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云计算的基础架构范文1
关键词：银行业务 ；批处理流程；Hadoop MapReduce ；云计算
中图分类号：TP302文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2013）0010000104
作者简介：赵曦（1971-），男，博士，上海金融学院信息管理学院副教授，研究方向为互联网金融应用。
0引言
随着大型商业银行业务规模的扩大和信息技术的发展， 数据中心已经成为大型商业银行业务系统与数据资源进行集中业务处理的枢纽，汇集了规模化的IT计算、存储和网络资源。
银行主要承担本外币储蓄、信用卡、对公存贷款业务，银行汇票及联行业务，国际结算和外汇买卖，代收代付等业务 [1]。银行业以网络和信息技术作为其业务处理的核心支撑，形成了前端业务信息采集、中端数据交换和数据中心处理“分布采集、集中处理”模式。随着业务量的增加和金融新产品的涌现，业务管理和信息处理“大集中”后对流程处理效率、系统扩展性和数据存储可靠性提出了更高的要求。金融行业特别是银行业在处理在线联机业务（online transaction）的同时，还需要处理大量的离线批处理业务（batch processing），如影像文件处理、票据结算、外汇清算、薪资、各类报表，批处理业务具有数据量大、占用计算资源多、限时处理完成的特点，银行信息中心通常要配备足够的资源在特定时间段（夜间、周末、月末）进行批量业务数据处理。如何提高批处理业务能力、合理配置计算资源是银行信息中心不断要面对的挑战。
以计算资源和服务虚拟化为核心的云计算架构和技术得到了广泛的认同，正在成为IT产业和信息化应用系统架构的发展趋势，实践表明，基于云计算架构的系统在资源利用、服务效率、运行成本及能源消耗方面具有明显的优势。
本文提出了一种应对批量业务流程处理的优化方法，基本原理是将业务流程的任务节点进行分解和分类，形成流程队列和若干可以进行并行处理分类任务队列，使用Hadoop MapReduce并行计算框架进行并行处理，MapReduce提供的资源调度和容错机制能够有效提高业务处理系统的可扩展性和稳定性。模拟实验表明，流程任务分解优化方法比通常的以流程为处理单元的方式具有一定的优势，可以在云计算环境下分组处理具有共同特征的计算和操作任务，实现优化资源调配，提高批量业务处理的效率。
1批处理业务流程优化
批量业务处理是指一组遵循同一处理流程的重复操作，而涉及的业务流程是一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动，活动之间不仅有严格的先后顺序限定，而且活动的内容、方式、责任等也都必须有明确的安排和界定，以使不同活动在不同角色之间进行交接成为可能，批量处理业务流程活动之间的转移不需要人工干预。处理流程中的活动根据数据处理的要求和特点进行设计，如先进行数据核对，然后进行计算，最后进行账户操作，每个活动会产生临时数据。为了提高处理能力和资源使用效率，流程活动设计尽可能遵循以下几个原则：
①独立于其它流程和活动，可进行重复操作；②使用较少类别的计算资源，CPU、网络、存储；③能够进行并行处理。
图1示意了批量流程处理的原理，银行信息中心在每个批处理周期安排若干批处理的规划，配置计算资源，启动和监控批处理过程。每个批处理中包括对应同一处理流程的批量处理任务。
银行信息中心根据资源配置情况，安排批处理规划中的批处理执行，可以做到并行处理，以满足处理时限的要求，每个批处理分配固定的或虚拟化的资源（服务器、CPU、存储、外设），当现有资源不能满足批处理要求时，则需要不断增加资源。这种以批处理流程为单位来决定资源配置的模式（图2）不一定能够确保资源的高效使用，如：需要大量CPU计算的流程同时配置I/O性能较高的资源，造成I/O资源的浪费。经过分析，可以通过优化批处理业务流程和操作来进行改进（图3），以进一步提高资源的使用效率。
以优化流程任务作为并行计算单元，形成批量处理任务队列，根据任务操作的类型来分配最适合的资源，理论上提高了资源配置的精细程度，有助于提高资源使用效率。
