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云计算应用已经风行于数据中心,但云计算网络的管理始终没有跟上云计算发展的脚步,所以对各大网络管理软件系统提供商而言,如何帮助网络工程师实现可视化的云计算网络环境成为重中之重。
自从第一台计算机发明以来,信息产业每隔20年左右就会出现一次大的技术变迁,从早期的大型机,到后来的PC、互联网,莫不如此。而本世纪,新的技术热点集中在虚拟化、云计算、数据中心,云的时代来临了。与之相应的,传统的网络管理也进入了云数据中心管理的新阶段。
9小时处理“绝密文档”
云计算时代提出了一个新的经济学理论——“租比买划算”。这个理论是怎么来的?2008年,美国国家档案馆解禁了一份档案,共17481页,全部是PDF格式。这些档案如果全部放到互联网上的话,就要转换成便于搜索的格式。如果用一台服务器处理,需要花费1400多小时才能完成。但是《华盛顿邮报》的一位工程师租用了200台Amazon EC2服务器,做并行处理,前后总共只花了9个小时。相对于原有的模式,云计算在效率上显然更有优势。
除了效率上的提升,云计算还可以大大节省IT方面的投资。在企业私有的机房里,设备的使用效率通常只有20%。使用效率如此低,为什么不减少机房内服务器的数量?因为高峰期对服务器的需求,经常比平均需求高出2倍以上,所以企业只能按高峰期需求来规划IT资源。而超大规模的计算中心通过集中购买和管理,尤其是利用虚拟化技术提高了物理设备的利用率,因此其设备、带宽和电力的成本,只有中等规模机房的1/5,甚至是1/7。
云数据中心管理新需求
进入云时代,对云数据中心的管理也出现了新的需求,由此导致对云数据中心管理系统的变革。
设备管理时代的网络管理采用的是传统的FCAPS管理模型,犹如工匠保守自己的独门绝技一样,不仅各种管理工具的功能比较单一,而且各个系统之间不能互通也不易融合,很难满足数据中心各种灵活易变的业务模型应用和管理需求。而云数据中心时代犹如工业化大生产,机房由分散到集中,网络从异构到互动,资源由专有到共享,设备由真实到虚拟,设置由静态到动态,对云的管理提出了新的需求。
具体看来,云数据中心的管理需求主要体现在三个方面:
首先,云数据中心的基础设备更加规模化、标准化,由此带来了管理的复杂性。比如淘宝网,这个日均具有4亿次网页访问量、日均交易额达到7亿元、全年交易额达2000亿元的互联网巨头,其业务的背后是全国的8个数据中心,上万台服务器、几千台交换机、海量存储等,如此大容量、跨地域的设备基于统一的IP标准协同集中工作,这是传统数据中心不能比拟的,因此需要更智能化的设备管理。
其次,云数据中心为了节省使用成本,承载日益增多的业务,必须采用各种虚拟化模式,其中有“一虚多”——一台服务器虚拟成多台服务器;有“多虚一”——多台服务器处理同一个业务;还有“多虚多”——多个业务在多台虚拟服务器上同时运行。
如此复杂的虚拟化架构模式,如何才能够以更经济、更高效的方式让新增的业务快速上线并快速运行?这同样是传统的数据中心未曾遇到过的问题。另外,以前的数据中心设备大多是真实的,位置也是固定的,现在则是虚拟的,一个物理的设备可能还会包含多个虚拟设备,真实与虚拟之间怎么结合?这些都对管理软件提出了新要求。
最后,云数据中心的管理需求還体现在自动化方面。在云里面,当业务需要迁移、设备需要统一配置、故障需要及时检查排除、流程需要跟踪时,如何高效管理这样海量的设备和应用?当然需要通过自动化的手段来实现。比如腾讯网,一次上架就要配置上千台交换机,管理人员也就几个人,如何保证他们在短时间内完成这一工作?配置错误能否恢复到原有状态,到底由谁负责,如何进行跟踪和审计?这些都需要通过自动化的管理技术来实现。
用SOA思想管理云
