私有云，是指企業(yè)自己使用的云，它所有的服務(wù)不是供別人使用，而是供自己內(nèi)部人員或分支機(jī)構(gòu)使用。私有云的部署比較適合于有眾多分支機(jī)構(gòu)的大型企業(yè)或政府部門。相對于公有云，私有云部署在企業(yè)自身內(nèi)部，因此其數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)可用性都可由自己控制。但其缺點是投資較大，尤其是一次性的建設(shè)投資較大。

就云計算目前的大趨勢來說，公有云的發(fā)展速度明顯沒有私有云快，私有云是大企業(yè)IT發(fā)展的方向。那么在傳統(tǒng)IT向私有云過渡的過程中，私有云對企業(yè)的IT架構(gòu)會產(chǎn)生什么樣的影響呢?本文著重從服務(wù)器與數(shù)據(jù)中心虛擬化來回答這個問題。

第一：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的問題

企業(yè)或組織在過去IT過程一直遵循著這樣一個流程：業(yè)務(wù)部門定義需求->采購->系統(tǒng)交付->轉(zhuǎn)交給數(shù)據(jù)中心進(jìn)行運維管理;漸漸的，越來越多的業(yè)務(wù)部門需要部署自己的IT系統(tǒng)，并不斷的交付給數(shù)據(jù)中心運維管理。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心主要存在以下問題:

1、數(shù)據(jù)中心中各種資源利用率低是許多數(shù)據(jù)中心目前普遍存在的一個問題。由多家第三方機(jī)構(gòu)調(diào)研表明企業(yè)數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器的平均利用率一半低于15%。

2、各應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)相對獨立，各自為政。從基礎(chǔ)設(shè)施的角度看都是一個個獨立的“孤島”，因此很難從IT基礎(chǔ)架構(gòu)整體的角度來考慮資源分配及使用的合理性。

3、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心資源配置和部署過程多采用人工方式，沒有相應(yīng)的平臺支持，使大量人力資源耗費在繁重的重復(fù)性工作上，沒有自服務(wù)和自動部署的能力。

第二：企業(yè)傳統(tǒng)IT模型與云計算模型

云計算的分類有很多，比較流行和公認(rèn)的有兩種：根據(jù)服務(wù)模式和部署方式來劃分。根據(jù)服務(wù)模式把云計算分成：軟件即服務(wù)(Software as a Service，SaaS)、平臺即服務(wù)(Platform as a Service， PaaS)、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(Infrastructure as a Service，IaaS);根據(jù)部署方式可以把云計算分成：公有云、私有云和社區(qū)云。企業(yè)傳統(tǒng)IT模型、私有云計算模型關(guān)系圖如下圖1所示：
 

▲圖1 傳統(tǒng)IT和私有云計算模型

目前一些數(shù)據(jù)中心包括成千上萬臺服務(wù)器。當(dāng)服務(wù)器數(shù)量持續(xù)增加的時候，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的復(fù)雜度和管理成本急劇上升。大型數(shù)據(jù)中心面臨的另外一個問題就是可靠性的問題。當(dāng)一臺服務(wù)的可靠性達(dá)到99.99%，這意味著一年的故障時間約為53分鐘。但是，假設(shè)數(shù)據(jù)中心中有一萬臺這樣的服務(wù)器，那么要維護(hù)高可靠性就會變成非常挑戰(zhàn)。雖然我們可以通過硬件的冗余設(shè)計來提高單臺服務(wù)器的可靠性，但是這種方式的成本比較高而且在隨著服務(wù)器數(shù)量的增加這種方式的有效性隨之降低。因此，大型數(shù)據(jù)中心采取的方式是通過軟件的方式來提高系統(tǒng)的可靠性，把硬件服務(wù)器上通過一個軟件層來構(gòu)成一臺邏輯上的計算機(jī)。這樣底層某一臺服務(wù)器出現(xiàn)故障可以通過軟件的方式進(jìn)行隔離，由于整個數(shù)據(jù)中心規(guī)模很大因此對整體計算能力和可靠性不會造成影響。像微軟、Google、Yahoo等公司的數(shù)據(jù)中心一般都是通過這種方式構(gòu)建。

#p#

第三：動態(tài)數(shù)據(jù)中心解決方案

在建設(shè)私有云的IaaS上，微軟提出了動態(tài)數(shù)據(jù)中心解決方案，致力于幫助企業(yè)或組織構(gòu)建安全可靠、共享數(shù)據(jù)中心，針對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的用戶提供自服務(wù)機(jī)制，實現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)的IT 資源內(nèi)部租用與核算管理，并為系統(tǒng)的高可擴(kuò)展性打下堅實基礎(chǔ)。真正實現(xiàn)業(yè)務(wù)計算能力與IT 資產(chǎn)的剝離，讓數(shù)據(jù)底層的IT 基礎(chǔ)設(shè)施以服務(wù)的方式提供，從而滿足業(yè)務(wù)的多變性并促進(jìn)業(yè)務(wù)的高速發(fā)展。動態(tài)數(shù)據(jù)中心的功能包括自服務(wù)功能，服務(wù)生命周期管理，資源管理，資源服務(wù)，安全管理以及對外接口等功能。動態(tài)數(shù)據(jù)中心解決方案提供的產(chǎn)品如下圖2所示：