2基于MapReduce的批处理优化计算
为了验证提出的以流程任务为基础配置资源的批处理运算架构（图3），我们搭建了Hadoop/MapReduce并行计算实验环境，通过模拟批处理业务，对两种资源配置模式进行比较。
Hadoop[6]云计算平台的核心由HDFS分布存储和映射机制及MapReduce并行计算架构组成，具有开放性、稳定性和扩展性方面的优势，成为了云计算研究和应用的重要平台之一，其架构与提出的批处理流程优化模型吻合程度高。
MapReduce[8]通过两个函数Map和Reduce提供并行计算框架， 将计算任务（Job）分解为可以进行独立和并行计算操作集合（Tasks），提交给Map函数处理，而Reduce函数收集、整理、排序Map函数的计算结果。其基本功能是按一定的映射规则将输入的 （k1，v1）键值对转换成另一个或一批list（k2，v2）对输出，而Reduce将一个或多个Map输出的list（k2，v2）转换为新的键值对list（k3，v3），作为任务计算的输出[2]。
一种基于C++的脚本语言和解释器封装了实现上述功能的基本功能函数，用来描述任务的执行操作。根据上述模拟批次规划和流程节点类型，得出计算队列表。
硬件计算架构使用5台Ubantu Linux服务器提供Hadoop MapReduce并行计算平台，1个NameNode和4个DataNode，网络环境为100M局域网，通过SSH实现服务器之间的连接、控制和HDFS数据复制，流程和任务队列管理程序运行在NameNode上，Map和Reduce实现分布在DateNode上。图7所示为流程优化模拟架构。
平台模拟了以业务流程为处理单元和任务分解优化两种计算架构，使用同样的模拟流程和数据，同时检测了当一个DateNote服务器宕机时的任务容错机制和性能，表4汇总模拟运行的比较数据。
图7Haddop MapReduce流程优化模拟系统架构
流程最短处理时间指流程任务按照关键逻辑路径执行需要的累计时间，当一个任务处理完成后才能激活后续节点任务。以流程为单位的队列处理模式在4个DataNode平均分配流程，每个DataNode处理的流程数量几乎均等，资源的使用率也相同。任务优化分解方法形成了7个任务队列，DateNode资源分配按照优先资源对照表3进行。
流程平均处理时间指进入流程队列到所有任务处理完毕的时间，包括等待和任务处理时间，资源使用差异指CPU和I/O在高度使用和过度空闲的比例关系。
根据实验平台记录的运行数据，在同样的批处理流程和硬件架构条件下，使用业务流程分解优化的并行计算能够处理更多的事务（320min对比430min），资源的使用效率得到提高（54%对比31%），即使考虑到流程分解和多个任务队列管理的额外开销，运行结果还是表明了所提出方法的优势，为进一步深入研究和完善提供了基础。
3结语
银行批处理“大集中”后，其数量和规模不断扩大，银行信息中心不断面临IT资源优化和灵活配置的挑战，一方面要提升IT架构的资源数量和技术水平，另一方面要优化批处理的模式来更有效地利用IT资源（计算、存储、网络、I/O）。
云计算技术的研究和应用成为了IT产业发展的一个重要方向，基于云计算架构的系统在资源利用、服务效率、运行成本及能源消耗方面具有明显的优势。云计算架构的出现也引发了在信息系统设计、功能开发和维护服务的巨大变化。作为以信息化技术作为重要支撑的银行业，正在逐步尝试和分享云计算带来的各种优势。本文在此背景下，提出了一种针对银行批处理业务的优化流程分解方法。
业务流程分解优化方法通过对流程任务分组，可以为实时处理大批量流程的应用领域（银行、证券、保险、电子商务）提高处理效率，MapReduce原理为流程节点处理提供了并行计算框架，其调度和容错机制可以实现系统计算资源的高扩展性和稳定性。模拟实验表明，本文介绍的基于并行计算的优化流程分解方法比以整个批量处理流程为处理单元的方法在效率、架构和灵活性方面具有一定的优势。下一个阶段，拟将该方法进一步完善，在银行等典型批处理业务应用领域进行深化和拓展。
参考文献：
[1]李得仁.银行批量业务后台集中处理模式的实现[J].中国金融电脑 ，2012（11）.
