谈谈架构云计算架构与企业“云”运用研究

论文导读：
摘 要：云计算是物联时代的热点话题，国内外知名的大企业都在进行云计算架构的相关研究。谷歌、微软、华为均在部署并架构自己的云计算平台，云服务无疑将成IT企业未来的赢利模式。文中主要对云计算架构进行技术分析与应用研究，并对构建企业“云”应用所面临的挑战加以分析，提出了应对方法与实践过程，以便为物联时代企业构建可靠、高效的云服务提供技术支持。
关键字：云；云计算；云存储；SaaS
2095-1302（2013）11-0064-04
0 引 言
云计算是近几年互联网的最热门话题，它是并行计算、分布式计算、网格计算等科学研究领域进入商业化阶段的必然结果。当初提出云计算概念时，主要是基于现有IT构建与使用中的基础投入不能充分利用的情况下，提出买IT设备不能租IT服务的想法，让企业、个人用户将自己数据、计算能力都放在“云”端，用户不管在全球任何地方只要连接上网，就能获取自己数据及计算结果。随着云计算的发展，知名大企业（例如谷歌、微软、华为）纷纷通过构建自己的“云”平台为外界用户提供服务，并出租服务给全世界用户。用户获取IT服务的方式如同目前电信、电网或煤气水电一样，可按照使用量多少付费，而不再通过购买IT产品来付费。
云计算根据服务用户的业务，可划分为基础设施业务服务（IaaS）、平台业务服务（PaaS）和软件业务服务（SaaS）。IaaS服务是指云服务的供应方（如亚马逊）整合自己的硬件与网络设施，并虚拟化此硬件，为企业或个人用户提供虚拟化的硬件服务，用户使用虚拟化的硬件来部署自己网站，实现自己的业务需求。PaaS服务目标是云服务商（如微软）在自己网络中提供虚拟平台（通常是操作系统）并提供应用开发的API，企业与个人用户无需关注平台功能具体实现与部署方式，只需关注如何去使用平台功能，布署自己业务应用即可。PaaS 可以认为是比IaaS高一个层次，提供公用业务服务，更容易实现用户业务。SaaS位于PaaS和IaaS上层，SaaS服务目标是云服务商（如360）主要为企业与个人用户提供云应用相关软件，用户仅仅需要租用这些软件，以完成自己需要的业务即可。或者用户可以从云服务商（如淘宝）建构自己的应用商店，获取云计算SaaS服务。
1 云计算构架研究
云计算层次构架可分为基础IaaS层、平台PaaS层和软件SaaS层，图1所示是其三层架构。
在IaaS层，主要技术是虚拟化技术，没有虚拟化（Virtualization）就没有IaaS层服务。云服务商通过对包括基础设施、系统和软件虚拟化后，让用户对计算机资源的访问和管理加以简化，用户租用的也是虚拟化以后的软硬件资源，利用这些资源提供标准的接口获取相关服务。虚拟化技术包括系统虚拟化，网络、内存、桌面应用、存储虚拟化。可以虚拟化的硬件如计算机的CPU、内存、磁盘空间、网络连接等基础设备，此外还有操作系统等基础软件。IaaS服务是虚拟化技术发展的产物，其计费方式通常以CPU、内存、存储空间和网络流量等方式收费
PaaS的主要技术是分布式并行计算和海量存储技术。其服务是在基础层之上提供中间件，让用户能够快速开发部署SaaS应用，例如，教育培训公司租用云服务商的云平台，并部署、实施自己的远程培训。由于云PaaS平台上层云应用复杂，SaaS层用户自身知识与素质层次不齐，并发访问流量不可预估，因此云平台PaaS层构架需要进一步细分层次，以适应大流量、高响应、可伸缩灵活性服务要求。云平台PaaS的分层如图2所示。
SaaS位于PaaS之上，是基于PaaS开发出来的云应用软件，并可利用IaaS基础设施与PaaS平台，为用户提供最终软件服务。服务对象是面向终端企业或个人客户，故构建企业“云”时，要针对IaaS、PaaS和SaaS特点设计构架。
2 “云”服务构架
“云”服务主要是个人可以将视频文件、照片直接存在租用的“云”存储空间里（如百度云里），不管走到哪里都可以随时浏览照片文件、转发音频并与网友共享视频等。可以通过互联网，利用多媒体语音、电子邮件、微博进行通信。企业不再需要购买大量机器和软件，而是租用“云”服务，降低成本，提升自己竞争力。用户像使用电、水一样，支付租金按需接入“云”，获取各种需要的服务。而且一旦被用户接受并使用“云”服务，用户访论文导读：ogle的Bigtable、Hadoop的HBASE）。最后是文件存储接口，云存储服务中大量采用文件来存储数据，很多时候用户都是以文件方式访问数据。网站上文件应用更普遍，分布式系统存储常常通过读写分离、同步写入来保障最终数据一致性。3.2云数据库存储架构云数据库存储采用的是分布式数据库存储。云存储海量数据时，单个数据库甚
问量和数据量都会呈现爆发性的增长，这就对“云”服务架构提出了更高的要求。 “云”服务架构必须考虑服务的高可用性，即为企业与个人用户提供7×24 h不间断服务，即使发生软件或硬件故障时，也能提供必要的服务。高配置性即按照个性化用户配置特别需求服务。高性能指为用户提供高效的业务处理请求。高扩展性即当负载增加时，能方便扩展以满足用户需求。
3 云存储构架
云计算主要面向大用户、高并发，所以云存储服务的数据量是海量的，而且随着用户量的增加，云存储的数据是积累增长的。因此，构建自己云存储首先要考虑的是日益增长的数据、累积数据的增加以及用户对数据的访问效率。灵活高效 、安全可靠是云服务商在构建云存储时最核心的诉求。

