什么让云运营变得不难,云总结运营管理的中央思想和校对

云计算在企业运营中的基本工作原理是将计算分布在大量分布式计算机中,从而使企业数据中心的运行和互联网更为相似。通过云计算的运维管理,企业不仅能够实现对IT资源的统一,根据用户的需求提供可量化的存储服务与计算,而且还能有效将资源切换到实际需要的应用中,提高了IT资源的利用率,降低了系统的成本。因而加强对云计算运维管理的要点和改进方式的研究,从而使云计算在企业运营中能发挥出更大的效力,在当前有着重要的现实意义。

编者按】管理是IT系统良性运行的重要保障,不同的IT设备都有自己的管理系统。特别是大规模数据中心,必须通过集中的管理系统来运行管理计算、存储、网络等设备,以能够快速响应和处理数据中心的业务变更、异常事件、持续优化。在《IP领航》往期的文章中曾多次聚焦”数据中心的管理”,但大都侧重于”以网络为核心”的管理,本文将把视线放大到整个云计算环境下的数据中心,对三种运行管理模型逐一对比分析。

一、云计算的概念及特征

一、云计算对运行管理变革的驱动

随着工业4.0的兴起,云计算已经从实验阶段转化为具体实施阶段。除了部署相应的软件、硬件和虚拟化资源,还有一个问题摆在我们面前,如何运维云?如果没有清晰的云运维规划和手段,云数据中心将难以高效的运转起来,所以云运维对于云建设者来说是至关重要的一环。那么云数据中心与传统的数据中心运维有什么共同点和差别?做好云运维应该关注什么?该如何选择一个合适的云运维工具?上述问题都是应该是云运维过程中会遇到的。下文会针对这些问题展开详细论述

1、云计算的概念

传统数据中心,基础架构层面设备之间通过标准化连接和协议互通,保证了计算、存储、网络设备的管理系统之间相互分离、独立如图1所示),从而使得不同的运维团队可以按照自身业务发展与架构演进的趋势不断完善和深化各自的管理规程,满足数据中心业务不断发展的要求。

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云计算(cloud
computing)是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化资源的计算模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源(资源主要包括网络、服务器、应用软件、存储及服务等)共享池,这些资源能够被快速提供,用户可根据个人或团体的需要对云计算的资源进行租赁。继个人计算机变革、互联网变革之后,云计算也被看作是第三次的rr浪潮,是中国战略性新兴产业的重要组成部分,它不仅实现了信息时代商业模式上的创新,而且也为人们生产和生活带来了根本性的改变,必将成为当前全社会所关注的焦点。

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一、云运维与传统数据中心运维比较

2、云计算的特征

图1传统数据中心管理运行架构

“云是数据中心的新IT形态”,云与传统数据中心的建设目标是一致的,都是为企业提供IT服务。运维人员的职责都是保障IT服务的质量,围绕服务等级协议SLA展开各种运维活动。然而在运维技术、管理模式、财务流程、服务分级、业务要求、运维职责划分等方面两者又有所不同。

(1)多元化的应用服务

在云计算环境下,各自独立分离的运行模式不能支持云服务的展开,新的IT运行模式对传统的管理架构提出了挑战:

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相对于传统的数据中心,云数据中心的服务特征更加明显,云数据中心将基础设施(IaaS)、平台(PaaS)、软件(SaaS)以服务的形式提供给最终用户,它利用虚拟化、SDN等技术将网络、计算、存储以及应用等资源池化,通过自动化技术按需为用户分配IT资源。因此在云运维中IT请求交付(Request
Fulfillment)流程的地位不断突出,也使得云运维显示出明显的运营性质。

云计算可将大量计算资源在一个公共资源池中集中。并通过租用的方式以实现计算资源的共享,所提供的资源网络即被成为云。云计算不仅能够使用户对资源能随时获取与存储,并按需使用,而且利用其庞大的计算机群以及数据挖掘技术,为用户反馈出准确、详尽的结果,确保了用户服务的多元化与高效性。

虚拟化:传统数据中心中每个物理服务器上只是单个或几个应用的固定运行,业务基本是与主机的绑定运行方式,对主机的管理,某种意义上也就是对业务的管理。云计算环境下服务器大量采用虚拟化技术,每一个物理网络端口下都会分布多达数十个虚拟机,物理主机上运行着多个不同的操作系统和应用,网络中应用密集度极大增长,对网络的性能、规格、可靠性都提出更高要求,而虚拟机网络属性的可管理性更是面临巨大挑战。