[2]李成华.MapReduce：新型的分布式并行计算编程模型[J].计算机工程与科学， 2011（3）.
[3]杨志豪.一种适应数据与计算密集型任务的私有云系统实现研究[J].计算机应用研究 ， 2011（2）.
[4]易小华.面向MapReduce的数据处理流程开发方法[J].计算机科学与探索，2011（2）.
[5]DEAN J， GHEMAWAT S. MapReduce： simplified data processing on large clusters[J].Communications of the ACM，2008， 51（1）： 107113.
[6]Welcome to Hadoop MapReduce[EB/OL].http：///mapreduce/.
云计算的基础架构范文2
日前，IBM在北京举办了一场POWER基础架构云媒体交流会。本次IBM POWER基础架构云媒体交流会邀请到了IBM系统与科技部大中华区Power Systems服务器产品部总经理韩忠恒、IBM中国区系统与科技部行业及重点客户技术支持总经理梁建球、IDC中国助理副总裁武连峰、IDC中国高级研究经理周震刚以及众多媒体记者分享了IDC中国云计算基础架构建设指南和IBM Power基础架构云平台的技术与实践经验。
现在很多企业一提到云计算成功模式就会联想到谷歌，继而马上认为分布式就是云计算，殊不知谷歌和亚马逊的业务应用和技术实力与自身企业存在着不同，一旦部署了分布式云平台，结果导致两个孤岛式的架构，造成资源上的浪费，虽然很快的部署了云计算，但没有达到最终的效果。建设云计算，要根据企业性质和业务应用的不同做到量身定制，同时应提升到战略层面。
提起云计算，必会谈及虚拟化，为什么说虚拟化如此重要呢？虚拟化可以提高设备的使用效率，提高设备的灵活性，获得更多的资源利用率。虽然大多数用户已经意识到虚拟化的重要性，但需要注意的是，云计算平台需要企业级的虚拟化，企业级虚拟化才是云计算的基础。
不管是x86架构还是RISC架构，世界上没有一个架构一定是最好的，只要是适合企业的业务架构就应是最好的，任何架构都要与业务相结合。企业中不同的工作负载要根据性质的不同放在不同的架构平台上，对于一般性业务应用运行在x86架构上，而关键业务应部署在Unix平台。最后即使云计算架构不一定是统一的，但要实现统一的管理。在这一方面，IBM Starter Kit for Cloud(SKC)可将您的虚拟化环境从“云就绪”状态过渡到真正的“云”环境，SKC是一个跨平台的快速云服务管理软件，它不仅能对Power平台提供无缝支持，而且对于用户已有的x86甚至都能提供支持。SKC对于x86上KVM提供与Power的一体化支持，统一部署引擎，统一管理界面。
根据IDC的《中国云计算基础架构建设指南》报告显示，以云计算为基础的第三平台已经来临。何为第三平台呢？第一平台是以主机为核心，第二平台以PC为核心、局域网、互联网为核心，第三平台以移动设备和应用为中心，实际上是以人为中心。其中云服务、大数据、商业分析、移动宽带社会化，这四方面作为第三平台的核心。在这里面，最大的基础是云，云在最底层，社会化移动普及率越高，产生的数据量就越大，对IT基础设施的需求也就越大。所以说，云计算是实现智慧行业的重要途径，而云基础设施是重要基础。
对于行业企业来说，企业服务化是一个大的趋势，特别是中国制造企业服务化趋势，目前很多制造企业已经往服务化转型，而不再是我们印象中的传统制造企业只生产产品，而是给用户或间接为有提供服务。所以采用云计算可以增强企业的核心竞争力。企业进行业务变革和转型，需要IT系统做很好的支撑，这些支撑后台一定要有云计算，需要数据整合。
企业建设云计算的六大误区
IDC(中国)行业研究与咨询服务部助理副总裁武连峰，在IBM Power Cloud新一代企业级基础架构云媒体交流会上，谈到了现在企业建设云计算时存在着六大误区：