圖2 DDTK-H和SC VMM SSP2.0

微軟動態(tài)數(shù)據(jù)中心解決方案能夠幫助企業(yè)創(chuàng)建虛擬環(huán)境來運行應(yīng)用，用戶可以按照需要彈性分配適當(dāng)?shù)膽?yīng)用配置，并且支持動態(tài)擴(kuò)展。具體功能特點包括部署、24×7監(jiān)控、優(yōu)化、保護(hù)和靈活適配五個方面。其中，部署功能包括部署服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和存儲服務(wù)等資源;靈活的自我管理。24×7監(jiān)控功能包括收集運行情況數(shù)據(jù)來更好地滿足SLA需要，監(jiān)控資源利用情況;客戶自我監(jiān)控。優(yōu)化功能包括持續(xù)監(jiān)控和在不影響或少影響應(yīng)用運行的情況下主動根據(jù)運行需要來調(diào)整和遷移服務(wù)器;根據(jù)需要分配“合適”的資源，不超配和低配。保護(hù)功能包括防病毒、垃圾訪問過濾和防火墻等;應(yīng)用和數(shù)據(jù)備份;保證99.9%正常運行時間和基礎(chǔ)設(shè)施的物理安全。靈活適配功能包括容易調(diào)整環(huán)境、部署新資源;存儲、帶寬等根據(jù)需要可以動態(tài)調(diào)整;支持不同虛擬技術(shù)，并可以管理不同類型的虛擬機(jī)。

動態(tài)數(shù)據(jù)中心解決方案的邏輯架構(gòu)如下圖3所示：

圖3 動態(tài)數(shù)據(jù)中心解決方案的邏輯架構(gòu)

最上層是服務(wù)層，提供賬戶管理、服務(wù)目錄、部署服務(wù)和用戶報告等;下面一層是管理層，提供資源管理和負(fù)載均衡;再下面一層是虛擬化層，提供硬件虛擬化和應(yīng)用虛擬化;最底層是包括服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和存儲等在內(nèi)的資源層。最終幫助用戶實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)中心的以下功能：

資源池管理：集中管理中心的硬件資源，包括服務(wù)器，存儲，網(wǎng)絡(luò)等。

動態(tài)分配服務(wù)：平臺可以動態(tài)分配服務(wù)資源。

自助服務(wù)門戶：用戶可以根據(jù)需求自助申請計算資源;平臺根據(jù)SLA和用戶付費情況，決定審批結(jié)果。

應(yīng)用和服務(wù)管理：應(yīng)用管理;服務(wù)度量計費，SLA等;數(shù)據(jù)存儲和災(zāi)備服務(wù)。

寫在最后

Gartner資深分析師Tom Bittman 說：“每個云服務(wù)都將有不同的未來發(fā)展路線圖--一些云服務(wù)應(yīng)與業(yè)務(wù)更緊密地整合、定制化和多樣化為重點。而另外一些應(yīng)側(cè)重在獨立、簡單接口、標(biāo)準(zhǔn)化和非定制化上。”他接著說：“私有云計算中的許多投資可為企業(yè)部署公有云計算做準(zhǔn)備。這些投資不僅僅是技術(shù)上的變化，也是流程、文化和業(yè)務(wù)接口上的變化。決定這些改變宜早不宜遲，這將幫助企業(yè)更好地實施云采購的決策，同時也很可能使企業(yè)順利地過渡到公有云計算上。”未來的情況應(yīng)該是隨著這些大型企業(yè)數(shù)據(jù)中心的虛擬化，私有云將會成為他們部署IT系統(tǒng)的主流模式。

【編輯推薦】

1. 遷移到私有云：技術(shù)選擇和實施問題
2. 剖析：將應(yīng)用遷移到云的幾種弊端
3. 如何構(gòu)建私有云：遷移步驟和障礙 
4. 向云計算遷移是否勢在必行？
5. 云計算實戰(zhàn)：小企業(yè)如何遷移到云？
6. Spring框架創(chuàng)始人：向云計算的遷移勢在必行
7. 不再猶豫 10種可以遷移到云的應(yīng)用程序
8. 亡羊補(bǔ)牢行不通 基礎(chǔ)設(shè)施安全要與私有云建設(shè)動態(tài)適應(yīng)
9. 膽小者慎入 五款主流私有云大比拼
10. 分析稱企業(yè)首次建私有云很可能失敗