3.1 “云”文件存储构架

“云”中相当的海量数据是以文件系统来存储，譬如临时网页、静态网页、log 和虚拟机磁盘映像。如企业首页，一般是静态网页文件，更改很少，有成千上万用户访问，这个首页文件通常被复制数十份分别放到几十台主机上，用户访问企业首页时，可以去不同的机器上去取，从而极大提升访问效率，这是分布式文件系统在云存储中的典型应用。秉承这一理念，一般分布式文件系统的文件都分为多个备份存储，适合大规模并发读取操作，其效率明显高于传统存储。目前，在云计算中大量采用分布式文件系统是Google的GFS和Hadoop系统。无论是GFS还是Hadoop，虽然具体实现技术不同，但就总体构架来看是相同的，图3所示为GFS与Hadoop两类分布式源于：论文www.7ctime.com
文件的存储结构图。 图3 GFS与Hadoop两类分布式文件存储结构图
在具体的存储层，数据被分成一个一个块，Meta-data是描述具体数据块的定位信息，包含了备份数据块信息。这有点像文件系统的目录节点文件对文件块描述，此处Meta-data是数据存储的目录结构，以数据块为对象进行操作。数据块是数据存储真实场所，通常硬盘被分成许许多多的块，Meta-data对自体存储的信息定位。它分布式的块设备层，提供块设备驱动。
在存储层之上是数据处理层，主要目标是将块存储数据组合成用户需要的文件或对象，数据处理层通常用Map Reduce完成分布式数据处理，大大提升了对大量对象与大文件数据的访问效率。
数据存储通常有3种不同接口方式来实施。首先是较低层对象存储接口，用于程序对象直接存储。其次是NoSQL DB，提供数据库接口（通常都是NoSQL数据库来实施存储的，如Google的Bigtable、Hadoop的HBASE）。最后是文件存储接口，云存储服务中大量采用文件来存储数据，很多时候用户都是以文件方式访问数据。网站上文件应用更普遍，分布式系统存储常常通过读写分离、同步写入来保障最终数据一致性。