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云也改变了传统数据中心的财务管理模式和采购模式,传统数据中心原来的采购流程变为了服务审批流程。要申请云数据中心资源,面向云业务的计费系统也应运而生。云计费除了用于真正的收费场景外,更多的时候应用于企业内部,通过内部核算,也就是经济杠杆去有效约束IT资源需求,形成在服务质量和IT资源间的平衡,有效提升IT资源利用率。

(2)高可扩展性

动态性:传统数据中心的业务针对物理主机展开,而物理服务器一般固定连接在某个网络端口上,并且业务属性单一,无论是网络策略、安全控制都比较固定。只要主机与网络运维界面清晰、系统归属明确,则业务容易展开,并能平稳运行。但是云计算环境下部署着高密度的虚拟机,在虚拟化环境下,基于服务变更、容灾、分布式计算等业务运行要求使得虚拟机动态迁移成为必备属性。如果网络无法感知这种动态性计算方式,持续的运行必将造成业务的紊乱、运维的不可控,这就要求管理系统能够具备动态计算的感知能力。

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云数据中心对IT服务交付速度提出了更高的要求,然而云数据中心的基础结构却比传统数据中心更加复杂,手工交付难以满足云服务交付的速度要求,更容易发生故障,自动化交付就成为了云服务交付的必要手段。

当前主流的云计算平台均根据SPI架构,在各层集成功能各异的软硬件设备与中间件软件。大量中间件软件和设备提供针对该平台的通用接口,允许用户添加本层的扩展设备。部分云与云之间提供对应接口,允许用户在不同云之间进行数据迁移。类似功能更大程度上满足了用户需求,并对计算资源实现了有效集成。

关联性:当前的网络与计算之间以一种松耦合方式运行,网管与主机管理系统之间基本上没有信息关联交互,这样,对于虚拟化数据中心,虚拟机的动态性计算特性,网络无法感知、网络管理系统无法对虚拟机进行定位,网络对业务的安全、控制、配置、监管便无法关联到虚拟机,无法实现云计算下的灵活部署和扩展性。

在传统数据中心,运维人员需要关注基础设施的维护,而在在混合云和公有云应用场景中,应用管理的地位更加突出。运维人员不必关心部署在公有云上的业务所依赖的基础设施,而业务监控的职责也转移给公有云提供商。公有云提供商不但要保障IT基础设施本身,还要更加关注承载业务的运行状态。

(3)服务的安全性

自动化:在非虚拟化环境中,业务部署后一般都具有相对的固定性,即主机位置、网络接入比较确定,运行维护的目标与物理机、物理端口一致,这种情况,主机系统、网管系统分别部署、调试对接相对比较容易。但在大规模数据中心,特别是云计算环境下的业务流程,基于传统的分离调试是无法有效支持云服务的业务模式,这就要求整个服务的供应应能够简单提交、且不同系统(基础的计算、网络,上层的主机、网络管理系统)之间能够交互服务信息,并基于一致的业务要求完成所有部件的自动化部署与运行。

二、云数据中心运维简介

云计算中的分布式数据中心,可将云端的用户信息备份到地理上相互隔离的数据库主机中,甚至用户自己也无法判断信息的确切备份地点。该特点不仅仅提供了数据恢复的依据,也使得网络病毒和网络黑客的攻击失去目的性而变成徒劳,大大提高系统服务的安全性与容灾能力。

二、云计算管理的目标

在云数据中心维护过程中,云服务请求交付系统、计费组件以及自动化部署组件已经从云运维系统中剥离出来,形成相对独立的运营平台—云平台。云平台提供了服务目录、自助服务台、云服务自动部署、以及一体化的计费和核算功能,因此云平台对云数据中心的正常运转至关重要。

(4)使用的便捷性

为了支持云计算虚拟化、动态化、关联性、自动化的服务要求,整个云计算系统需要有一个统一的操作运行管理平台,能够对云服务进行端到端自动化部署,同时快速响应资源调度与业务变更的服务需求如图2所示)。

而传统的网络监控、服务器监控、机房监控、业务监控、事态管理、变更管理、问题管理、配置管理对云数据中心而言依然不可或缺。

云计算管理软件将整合的计算资源根据应用访问的具体隋况进行动态调整,包括增大或减少资源的要求。因此云计算对于在非恒定需求的应用,如对需求波动很大、阶段性需求等,具有非常好的应用效果。

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云平台是云数据中心的对外服务和展示窗口,是云租户对云数据中心的直观体验。云数据中心运维是云服务水平的后台保障,二者就像客机上的空乘和地勤一样,在云数据中心缺一不可。

二、云计算运维管理的要点

图2 云计算的管理目标

1、云运维过程中需要关注哪些问题?

