資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：資源利用率低數據中心中各種資源利用率低是目前普遍存在的一個問題。隨著計算需求持續增加，數據中心的規模也在不斷增長。我們可以看到數據中心的計算方式從之前的分散方式又逐漸回歸到了集中方式。
企業IT的價值要讓它的客戶也就是業務部門認同不是一件容易的事情。業務部門對企業IT往往有一些自己的看法，比如：IT提供有限的價值，是企業的成本中心;相對于IT服務的價值，IT的投資成本較高;無論是計算還是存儲，經常遇到容量不足的問題;不能及時響應業務的變化;不能持續提供一致的服務水平，尤其是在可用性和彈性方面;在運行復雜IT環境時缺乏足夠的能力;服務設計單調一致，缺乏個性化能力等。
這些認知中的大部分可以歸結為成本、靈活性或服務水平的問題。當企業把內部傳統IT的運行方式和效率與通過云計算服務提供的方式進行比較時，這些問題顯得更為突出。于是，如何讓企業IT以最少費用并增加服務靈活性和一致性就成為焦點。
公有云服務中的一些特點對企業的確非常具有吸引力，比如只需要根據資源使用量付費，通過快速部署來獲得靈活性，彈性的容量擴展，以及一致的服務水平等。但是在許多企業場景中將應用和數據的控制權完全給第三方服務供應商是不現實的，比如銀行、政府等機構的應用就有數據安全等方面的因素。這就帶來了私有云的概念，企業需要按照類似公有云的一些技術和服務方式來提供企業內部IT服務，也就是說企業需要自己構建和運維數據中心。當然，企業自己的這些IT服務并不影響自身在適當的應用場景采用第三方的云計算服務。企業可以自己運維關鍵業務系統，但是同時也可以把一些標準的IT服務(比如電子郵件)采用第三方的云服務，比如微軟的Exchange Online服務。
剖析傳統數據中心
當前大部分數據中心的IT系統都是采用傳統方式構建的。企業在構建這些數據中心的時候一般都把主要精力放在了保障應用能夠穩定、安全和可靠地運行上，而在資源利用率、綠色環保等方面的要求相對考慮比較少。這類數據中心普遍存在以下情況。
1. 資源利用率低
數據中心中各種資源利用率低是目前普遍存在的一個問題。多家第三方機構的調研表明企業數據中心的服務器平均利用率一般低于15%。造成服務器資源利用率低的主要原因是，各個業務部門在提出業務應用需求時都在多帶帶規劃、設計其業務應用的運行環境，并且是按照較大業務規模的要求進行系統容量的規劃和設計。比如，一個企業的財務應用一般在月末或季末的時候使用量比較大，而其他時間的使用量則比較小，但是為了保證系統能夠一直穩定運行，這個財務應用的資源配置方式就是按照其較高峰使用量來設計。
2. 資源孤島
根據業務系統的各自要求建設響應的IT設施并進行相應的部署實施。各應用系統建設相對獨立的"孤島"，因此很難從IT基礎架構整體的角度來考慮資源分配及使用的合理性。在以前進行SOA建設的時候，我們通過企業服務總線(ESB，Enterprise Service Bus)的方式，在應用層面來避免各個應用系統成為一個個獨立的"煙囪"。但是從基礎設施的角度看這些應用系統，它們還是一個個獨立的"煙囪"。
這些資源一旦分配給某個應用系統，就相對固化了。不論業務系統真正投入生產后的具體使用情況如何，資源都很難再進行調配。因此，從整體上看資源利用率也普遍很低。
3. 自動化程度很低