3.2 云数据库存储架构

云数据库存储采用的是分布式数据库存储。云存储海量数据时，单个数据库甚至数据库集群容量也不够。常见解决方法是进行分割，如按用户ID把海量数据分割成若干块，每块存储到不同的独立数据库里，数据采用分布式存储。但分布式存储系统也有缺限，如分布式系统不可能同时满足一致性、可用性、分区容错性，最多只能同时满足两个，这样系统在进行分布式处理时会大大增加系统处理的复杂程度，而实际应用中数据存储是需要同时满足一致性、可用性和分区容错性的。分布式存储中采用数据分割的做法大大降低了join操作的效率，也增加系统处理的复杂度。由于分布式存储的不成熟，世界知名大企业针对海量数据分布式存储开发了许多NoSQL数据库，如Google的Bigtable、耶鲁大学的HadoopDB、亚马逊的SimpleDB、DynamoDB等。而NoSQL成为了云计算的主流数据库，表1所列是NoSQL数据库与常用的关系数据库的比较。
与关系数据库存储及文件存储相比，分布式存储引入了NoSQL数据论文导读：4.2安全性由于互联网上用户的行为难以规范和控制，需要对系统和数据设定合理的、可靠的访问权限，防止非法用户闯入和的攻击上一页12345下一页
库和对象存储。分布式存储优势明显，支持大数据并发。对于云中海量数据的存储要进行具体分析，确定最终以文件、对象还是数据库方式来存储。通常情况下，音视频文档及网页数据用文件形式存储，而格式化数据适合以对象或数据库形式保存，对对象实例较多且需要查询的，大多使用数据库方式存储。一般情况下数据都是动态分布到所有节点存储，由于数据是随机存储的，因此数据存储在不同的区域，这样读取写入时花费的时间较多，故数据读写效率都不高。分布式存储提供数据域，存储时可以将数据统一到同一区域，分布式数据库可以将硬盘等分割成不同物理区域（同一区域），从而大大提升数据的访问效率。
表1 NoSQL数据库与关系数据库的比较
Bigtable NoSQL Data ModelRelational Data Model
使用多维排序map数据结构存储数据，每个map中的数值（value）是通过一个组合键值（key）来唯一确定，键值（key）可能组合如列、行、时标等多个因素只能用行和列两个因素唯一确定数据
每个行列可以存储多个数据版本在任何时候，一个行列仅能存储一个数据版本
数据表支持列的数量是不受限制的由schema决定，数据表的列数量是固定的。
每行数据列是可以随意改变的由schema决定，每行数据是固定的
使用列族（column families）作为单元访问数据，列的键值可以存入列家族没有列族（column families）概念
没有多行数据提取，一次仅能提取一个行数据支持一次提取多行数据
同传统数据库Schema设计不同，NoSQL设计是对象模型设计。应用程序需要设计自己对象模型树并针对对象实现流化，就是以数据块方式存储数据对象。通常一个对象就是传统数据库的一个行，对象属性可以认为是数据库的列，而传统数据库中列是需要预先定义且不可改变的。与传统数据库不同，每个NoSQL对象的属性可以动态改变，NoSQL数据库支持每一行数据自定义自己的属性。完全按照程序逻辑设计自己数据对象，来确定数据图。NoSQL数据库支持数据图关系，在获取对象时容易获取到相关对象，从而减少查找，大大提升效率。NoSQL数据库面向“云”服务的海量数据存储。在构架“云”服务时，要根据企业连接的用户并发数及用户需求区别对待不同场景，结合企业应用侧重点，选择最优的存储方案。
4 云架构的质量保证
在云计算的IaaS、PaaS、SaaS层应用服务中，SaaS层提供云计算最多的服务，SaaS层软件服务面向全球用户，不同企业或个人用户之间的数据要进行隔离，故SaaS质量诉求提出更高的要求。SaaS软件服务一旦开始，软件服务绝不能中断，系统就要不中断地运行。同时SaaS软件系统还必需不定期升级、更新，以满足用户新的应用需求。
云服务商提供的SaaS软件除了要满足用户功能性、界面易用性、可用性、可靠性和安全性等要求以外，还要具有可扩充性、移植性，还要降低软件系统的复杂性，使系统更容易维护。SaaS层质量保证可以从以下几方面来考虑。

4.1 可用性

SaaS软件要具有高可用性，也就是要保障7×24 h不中断地运行。网上银行系统质量要求是大于99.999%可用性的客户需求。系统根据不同的时段定义不同的可用性，例如在工作日早上6点到11点期间用户访问量较多，系统的有效性至少要达到99.995%以上，而在11点到第二天早上6点，并发用户量较少，系统的有效性达到99.95%”以上即可。在保证软件可用性同时也要尽可能地提高软件的可靠性。 摘自：硕士论文答辩www.7ctime.com

4.2 安全性

由于互联网上用户的行为难以规范和控制，需要对系统和数据设定合理的、可靠的访问权限，防止非法用户闯入和的攻击论文导读：
，避免数据泄密和系统瘫痪。通常用数据加密、隔离、存储、备份和恢复等保障SaaS系统的安全性。对用户登录、口令保护、身份验证等所有操作要进行全程跟踪记录。要保证软件系统安全性、可靠性与其性能、适用性之间的矛盾统一。

4.3 可扩充性

软件必须保证可扩充性，可扩充性指将来功能增加、系统扩充的难易程度或能力，以适应不断增长的用户需求。软件开发要考虑模块结构简单、模块间耦合性低、多层分布体系架构等。