云计算在运维管理中其所涵盖的范围非常广泛,其中主要包括了对环境管理、网络管理、软件管理、设备管理、日常操作管理、用户密码管理以及员工管理等多个方面。要良好实现以上的管理目标,则应着重从云计算运维管理中的运行监控、安全性管理和自动化处理这三个要点出发。

统一的服务平台能够屏蔽云服务供应层面对底层不同架构的差异,使得用户或业务运营部门聚焦在服务层面,不必关注云计算资源(计算、网络、存储)本身的技术属性。

在云运维过程中主要需要关注如下几个问题:

1、运行监控云计算的运维管理应从数据中心的日常监控人手,对日常维护管理、事件管理、变更管理以及应急预案管理等进行全方位的日常监控,以提前发现问题并消除隐患。通过对云计算良好的运行监控,从而实现对各个系统服务的统一管理,以及对各服务操作系统应用程序信息的统一收集,并实现对各层面信息的综合分析、归纳和总结。而且通过有效的运行监控,在系统出现问题时能及时的向系统管理员预警,从而提前解决问题,有效避免了因系统故障而导致企业蒙受经济和信誉上的损失。

在自动化响应的管理关联结构上,云服务的提供需要将业务需求转换为对基础资源的部署要求,并形成相应的底层配置下发到不同的设备上,同时在服务变更(包括容灾、虚拟机迁移、扩展等资源的操作与调度)过程中,能够全方位调整底层设备的配置、功能、对接,以匹配业务需求。

  • 选择开放架构

2、IT规范化主要是指通过对企业IT的规范化,从而有效实现对企业IT资产的管理,包括了对企业重要文件资料的跟踪与审计、对可能出现泄密或病毒蔓延的介质与设备进行有效控制、对客户端安全分级管理、恢复性操作以及非法软件的禁用等等。通过实现IT规范化,有效解决了因云服务所引发的安全问题,并且强化了服务中运营管理与安全技术保障,增强了企业和用户对使用云服务的信心。

三、如何选择合理的运行管理模型

云虽然已经到达了可实际部署阶段,但是云平台架构、计算虚拟化技术、网络虚拟化技术、云与大数据的配合等技术依然发展迅速。为保障云运维的持续发展,应该优先选择正在不断演进的开放平台作为基础架构。

3、自动化处理随着当前IT建设的不断深入,以及云计算能力和规模的扩大,云计算运维管理的难度与复杂度也日益增加,如果只是依靠人工的运维管理将无法满足当前企业的发展需求。这些新特性都对IT管理的自动化能力提出了更高的要求,企业需要更高程度自动化处理来以此实现运维管理的专业化、流程化与标准化。自动化管理已然成为了当前云计算运维管理的一个必然发展趋势。

模式一:集中统一的云计算运行管理

  •  CMDB作用愈加明显

三、对当前云计算运维管理的改进研究

为了实现灵活的云计算服务,有些人提出了一种以统一集中的方式进行数据中心基础架构的运行管理模式如图3所示)。这种模式下,云的操作管理平台能够对计算、存储、网络进行整合,在用户操作平面上形成单一的界面,在逻辑结构、运行结构上很清晰,管理层次少。

在私有云和混合云应用场景中,高度集中的业务、高度集中的设施、广泛应用的虚拟化技术、众多的云设施和软件供应商、多样的云服务消费者,以上这些因素组合在一起,使云运维的复杂度成指数级增长。云数据中心的设备信息、应用信息、策略信息、维保信息、组织信息、负责人等各维度的信息交织成复杂的关系网,实际运维时如果能从这张关系网中将所关注的信息抽丝拨茧,将大幅提升云运维的效率。反之如果没有有效手段管理这些关系,云运维可能会变得混乱和无序,运维效率低下,使云服务体验大打折扣。设计合理的CMDB(配置管理数据库)恰恰是解决这个问题的最佳途径。CMDB自动同步配置项信息,将割裂的各维度信息关联在一起,帮助云运维人员全面、准确和及时地了解业务相关的组织、资源、环境和服务等不同维度信息,使运维人员快速准确地了解事件影响范围,作出正确的决策。

