盘有LVM,可以将多个硬盘变成一大块盘,然后在里面切出一小块给用户。


虚拟化的缺点


但是虚拟化也有缺点。通过虚拟化软件创建虚拟机,需要人工指定放在哪台机器上、硬盘放在哪个存储设备上,网络的VLAN ID、带宽的具体配置等,都需要人工指定。所以仅使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格,记录有多少台物理机,每台机器部署了哪些虚拟机。受此限制,一般虚拟化的集群数目都不是特别大。


第三阶段:合,即云计算


云计算解决的问题


为了解决虚拟化阶段遗留的问题,于是有了分久必合的过程。这个过程我们可以形象地称为池化。


虚拟化将资源分得很细,但是如此细分的资源靠Excel去管理,成本太高。池化就是将资源打成一个大的池,当需要资源的时候,帮助用户自动地选择,而非用户指定。这个阶段的关键点:调度器Scheduler。

私有云、公有云的两极分化。这样,VMware有了自己的Vcloud;也有了基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack(后来Citrix将其收购后开源)。


当这些私有云平台在用户的数据中心里卖得奇贵无比、赚得盆满钵盈的时候,有其他的公司开始了另外的选择。这就是AWS和Google,他们开始了公有云领域的探索。


AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的,并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧,所以自己的云平台首先支撑起了自己的业务。在这个过程中,AWS严肃地使用了自己的云计算平台,使得公有云平台并不是对资源的配置更加友好,而是对应用的部署更加友好,最终大放异彩。


私有云与公有云厂商的联系与区别


如果仔细观察就会发现,私有云和公有云虽然使用的是类似的技术,但在产品设计上却是完全不同的两种生物。


私有云厂商和公有云厂商也拥有类似的技术,但在产品运营上呈现出完全不同的基因。


私有云厂商是卖资源的,所以往往在卖私有云平台的时候伴随着卖计算、网络、存储设备。在产品设计上,私有云厂商往往会对客户强调其几乎不会使用的计算、网络、存储的技术参数,因为这些参数可以在和友商对标的过程中占尽优势。私有云的厂商几乎没有自己的大规模应用,所以私有云厂商的平台做出来是给别人用的,自己不会大规模使用,所以产品往往围绕资源展开,而不会对应用的部署友好。


公有云的厂商往往都是有自己大规模的应用需要部署,所以其产品的设计可以将常见的应用部署需要的模块作为组件提供出来,用户可以像拼积木一样,拼接一个适用于自己应用的架构。公有云厂商不必关心各种技术参数的PK,不必关心是否开源,是否兼容各种虚拟化平台,是否兼容各种服务器设备、网络设备、存储设备。你管我用什么,客户部署应用方便就好。


公有云生态及老二的逆袭


公有云的第一名AWS活的自然很爽,作为第二名Rackspace就不那么舒坦了。


没错,互联网行业基本上就是一家独大,那第二名如何逆袭呢?开源是很好的办法,让整个行业一起为这个云平台出力。于是Rackspace与美国航空航天局(NASA)合作创始了开源云平台OpenStack。


OpenStack现在发展的和AWS有点像了,所以从OpenStack的模块组成可以看到云计算池化的方法,OpenStack的核心组件:


  • 计算池化模块Nova:OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM,然而到底在哪个物理机上开虚拟机呢,这要靠Nova-Scheduler。

  • 网络池化模块Neutron:OpenStack的网络虚拟化主要使用OpenvSwitch,然而对于每一个OpenvSwitch的虚拟网络、虚拟网卡、VLAN、带宽的配置,不需要登录到集群上配置,Neutron可以通过SDN的方式进行配置;

  • 存储池化模块Cinder: OpenStack的存储虚拟化,如果使用本地盘,则基于LVM,使用哪个LVM上分配的盘,也是通过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph,而调度的过程,则在Ceph层完成。


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