4.4 可维护性

可维护性指运行环境改变或软件发生错误时，软件进行修改所付出工作量的难易程度。可维护性体现软件开发者理解软件、更改软件和测试软件水平。对于周期性更改的或快速开发的软件产品需要更高的可维护性。
5 企业构建“云”应用所面临的挑战

5.1 企业云架构的服务要求

企业构建“云”服务的成功关键是云服务软件要支持大用户与高并发，如腾讯、360、百度等成功的“云”服务商，其用户数量是以亿为单位计算的。因此，大用户、高并发是上述“云”服务商在开发并提供SaaS服务时首要考虑的问题。由于云服务面向全球用户，中断服务的影响往往是无法估量的，因此企业构建的云服务系统应达到99.99%以上的可靠性与稳定性。目前免费互联网网站的稳定性一般低于99.9%，如果对于B2B的收费用户，则必须提供99.99%以上稳定性才行。
企业构架“云”服务面向数以万计的用户，对系统可维护性与可靠度均要求极高，比如维护一次需中断服务1 min，一个月维护4次，系统保障运行一周不出问题，系统能达到99.99%可靠性。如维护一次需要中断服务20 min，系统保障正常运行5个月以上才允许维护一次，在此情况下要保障系统99.99%的可靠性，可以想象系统实现难度有多大。

5.2 云架构系统的维护周期

企业在构建云系统构架时，要合理设计系统维护周期。需要考虑多个构架因素：各个服务器维护流程，每一台服务器的维护周期，如何保障最短或不中断服务。通常情况下，UNIX/LINUX服务器需要在3个月到6个月重新启动一次，企业在构建云系统时要考虑服务重新启动时间，以保障系统服务可靠和安全。要明确维护周期与单次维护服务中断时间，根据维护要求设计维护系统，减少人为因素导致系统服务中断，保障系统可靠性并降低运维成本。

5.3 云架构系统的维护与服务中断

企业构建“云”是保证云不中断服务，一般情况下是采用备份来实现。当系统升级或维护时，先将系统切换到备份系统，然后对当前系统进行维护或是升级，此时服务中断时间就降低到切换时间（通常为30 s左右），从而提升了系统可靠度，这是“云”服务商常用的维护模式。企业在构架“云”时要尽可能地减短系统切换时间，减少中断服务的影响。必要时可以采用避免中断的服务维护。通常企业构建的云服务中WEB服务器是集群，负载均衡器LVS采用HA。进行中断维护时首先对WEB服务器进行维护，维护时WEB集群系统不会中断，服务能力会有所下降，然后对LVS服务器进行维护。先对备机进行维护，确保备机能够承担服务，然后切换服务到备机，再对主机进行维护，保障系统不中断情况下进行了维护，这些都要在企业构架“云”时精心设计。

5.4 云架构系统的可配置性与系统升级

“云”服务系统配置复杂，升级与更改配置都是不可避免的事情，企业在构架“云”时尽量保障系统可配置与升级的需求，提升系统可维护性。应由系统管理员统一管理系统级配置与升级。对于用户与站点配置，在云系统运维服务上要保证查看方便性，更改与恢复简单性，降低支持与服务成本。

5.5 云架构系统的监控能力

对于“云”服务运营维护来讲，等到系统出错，服务中断时才想到维护，必然导致客户不满，故企业在构架云时一定要设计系统监控系统。云监控应该是覆盖所有云应用服务的软硬件资源。可以使用SNMP监控基本网络参数（流量、丢包、抖动等），也可用SNMP对路由、交换、服务器等物理设备运行情况及网络状况、拓扑变化进行监控。既可以用WebNMS 对服务器硬件如CPU、内存、硬盘等情况监控并提供实时数据报告，也可以对网络、存储、操作系统、数据库、第三方软件等监控和用户数据异常的业务流量监控，保证云服务安全运行。
6 结 语
云计算作为近些年IT行业热点话题，已从概念走入每个人的生活，而如何构建企业云，不仅是考虑技术和管理因素，它更是一项复杂的系统工论文导读：源于：论文格式字体要求www.7ctime.com上一页12345
程。主流的云计算应用也面临很多挑战，各企业在构建云时面临的困境也不相同，标准也不统一，但云架构的思想与技术是相通的。通过分析“云”并构架企业云服务平台，转变售销软件产品为目标的赢利模式为以服务获取长期利益的模式，必将成为企业未来发展的终极目标。
参 考 文 献
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