误区一：重概念，轻本质。用户往往关注于买多少软硬件产品或服务，而忽略了云计算的本质是提高服务器资源利用率，节省成本和如何提供即时服务。
误区二：重实施，轻规划。
误区三：x86架构就是云计算。
误区四：重硬件，轻较件。很多企业一提到云计算，马上买服务器，买存储，如果云计算没有很好的基础架构软件，没有很好的系统管理自动化软件，云计算硬件就不能发挥它的作用。
误区五：重虚拟，轻管理。大部分企业只是实现局部的虚拟化。云计算本质应该是一个全方位的虚拟化，这些虚拟化必须要用到很好的管理，才能够使它自动化起来，使整个IT架构做更好的提升。
误区六：重创新，轻移植。大部分用户部署云计算是为了部署新应用，而忽略了对原有应用该如何进行移植。
基于以上六个误区，IDC建议云计算基础架构实施应经历以下三个时期：
第一时期：一是规划，二是准备
在规划方面应首要注意两点，一是明确企业实施云计算的目的，二是确保最高管理层的参与。从云计算整个基础架构来看，促进业务比节约成本更重要。云计算对于企业来讲，不仅是IT的变革，实际上还涉及到IT整体架构的改变，而这种变革与业务的变革息息相关，所以一定要有最高领导的参与，在实施过程中才会更加得心应手。
在准备阶段要明确企业IT中有哪些应用，对企业自身的业务进行分析，不同的业务将会采用不同的体系架构实施。对于企业的核心
应用，交付成本高，适合企业级的私有云的基础架构；而一些数据分析，包括一些协作，更适合融合性的云计算基础架构；与消费自动化相关的应用，适合开放云计算架构；像电子邮件或网站，更适合公共云的外包。
第二时期：实施和深化
虚拟化是云计算的开始，但需要注意的是一定要建立企业级的虚拟化资源池。通过虚拟化创建资源池，其中安全性是用户认为最重要的技术特性，灵活和可扩展性，硬件性能排在安全性的后面。
全方位的虚拟化，包括服务器、存储、网络。这三个虚拟化，一是计算能力的虚拟化，二是存储能力的虚拟化，三是传输能力的虚拟化，这样就会把服务器的计算资源、存储资源、网络带宽资源都会充分利用起来，不会有一个瓶颈。但现实情况是，用户购买了很多服务器，但如果做云计算，就需要采购一些虚拟化软件支持整个云计算平台基础设施，结果发现购买虚拟化软件甚至比买一台服务器还贵。最后还是要用单机甚至集群的方式把硬件搭建起来以后，在运行使用过程中出现很多问题。一是从性能和资源协调上没有把这些服务器做很好的资源利用。二是从自动化的角度来讲，没有做很好的自动化，包括资源分配的过程中，很多需要IT人员参与，大大降低了效率。
虚拟化完成之后，一定要通过管理自动化和资源自动化，最后实现资源的整体调度，包括资源池的实时监控，包括生命周期管理，映像管理，快速部署，动态迁移等。在这一方面，国内外用户的差异很大，国内用户在这方面的投资相较于国外要吝啬的多，其实，如果不做好管理自动化和资源自动化，做好资源池的匹配调度的话，实际上整个云计算的基础架构设备并没有很好地发挥起来，整个IT效率没有提高。
从虚拟化到自动化的云计算深化过程，分为4个阶段，第一阶段是虚拟化，据据IDC全球研究结果显示，服务器虚拟化率已经达到64%，第二阶段是将虚拟化和自动化流程结合起来，这部分用户有32%，第三阶段是把虚拟化、自动化流程以及融合的基础架构，包括网络、存储融合起来，从绿色节能以及从总体效率上会更少，这里目前还很低，只有3%。第四阶段是一个理想状况，通过虚拟化、自动化流程到融合架构，最后做到自服务、自适应，这样大大减少IT部门人员的压力，同时使IT能更好地跟业务融合。这部分用户只有2%。
第三时期：应用和管理
现在企业构建云计算貌似更加盲目，已然忘记最初的目的，而只是为了云而云，所以说，上云计算不是目的，在云上跑什么应用才是关键。
云计算的基础架构范文3
关键词：云架构；冗余度
中图分类号：TB文献标识码：A文章编号：1672-3198（2012）01-0291-01