傳統數據中心資源配置和部署過程多采用人工方式，沒有相應的平臺支持，沒有自服務和自動部署的能力，使大量人力資源耗費在了繁重的重復性工作上。因此，對業務部門的需求往往無法做到即時相應和準確有效。數據中心的自動化發展就像20世紀初福特T型車開創高效的汽車自動化生產線一樣無可避免。傳統數據中心對虛擬化技術的采用比較少，因此計算資源與底層物理設備的綁定使得資源的動態分配非常困難。由于企業中的不同應用系統是在不同時期由不同的項目團隊建設的，因此相互之間的技術架構和平臺差別比較大。數據中心里服務器和各種設備的數量和類型較多，不利于IT部門進行統一管理與維護。由于自動化程度較低，傳統企業數據中心中管理人員與服務器數量的比例一般是一比幾十，而現今的數據中心這個比例可以達到一比幾千。
根據麥肯錫公司的估計，全球數據中心在基礎設施和服務方面的開支每年超過3500億美元，其中一半是在產品上的資本開支，一般是在人工和服務上的運營開銷。目前IT的所有成本中大約有70%或更多是用于維護現有的基礎設施的，只有30%或更少用在新技術和新應用的開發上。因此，數據中心的改造對企業來說意義重大。
數據中心架構正在發生的變化
"話說天下大勢，合久必分，分久必合"。我們可以看到一個很有意思的事情是數據中心架構的演變也有著類似的發展規律。在計算機剛出現不久的年代，數據中心最開始采用的是以主機為核心的計算方式。這是一張完全集中的方式。由于計算機的能力和計算需求都相對有限，能夠擁有計算機的企業只需要部署一套主機系統就可以滿足所有業務需要。主機的主要特點就是資源集中在一臺大型計算機系統中，通過硬件的冗余設計提高整個計算機的可靠性。主機操作系統上的不同應用通過分時的方式共享這些計算資源。
隨著計算需求的增加，一臺主機逐漸不能滿足用戶的需求了。雖然主機本身的計算能力和可靠性都比較高，但是價格也非常高。因此，越來越多的企業開始采用一些市場上相對便宜的機遇UNIX的小型服務器。當X86服務器出現之后，企業也更多地采用了這種標準的服務器。這個時期的企業數據中心的不同應用都運行在自己專有的硬件服務器上面，相互之間是完全獨立的。這些硬件和之上運行的軟件一般都來自于不同的第三方供應商。數據中心就這樣從集中演變到了相對分散的階段。
隨著計算需求持續增加，數據中心的規模也在不斷增長。一個數據中心中包含成千上萬臺服務器的情景變得更為常見。當服務器數量持續增加的時候，我們發現數據中心的復雜度和管理成本急劇上升。大型數據中心面臨的另外一個問題是可靠性。當一臺服務器的可靠性達到99.99%，這意味著一年的故障時間約為53分鐘。但是，假設數據中心中有一萬臺這樣的服務器，那么要維護高可靠性就會變得非常有挑戰性。雖然可以通過硬件的冗余設計來提高單臺服務器的可靠性，但是這種方式的成本比較高，而且隨著服務器數量的增加其有效性會隨之降低。因此，大型數據中心采取的是通過軟件的方式來提高系統的可靠性，在硬件服務器上通過一個軟件層來構成一臺邏輯上的計算機。這樣當底層某一臺服務器出現故障時就可以通過軟件的方式進行隔離，由于整個數據中心規模很大，因此對整體計算能力和可靠性不會造成影響。像微軟、Google、Yahoo等公司的數據中心，一般都是通過這種方式構建。由于底層都采用廉價和標準的通用硬件，因此不同公司的數據中心的關鍵競爭力都在于其上運行的軟件系統。
我們可以看到數據中心的計算方式從之前的分散方式又逐漸回歸到了集中方式。雖然這種集中方式是邏輯上的，但是用戶感覺到的卻是一臺巨型計算機。隨著網絡帶寬和軟件技術的提升，在物理上分散在不同數據中心的計算機也可以形成一個統一的計算平臺。
筆者在跟企業的IT管理人員交流的時候，經常跟他們討論一個問題，那就是在做IT系統管理的時候是喜歡集中呢還是分散。絕大多數人的回答喜歡集中的系統，這樣從管理上更為方便，可以采用更自動化的管理和資源分配方式。我們現在可以看到的趨勢是把數據中心當成是一臺巨型計算機。也許，這就是新的主機系統，只不過它更強大、更穩定。
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