为促进当前云计算运维管理的优化与改进,应从打造一体化的的运维管理模式,并将业务导向放在首位,从而有效实现完善、成熟的IT运维服务体系的构建。

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  • ·使用必要手段全局监控业务质量

1、一体化的管理模式一体化是指云计算的数据中心运维管理,是数据中心生命周期中最后一个也是历时最长的一个阶段,从前期应用架构设计、软硬件资源配置评估、应用服务性能瓶颈评估到安全防护和系统优化等工作,都需运维人员全程参与。因此在对云计算运维管理的改进中,应从日常监控、周期巡检、服务受理、故障处理、平台维护、配置管理、安全管理等方面着手,利用自动化运维工具,实现对物理资源、虚拟资源的统一管理,提供资源管理、统计、监控、调度、服务管控等端到端的综合管理能力,从而实现对云数据中心统一、便捷、高效、智能的一体化运维管理。

图3集中统一的云计算运行管理模型

在混合云应用场景中,部分开放的业务会部署到公有云上,企业运维人员无法有效的监控到公有云的基础设施,在这种情况下,公有云的服务等级SLA就成了一个黑盒,无从监控。所以必须要有有效的手段全局监控业务质量,从而间接评价公有云服务等级SLA。

2、将业务导向放在首位运行维护服务能力的四个关键要素分别是:人员、资源、技术和过程。每个要素通过关键指标反映运行维护服务的条件和能力。将业务导向放在首位,就是对人员、资源、技术和过程这四个关键要素的提升。从而有效实现云计算运维管理的改进。首先,应通过现代化与自动化的运维工具完成系统预备、配置管理以及监控报警等功能,降低故障发生率,提升故障发生后的响应处理效率,实现企业业务的快速恢复;其次,应做好在运维管理中新业务的快速部署、系统容量的平滑扩容以及资源分配等各个方面的业务项目,从而保证服务达到相应的等级标准,并能根据业务目标形成IrI’服务的管理目标;最后,还应当通过改进运行维护服务能力与管理过程中的不足,以持续提升运行维护服务能力。

这种结构虽然在一定程度上实现统一的业务部署、基础资源的自动化调度,但局限性很明显。不同的IT系统有其固有的专业性,网络、计算、存储各个系统的监控运行、故障处理、软硬件升级、容量与规划完全不同,要在一个管控系统中既做到业务的统一,又做到基础管理的全面,不仅对这个系统本身的规模、复杂性、功能性、专业性提出了挑战,而且对于支撑管理运行的团队,也在操作配合、知识体系、专业交叉上产生了巨大的复杂度。

  • 明确云架构下各机构的责任主体

四、总结

即使是一个厂家能够以极高的专业程度整合多个基础资源的运行管理到这样的统一系统,这个系统也必将非常巨大、复杂,其本身的运行维护也会存在极大难度。

由于企业组织架构是按照传统的网络、应用、计算来划分的,而在混合云场景中,云服务商与企业运维人员也不属于同一组织机构,所以当部署在云上的业务出现故障时,容易出现组织间的推卸责任的问题,从而延长了问题的定位和解决周期。因此企业运维人员要有手段基于业务按照网络、计算、应用等不同维度的出具资源健康度报告,明确问题责任主体。

云计算为现代化的运维管理体系带来了新的理念,将传统运维工作中的大量重复性、简单的手工工作通过软件实现,从而使运维人员能有更多精力、条件投人到整个服务的生命周期当中。我们应当加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨,以此不断提高IT运维质量,实现高效的运维管理。

模式二:双属式管理

  • 云场景下如何有效控制开销

第二种模型是双属式管理模型。如图4所示,在类似第一种模型的架构下,除了统一的运行管理平台,在计算、存储、网络各个系统中集成各自专业的管理系统。相比模型一,模型二有极大的增强,不仅可以简化统一运行管理平台的复杂度,又引入了传统成熟的运维管理方式,并分离了云计算的服务运营与基础架构管理,形成一个具有分工与协作的IT运行结构。

云应用场景中还有另外一个问题,就是如何使用最小的开销(公有云资源),最大限度地保障业务的质量。为了保障业务的稳定运行,企业运维人员通常为每个业务申请一定的资源余量,然而过多的余量会增加财务成本,如何确定这个量,就成企业运维人员关注的问题。一份能将业务运行时所需要的CPU、内存、磁盘等历史信息进行有效分析的可度量的业务容量分析报告,将对企业运维人员非常有用。如果在资源不足发生前,有工具能够提前预警,给企业运维人员充分时间调整资源分配策略,将有效节省公有云开销。