1 引言
随着科学技术的进步，IT行业所在的环境复杂性与日俱增，更多的IT预算被用于维护基础架构和维持应用程序的正常运行，而不是更好地满足客户的需要。云的出现似乎给人们带来了新的希望，于是有人做出这样的预测――未来云时代。
2 云架构体系设计
2.1 云架构的概念及特点
云架构这一概念是Google在2006年首次提出的，它是为满足按需分配的服务而设计的软件架构。云架构与我们所熟悉的传统计算机体系不同，云架构是一个层结构，整个云架构层分为显示层、中间层、基础设施层和管理层四个层次。显示层主要用于向用户显示所需的内容，并且利用HTML、JavaScript、CSS和Flash等云技术中间件层为用户提供更多的服务。中间层起着过渡作用，它不但为显示层提供支撑，也可以为基础设施层提供资源上的便利，还可以为用户直接使用。中间层主要通过5种云技术实现：REST、多租户、并行处理、应用服务器和分布式缓存。管理层则是为上面三个层服务的，它提供账号管理、SLA监控、安全管理等技术，目的在于更全面地管理和维护三个横向层的稳定。通过上述分析，整个云架构层可用如下框架来表示（见图1）：
图1 云架构层云架构的特点是建立在云架构层的基础上的，它具有如下特点：（1）规模大。“云”系统涵盖大规模的容量，例如IBM、微软、苹果等的“云”具有成千上万台服务器运行，“云”的计算能力和数据容量是一般计算机技术不能媲美的。（2）数据安全性强。云架构层中的管理层对数据、帐号等资源监控和保护，使其免受不必要的侵害；而且管理层可以凭借自身的服务功能应对横向3个层的突况，因此云架构中储存的数据是相当安全的。（3）普适性强。云架构受“云”的支撑，可以对变幻莫测的应用加以控制，一个“云”就可以掌控多种不同的应用程序。（4）伸缩性强。云架构可以根据用户的需要随时改变其最佳容量，达到最优状态。
2.2 云架构的设计
要实现“云”的强大功能，前提是必须要有完整的云架构体系。云架构是一种计算模式架构，它通过“云”把资源、数据和应用等以服务形式提供到用户端。基于前人的研究，云架构主要包括服务控制机群、存储节点机群、计算节点机群、应用节点机群、输入和输出设备这六大部分。前面分析了云架构层的结构，于是可以根据云架构层进行拓展，对整个云架构体系具体设计（见图2）。
冗余度就是指数据的重复度，计算机系统中数据的重复存贮称为数据冗余。数据冗余不但对数据库的完整带来影响，还会浪费存储系统资源。尽可能地降低数据冗余度，是云架构设计的主要目标之一。与关系模式的规范化理论一样，计算机系统处理冗余问题的主要思想就是最小冗余原则。
云计算框架可以更好的管理存储空间，利用云计算的数据冗余处理机制，把数据资料分成若干文件片，分别存储在云层中不同的数据存储设备上，如果有存储设备出现异常，也不会影响到存储资料的完整性。云层中采用节点提取文件特征值，减少数据的重复性，在云层中创建了数据冗余的信息库。
如图2所示，云架构中存在冗余策略，表明在云架构存储中可能存在大量的数据冗余。由于有些关联数据可能需要重复存储，而降低相同数据的储存量，使关联范式达到最优化，是未来云架构所走的毕竟之路。关联数据的局限性体现在数据重复存储，从而产生冗余，加大了云架构的计算量，不仅浪费了存储空间，也减慢了计算机的运行速度。处理能力的受限性表现在对简单信息搜索、对复杂信息屏蔽以及动态信息混乱等。由于产生了数据冗余，使得计算机系统运行速度慢、维护难，达不到顾客的要求，满足不了客户的需要。
由于云存储服务都采用了分布式数据存储方式，通过将冗余数据分散存储在连入云系统的大量存储设备中去，以提高系统的抗摧毁性。在云架构中主要存在副本备份冗余，对于其备份可使用存储文件的不同之处，减少其存储量，处理好云架构中的数据冗余，节省资源，达到系统最优存储。
4 结语