新的数据中心管理平台应该采用面向服务架构(SOA)的设计思想,融合并统一管理资源、业务、运维这三大数据中心组成要素,通过按需装配功能组件并与相应的硬件设备配合方式,形成直接面向客户应用需求的一系列整体化解决方案,从而为数据中心的各种关键业务系统提供支撑。
在云的标准化层面,应考虑满足大容量设备的管理。以往的设备管理往往是上千台的规模,现在的设备管理往往是上万台的规模,因此对管理软件的性能提出了更高的要求。这可以从采集和处理两方面进行化解。对于淘宝之类的多个跨地域数据中心的管理,可以考虑在每个区域数据中心放置信息采集点,对告警和性能信息进行预处理,然后将重要信息汇总到总部的管理服务器。同时,管理服务器也可以采取类似“云”的后台架构进行部署,比如可以将不同的功能模块分别安装在多个服务器上,将负载进行分担,同时保留同一个界面的管理方式。
在云数据中心的虚拟化层面,应考虑满足虚拟化资源的管理。这可以从虚拟网络设备、虚拟机、虚拟配置三方面来分别考虑。虚拟化对数据中心网络的影响是扁平化,多个交换机可以合并成一个虚拟的网络交换机,这要求网络管理软件能够把这些交换机当成一个统一的交换设备来进行管理,在拓扑图上能够用特别的图标来表示,打开后又能识别和管理里面的每台交换机。
同样地,随着虚拟机的广泛应用,管理软件也必须能够在拓扑图上将虚拟机标识出来,打开之后能够看到里面的每台虚拟设备及其状态,比如每台虚拟机的CPU和内存状态。另外,当虚拟机迁移时,相关的虚拟网络配置,如VLAN、ACL等参数也能随之而动,虚拟机迁到哪里,管理软件就会在相关的交换机上预先设好相关的网络参数。
在云的自动化层面,应考虑满足自动化运维的需求。云的设备是海量的,这要求管理软件具备批量配置的能力和跟踪审计的能力,并且与运维平台结合起来。这意味着管理软件能接受用户对各种资源的需求,分派某个管理员负责执行,在实现的过程中能帮助管理员实现大批资源和设备的管理,并且对整个配置的过程进行监控和审计,在完成后允许用户进行评价,形成接收、分派、配置、审计、评价的一系列闭环流程。
大量虚拟化技术的应用,让传统数据中心网络结构得到有效简化,但是也带来了很多管理问题。
自从第一台计算机发明以来,信息产业每隔20年左右就会出现一次大的技术变迁,从早期的大型机,到后来的PC、互联网,莫不如此。而本世纪,新的技术热点集中在虚拟化、云计算、数据中心,云的时代来临了。与之相应的,传统的网络管理也进入了云数据中心管理的新阶段。
9小时处理“绝密文档”
云计算时代提出了一个新的经济学理论——“租比买划算”。这个理论是怎么来的?2008年,美国国家档案馆解禁了一份档案,共17481页,全部是PDF格式。这些档案如果全部放到互联网上的话,就要转换成便于搜索的格式。如果用一台服务器处理,需要花费1400多小时才能完成。但是《华盛顿邮报》的一位工程师租用了200台Amazon EC2服务器,做并行处理,前后总共只花了9个小时。相对于原有的模式,云计算在效率上显然更有优势。
除了效率上的提升,云计算还可以大大节省IT方面的投资。在企业私有的机房里,设备的使用效率通常只有20%。使用效率如此低,为什么不减少机房内服务器的数量?因为高峰期对服务器的需求,经常比平均需求高出2倍以上,所以企业只能按高峰期需求来规划IT资源。而超大规模的计算中心通过集中购买和管理,尤其是利用虚拟化技术提高了物理设备的利用率,因此其设备、带宽和电力的成本,只有中等规模机房的1/5,甚至是1/7。
云数据中心管理新需求
进入云时代,对云数据中心的管理也出现了新的需求,由此导致对云数据中心管理系统的变革。
设备管理时代的网络管理采用的是传统的FCAPS管理模型,犹如工匠保守自己的独门绝技一样,不仅各种管理工具的功能比较单一,而且各个系统之间不能互通也不易融合,很难满足数据中心各种灵活易变的业务模型应用和管理需求。而云数据中心时代犹如工业化大生产,机房由分散到集中,网络从异构到互动,资源由专有到共享,设备由真实到虚拟,设置由静态到动态,对云的管理提出了新的需求。