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  • 使用可控的自动化手段提升管理效率

图4双属式管理模型

云数据中心的资源规模、业务规模、组织规模远远超过传统数据中心。新设备的快速部署、快速上线、纳管监控、资源编排、定期巡检、升级和配置变更这些原本就颇为复杂的工作在规模和速度的双重压力下都变得更加艰巨。传统的手工方式效率低下,出错风险高,自动化手段逐步成为云运维的首选。随着虚拟化、PXE、SDN、Overlay、服务链等技术不断广泛应用,自动部署、自动编排、自动巡检、自动升级等自动化手段越来越多应用于云运维。然而自动化仍然要在可控、可跟踪、可审计、可回退的前提下进行,避免单个错误的扩大化。虽然自动化还存在一定风险,云运维的自动化趋势已经不可逆转。

但这种模式的不足在于,对底层物理设备而言,存在两套指令系统:供应云服务的统一管理平台和独立的运维系统,如果存在操作上的偏差,需要这两套系统之间预先定义或确定一个优先顺序,否则在某些条件下将导致因不同系统的指令冲突造成服务的异常。同时,对于基础设备来说,两套指令系统的调用接口或协议也可能完全不同,甚至由于当前标准化的不足,针对不同的云管理平台有不同的定制化要求,带来了基础设备运行与设计上的复杂。

2、如何选择有效运维工具

模式三:三层式管理

运维工具产品种类繁多,每种运维工具都有自己适合的应用场景。云数据中心架构复杂,业务集中,应该如何选择适合云运维工具产品呢,下面将展开详尽的分析。

第三种模型是三层式管理模型。如图5所示,统一的云管理平台运行在一个逻辑层面(TopTier),向云计算用户提供服务界面、云服务供应操作,不直接管理和操作底层设备。中间层(MiddleTier)是基础资源操作管理层,接受来自上层的云服务调用,并转换为针对底层设备的配置操作,中间层同时作为专业化系统对基础设备执行运行、维护、监管等功能。最下层为基础设备层面(InfrastructureTier),是计算、网络、存储等基础云计算资源连通运行形成的物理层,接收来自上层的指令而运行和提供服务。

大集中的云数据中心降低了IT整体维护成本,也增加了业务风险。精密空调故障、UPS故障、火灾、漏水任一风险如果不能及时处置都可能给整个云数据中心造成无法修复的大面积损坏。这种损害影响程度远远大于单设备的故障。所以实时的机房监控工具对于云数据中心运维依然非常重要。

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对于云运维而言,如果仍然按照传统的网络、计算、存储、虚拟化、应用去分别管理,对云运维人员讲,不但头绪繁多、而且效率低下。最好能选择一套工具,能够将应用、网络、计算、存储、虚拟化等IT资源的性能及告警信息综合分析,通过简洁易懂的界面,直观呈现业务健康水平。当出现故障时,能够先从全部业务的宏观视角,确定关联和影响,再通过智能钻取和故障定位技术,缩小故障定位范围是在计算、应用还是网络,从而明确问题职责,帮助IT管理员准确定位业务故障位置。

图5三层式管理模型

选择合适的数据中心容量管理对数据中心运维也非常重要,容量管理工具要能从业务、集群、机房等多个角度分析数据中心容量趋势,预测容量风险,指导资源优化,为IT投资提供量化依据。业务容量管理要能根据业务负载及资源消耗趋势,预测系统资源瓶颈,为管理者提供容量预警和扩容建议。集群容量管理应该全面监控集群内物理和虚拟化资源,智能分析资源超配比例,指导资源配置。

对于三层式模型,中间管理层统一了来自云服务管理平台的指令和自身的运维变更指令,形成一致的操作集下发,保证了操作的统一性。特别是对云计算而言,上层服务的部署、变化总是会涉及到底层多个系统之间的相互关联性变化,如虚拟机动态计算的特点使得其网络位置发生变化,存储资源也会因为数据迁移产生位置变更,这都涉及到计算、网络、存储各个对象之间的信息交互、协议通告、连接性检查等处理,以保证云服务的连续性与持续性。数据的流转与基础协议交互发生在第三个平面,但是在中间层不同资源的管理控制系统之间也主动进行信息传递,如虚拟机管理系统与网管系统之间交互计算迁移、状态与位置等信息,这使云服务的管理过程更为精确和可控,能够实现全部IT基础资源之间的关联性,并使得云计算的部署逐步走向更为完善的自动化。