处理好云架构的冗余度，能够通过最少的投入得到最多的回报。未来将是云的一个时代，云架构的搭建和运行逐渐兴起，它提高了计算的效率，最大限度的减少了数据的重复性，并能够有效及时的处理信息，从而能够未雨绸缪。
云计算的基础架构范文4
企业CEO往往希望能够利用行业的最新技术与成熟的最佳实践和模式,帮助自己规避风险,提高投资回报与业务收益。因此,帮助企业构建云计算的服务技术开始受到用户青睐。
惠普企业业务集团技术服务事业部基础架构咨询服务高级顾问经理张俊认为,在惠普的云战略中,除了帮助云服务提供商建设自己的云平台和提供安全与服务来源的支持、帮助客户管理云安全外,最重要的一点就是提供一系列云服务,包括云战略发现研讨会、云发展蓝图服务、云设计服务、云安全服务、云支持服务等,从各个不同角度解决企业迈向云计算与融合基础设施架构时面临的困难。
近日,惠普技术服务部了云设计服务策略。从现有的应用孤岛模式迈向“云”,无疑是企业计算架构的一次大变革。做好先期的设计工作,能够为最终实现云计算打下坚实的基础。张俊认为, 云设计服务是所有云服务中的一个环节,它应用已经通过验证的方式,对可扩展的、基于云的基础设施进行了设计和部署,可以加速项目交付,同时降低风险。另外,设计原则保证了云基础设施能够支持包括私有云与公共云在内的混合源模式,企业能够根据不同的工作量进行使用,并交付服务。
云计算的基础架构范文5
统一存储奠定融合基础
数据中心转型的关键一步是实现基础架构的融合。惠普提出融合基础架构（CI）策略，VCE联盟推出集成的解决方案Vblock，HDS也将于2011年统一计算平台……存储厂商推出的解决方案虽然各不相同，但是有一点是相同的，即都以基础架构的融合为前提，以整合服务器、存储、网络、软件、服务为目标。在基础架构融合的过程中，虚拟化技术将发挥十分重要的作用。
“在数据中心基础架构融合的过程中，用户必须将服务器虚拟化与存储虚拟化资源更好地整合在一起。”Hubert Yoshida表示，“服务器虚拟化已经跨过了通过整合打印、文件、测试和开发功能来降低成本的阶段，目前正处于支持第一层应用服务器的阶段。为了更好地支持第一层应用程序，服务器虚拟化要与企业级存储虚拟化阵列相互配合，从而克服某些软件I/O的瓶颈，满足第一层企业级应用程序对高可用性和服务水平的要求。”
随着虚拟化和云计算技术的应用越来越普及，数据中心内部服务器、存储和网络的融合也会变得越来越简单和快速。用户需要的是一个开放的平台，让服务器虚拟化和存储虚拟化资源能够更好地融合在一起，从而提升整个数据中心的运作效率，降低成本。
对于存储来说，融合的一个最好例证是统一存储。统一存储，顾名思义就是将FC SAN、iSCSI SAN与NAS等全部整合在一起。在数据中心融合的大趋势下，统一存储将有更多的用武之地。“HDS已经拥有统一存储产品。HDS可以用更好的办法来扩展SAN和NAS，比如存储系统的前端是NAS，后端是基于数据块的存储。”Hubert Yoshida表示，“HDS致力于为用户提供统一计算平台。从数据中心整体架构来看，存储相当于人的躯干部分，而服务器相当于人的大脑。整个架构需要服务器来调动，而数据与应用的卸载则要通过存储。网络部分相对不太重要。”
存储虚拟化、动态预配置（Dynamic Provisioning）、虚拟分层等技术将成为用户关心的焦点。外置存储阵列的虚拟化，可以实现数据从一个阵列到另一个阵列的平滑迁移，并可以避免更新存储系统时可能产生的停机问题。动态预配置功能可以让用户在几分钟之内完成存储预配置。自动宽条带化技术可以提高系统的性能，并能按需为用户提供存储容量。
虚拟分层技术逐渐成熟，将被用于数据生命周期管理。虚拟分层技术可以将某个卷分配到包含不同性能、成本各异的具有多个层次的存储池中，并能根据访问次数智能地将该卷的某些部分移动到不同的存储层级上。目前，SSD已经被很多行业用户所接受。SSD的出现，让虚拟分层技术从理论变成了现实。
SAS普及指日可待