具体看来,云数据中心的管理需求主要体现在三个方面:
首先,云数据中心的基础设备更加规模化、标准化,由此带来了管理的复杂性。比如淘宝网,这个日均具有4亿次网页访问量、日均交易额达到7亿元、全年交易额达2000亿元的互联网巨头,其业务的背后是全国的8个数据中心,上万台服务器、几千台交换机、海量存储等,如此大容量、跨地域的设备基于统一的IP标准协同集中工作,这是传统数据中心不能比拟的,因此需要更智能化的设备管理。
其次,云数据中心为了节省使用成本,承载日益增多的业务,必须采用各种虚拟化模式,其中有“一虚多”——一台服务器虚拟成多台服务器;有“多虚一”——多台服务器处理同一个业务;还有“多虚多”——多个业务在多台虚拟服务器上同时运行。
如此复杂的虚拟化架构模式,如何才能够以更经济、更高效的方式让新增的业务快速上线并快速运行?这同样是传统的数据中心未曾遇到过的问题。另外,以前的数据中心设备大多是真实的,位置也是固定的,现在则是虚拟的,一个物理的设备可能还会包含多个虚拟设备,真实与虚拟之间怎么结合?这些都对管理软件提出了新要求。
最后,云数据中心的管理需求還体现在自动化方面。在云里面,当业务需要迁移、设备需要统一配置、故障需要及时检查排除、流程需要跟踪时,如何高效管理这样海量的设备和应用?当然需要通过自动化的手段来实现。比如腾讯网,一次上架就要配置上千台交换机,管理人员也就几个人,如何保证他们在短时间内完成这一工作?配置错误能否恢复到原有状态,到底由谁负责,如何进行跟踪和审计?这些都需要通过自动化的管理技术来实现。
用SOA思想管理云
新的数据中心管理平台应该采用面向服务架构(SOA)的设计思想,融合并统一管理资源、业务、运维这三大数据中心组成要素,通过按需装配功能组件并与相应的硬件设备配合方式,形成直接面向客户应用需求的一系列整体化解决方案,从而为数据中心的各种关键业务系统提供支撑。
在云的标准化层面,应考虑满足大容量设备的管理。以往的设备管理往往是上千台的规模,现在的设备管理往往是上万台的规模,因此对管理软件的性能提出了更高的要求。这可以从采集和处理两方面进行化解。对于淘宝之类的多个跨地域数据中心的管理,可以考虑在每个区域数据中心放置信息采集点,对告警和性能信息进行预处理,然后将重要信息汇总到总部的管理服务器。同时,管理服务器也可以采取类似“云”的后台架构进行部署,比如可以将不同的功能模块分别安装在多个服务器上,将负载进行分担,同时保留同一个界面的管理方式。
在云数据中心的虚拟化层面,应考虑满足虚拟化资源的管理。这可以从虚拟网络设备、虚拟机、虚拟配置三方面来分别考虑。虚拟化对数据中心网络的影响是扁平化,多个交换机可以合并成一个虚拟的网络交换机,这要求网络管理软件能够把这些交换机当成一个统一的交换设备来进行管理,在拓扑图上能够用特别的图标来表示,打开后又能识别和管理里面的每台交换机。
同样地,随着虚拟机的广泛应用,管理软件也必须能够在拓扑图上将虚拟机标识出来,打开之后能够看到里面的每台虚拟设备及其状态,比如每台虚拟机的CPU和内存状态。另外,当虚拟机迁移时,相关的虚拟网络配置,如VLAN、ACL等参数也能随之而动,虚拟机迁到哪里,管理软件就会在相关的交换机上预先设好相关的网络参数。
在云的自动化层面,应考虑满足自动化运维的需求。云的设备是海量的,这要求管理软件具备批量配置的能力和跟踪审计的能力,并且与运维平台结合起来。这意味着管理软件能接受用户对各种资源的需求,分派某个管理员负责执行,在实现的过程中能帮助管理员实现大批资源和设备的管理,并且对整个配置的过程进行监控和审计,在完成后允许用户进行评价,形成接收、分派、配置、审计、评价的一系列闭环流程。
大量虚拟化技术的应用,让传统数据中心网络结构得到有效简化,但是也带来了很多管理问题。