选择合适的CMDB工具会给云运维带来事半功倍的效果。CMDB工具让云运维人员全面、准确和及时地了解业务相关的环境、资源、组织、服务信息,有效帮助云运维机构消除信息孤岛,提升信息关联性和透明度。

三层管理模式更进一步的好处是,中间管理层作为对基础资源层面的指令层,因其完全由软件构成,具有需求变化的能力,即能够封装多种来自服务层面、异构系统之间的互操作信息,形成下层易执行的指令下发到基础设备上。如图6所示,每一种基础资源与其管理软件构成了一个灵活的按需变化的IT系统,它们对外的变化接口主要由管理软件来实现,当前通用的SOAP/RESTful等接口已经广泛用于软件系统之间的调用,以EVB技术实现为例:网络与网管之间完全紧耦合实现网络系统内部的运行控制管理,虚拟管理中心与服务器虚拟化系统之间完全紧耦合实现虚拟计算内部的运行控制管理;在Infrastructure
Tier层面,网络与虚拟机系统之间通过标准技术EVB来实现数据互通与协议交互,这是整个云计算得以实现自动化、动态性、关联性的基础互通标准要求。而在控制层,网管系统与虚拟管理中心则通过SOAP/RESTful接口方式可以灵活定义这两种异构系统之间要求传递的信息(虚拟机标识、业务类型、网络标记、网络属性等),从而实现了整个云计算系统的底层数据流转、控制层面业务属性流转。

云运维监控工具除了上述特性方面的考虑外,还需要注意工具的广泛的资源监控能力。只有具备监控各种应用、多个厂家的网络设备、不同服务器款型、不同虚拟化产品等IT资源的能力,才能进一步作到融合分析和统一运维。如果没有广泛的适配能力,云运维工具就成了中看不中用的花架子,难以产生真正的价值。

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运维工具在选择时还要注意一点,不能将运维工具想象成万能的,所有问题都依赖工具解决。运维工具是配合云运维规划、企业组织架构和企业管理制度一起来保障云服务质量的,它仅仅是云运维的一个组成部分。云运维仍然需要遵从PDCA(计划、执行、检查、行动)的规律不断改进和优化。随企业的业务要求变化、管理体质调整和技术发展,运维工具也需要不断演进、不断优化,所以云运维工具的选择也应循序渐进,不能一口吃个胖子。

图6异构系统之间的灵活接口方式

结束语

三种模型的对比小结

云运维是个复杂的系统工程,选择好的云运维工具无疑会使云运维变得轻松,高效。然而选择这样的工具前,首先需要考虑云运维的组织应该如何更好的为云服务,清晰的组织划分,明确的责任定位,完善的流程规划,能够帮助确定云运维工具的软件定位,从而使快速找到合适的运维工具事半功倍。云运维工具仍然依托于传统的IT设施监控和应用监控,没有这个基础云运维将变成空中楼阁。在此基础上,云运维工具更加重视系统级的业务监控,更加重视业务、资源、服务和人之间的关联性,更加重视智能排障能力,更加重视容量管理,更加重视自动化能力。有了合适的运维工具软件,云运维自然变得简单。

就目前国内用户应用情况而言,用户对计算、网络、存储分离的管理运行已经形成很好的经验,这在云计算环境下依然是很好的借鉴;在考虑向云计算转型/演进的架构上,服务交付与IT运行可能是相互独立,但又是前者依赖后者、后者以前者为目标的业务方式,这就要求云的管理运行架构既要有很大的灵活性,又要有对基础层面控制的精准性。模型一是当前很多用户认为很自然的结构,因为这个模型很含糊地掩盖了云服务与云基础架构运行的差别,模型二与模型三则展开了云计算的运行框架要求,同时还融合了传统IT的运行管理模式,使得用户的IT模式以渐进方式迁移到云服务。

【编辑推荐】

四、结束语

适用的数据中心管理运行模型,不仅可以使业务模型清晰可靠,并能极大提升业务运行能力,使得传统数据中心的运行机制得到重用。但是,不同的云计算服务模式有其自身特点,基于自身的运行能力、已有系统的要求,选择并演进到适合每个云计算数据中心适用的模式,需要用户、厂家、服务供应商持续的适配、调整才能优化形成。

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