2011年将是SAS技术大规模普及应用的一年。在企业级存储系统中，SSD、SAS与SATA组成了一个完美的分层存储架构。SAS 2.0的传输带宽已经达到6Gb/s，其性能与可靠性足以和光纤硬盘抗衡。“SAS硬盘将被更广泛地应用于企业级存储系统。”Hubert Yoshida表示，“与光纤通道（FC）硬盘采用的FC环路不同，SAS技术采用的是一种点对点的协议。FC环路要求环路上的每块硬盘都必须通过仲裁，才能访问该环路，而这样做会导致硬盘相互争抢环路资源。如果将一个速度更快的硬盘（比如SSD硬盘）接入到环路中，很可能会导致其他硬盘无法被访问。”
SAS硬盘的传输带宽是6Gb/s，而主流的FC环路是4Gb/s。SAS采用点对点协议，因此在定位硬盘故障时更加容易。与此不同，FC环路在定位硬盘故障时，需要查询环路上的每块硬盘，直到找到故障硬盘为止，因此需要较长的时间。SAS还可以兼容SATA，两者的惟一区别在于，SAS是双端口，而SATA是单端口。在HDS的存储系统中，SAS扩展器（Expanders）被用于点对点连接的交换机。HDS AMS2000存储系统率先采用了6Gb/s SAS技术。
随着行业用户对绿色节能的要求越来越高，小尺寸硬盘在存储系统中的使用也会越来越普遍。小型封装（SFF）硬盘具有功耗低和散热效率高等优点。Hubert Yoshida介绍说：“SFF硬盘是2.5英寸硬盘，功耗仅为6～8瓦，而大型封装（LFF）3.5英寸硬盘的功耗为12～15瓦。SSF硬盘可以大幅降低功耗，提高散热效率，并节省存储系统的占地空间。”
目前，已有多家存储厂商推出采用24块SFF硬盘的2U高的存储系统。HDS也更改了AMS系列存储系统和Virtual Storage Platform（VSP）的封装方式，进一步提高了封装密度。HDS AMS系列有一款产品采用3U高、24英寸宽的硬盘架，可以安装48块硬盘。用户可以拉出硬盘架，对所有硬盘进行维护。HDS VSP的一个基本硬盘模块高13U，宽24英寸，可以容纳80块3.5英寸硬盘或128块2.5英寸硬盘。用户可以从前面或后面对硬盘进行维护和保养。Hubert Yoshida表示，HDS很快会推出采用小型封装（SFF）硬盘的存储产品。
开放的云计算
Hubert Yoshida表示：“未来，云计算架构将成为一种高效的基础架构模型。这种基础架构可以实现存储的按需付费使用。云计算架构包括多种技术，比如虚拟化、IP协议、安全多租户等。虽然云计算的作用有一些被夸大的成分，但是不可否认，云计算的推广速度将加快，并且将有力地促进管理工具和协调层（Orchestration layers）的发展。”
在存储虚拟化和云基础架构中，保持应用程序的透明性是十分必要的。Hubert Yoshida表示：“如果没有这种透明性，用户不仅无法得知其服务目标能否实现，而且无法确定费用，也无法知道基础架构的健康状况。”在这种情况下，管理软件变得非常重要。
“在云计算时代，一些低端用户可能会优先采用公共云。这样一来，这些用户就不必自己去购买或配置存储系统。一些中高端用户，为了提升核心竞争力，倾向于自己建立私有云系统，把一些关键的应用放到私有云环境中，而把一些不具有战略价值的应用放到公有云中。”Hubert Yoshida表示。
HDS即将推出的统一计算平台产品就是为云应用设计的。这是HDS未来的产品发展方向。HDS统一计算平台将服务器、存储与网络预先集成在一起，从而简化了基础架构的部署与管理。“在云计算方面，HDS将始终坚持开放的原则，不会把用户绑定在某一个产品上。因此，HDS会与众多服务器、网络、虚拟化软件厂商合作，共同打造一个开放的云计算生态系统。”Hubert Yoshida表示，“实现数据中心基础架构的融合，必须改变行业用户已有的习惯。”
链 接：Hubert Yoshida预测2011年十大存储趋势
1.存储虚拟化（Storage Virtualization）、动态配置（Dynamic Provisioning）成为云服务以及动态的高可用性数据中心的基础，其推广速度将会加快。
2.为加快数据中心的虚拟化进程，行业用户需要更加紧密地整合服务器和存储虚拟化资源。
3.虚拟分层（Virtual tiering）技术将被用于数据生命周期管理。
4.虚拟分层配置使用SSD硬盘，能以更低的成本实现更高的性能。
5.串行SCSI（SAS）硬盘将被用于提升企业级存储系统的可用性和性能。
6.小型封装（SFF）硬盘具有功耗低和散热效率高的特点，将很快得到普及。
7.云将成为一种有效的基础架构模型。
8.数据中心的融合将启动。
云计算的基础架构范文6
站在云背后
在云计算市场上,传统的IT厂商正面临着角色的转变。Philip Davis明确表示:“戴尔是一个坚定的云基础设施解决方案提供商,而不会成为一个云服务提供商。云服务提供商是戴尔的合作伙伴。戴尔要为这些合作伙伴提供云计算基础架构平台,帮助更多的客户享用云计算服务,而不会与这些合作伙伴产生直接竞争。”
对于戴尔的角色转变,Forrester的分析师给出了如下评价:戴尔正在通过投资和调整变成一家可以提供广泛的云服务基础方案的厂商。“戴尔实施战略转变已经有几年时间。戴尔大量投资于服务、软件和存储,比如两年前收购存储公司EqualLogic。戴尔的目的是帮助客户简化IT管理,降低IT基础设施的使用和管理成本,从而实现高效企业的目标。”Philip Davis补充说,“戴尔战略重点转变的另一个原因是,很多客户要求戴尔提供有关虚拟化和云服务方面的支持,这在很大程度上推动了戴尔在云服务领域的投入。”戴尔制定了云战略目标:勇于创新,构建专门为云计算设计的标准基础设施,提供能够推动云互操作性的开放式架构,成为云服务交付领域的领先厂商,帮助客户从传统的专用数据中心迁移至下一代数据中心。
迁移需要时间
云服务的实施模式有很多种,包括私有云、公共云和混合云。这些实施模式各有利弊。私有云服务的优势是安全性高,因为它不依赖外部的资源,可以独享服务器的计算能力。一些大型机构通常采用私有云服务。公共云服务的优势在于初始投资不大,用户不需要自己购买服务器、存储等设备。这对中小型企业具有很大的吸引力。究竟哪一种云服务的实施模式容易被用户接受呢?Philip Davis认为,这与企业的规模有关。中小型企业可能会很快接受公共云服务,而很多大型企业在选择云服务时会比较谨慎,尤其是在采用公共云方面会更加小心。大型企业对服务器的运算能力、存储的性能有较高要求。因此,大型企业通常会在公共云架构上进行大规模计算,获得结果之后,再把它放到专属的私有云上。Philip Davis表示:“大型企业完全接受云计算或云服务可能要花更长时间。因为许多大型企业已经拥有比较完善的专有的IT架构,所以很难一下子抛弃原有架构,转而采用云服务。对于大型企业来说,只有慢慢将应用与基础设施分离开,才能逐步向云计算架构迁移。”
不同国家和地区的用户对云服务的接受程度也不同。据Philip Davis介绍,澳大利亚和日本的用户对公共云服务持保守态度。这些用户针对云服务提出了许多安全、监管和法规方面的问题。在中国,很多企业对云服务采取了一种比较积极的态度。它们认为,云服务是一种非常好的商业模式。这些企业希望通过云架构为中小型企业提供相关服务。一些大型企业也尝试着把一些单独的应用系统拿出来,放到云环境中进行测试。
虚拟化是起点
戴尔认为,云计算的基础是虚拟化。Philip Davis举例说:“我们帮助客户构建云计算架构时,首先要对现有系统进行整合和标准化。比如,客户现在可能拥有200个数据中心、上千个应用系统以及多种操作系统。我们首先要做的就是将200多个数据中心整合成6个,再将上千个应用减少到十几个,然后将操作系统减少到3个或4个。在完成系统的整合后,用户就要开始对基础设施进行虚拟化。”