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数据:一个支点

文章来源:博雅环球教育      浏?#26469;?#25968;:次      更新时间:2019-01-10 10:35:34
摘要:站在偌大的数据前,?#19994;?#24605;绪万千。随着IT科技的飞速发展,云计算、大数据、人工智能等技术不断深入到我们的工作和生活,数据的功能也在短短50多年的发展过程中经历了传统数据存储到云数据、分布式数据,成为企业IT系统中很重要的组成部分,发挥着巨大的...

站在偌大的数据前,?#19994;?#24605;绪万千。随着IT科技的飞速发展,云计算、大数据、人工智能等技术不断深入到我们的工作和生活,数据的功能也在短短50多年的发展过程中经历了传统数据存储到云数据、分布式数据,成为企业IT系统中很重要的组成部分,发挥着巨大的作用。

      数据是数据大集中而形成的集成IT应用环境,是各种业务的提供,也是数据处理、数据存储和数据交换的。对于云计算而言,数据要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据迁移、多租户和对虚拟化的支持,应着重从高密度?#32479;?#26412;服务器、海量存储设备和高性能计算设备等方面提高云计算数据的数据处理能力。那么,云计算环境下的数据基础设施各部分的架构应该是什么样的呢?又该如何科学化的系统建设呢?

  首先,在电力和节能方面,基础设施需要充分适应云计算的业务发展客观规律,按照优化效?#24335;?#35774;绿色的数据。何为“绿色数据”?不仅建筑需要节能,数据也是如此,严重的电力不足,使得机?#31185;?#39057;出现能耗危机,绿色数据突然间从“无人所知”升“家喻户晓”。据调查数据显示,62%的企业认为,他们的数据面临着诸如散热、供电、成本等问题;23%的企业认为,其数据供电和散热能力不足,限制了IT基础设施扩展,或无法充分利用高密度计算设备;19%的?#29615;?#20225;业认为,其数据的耗电量太大,费用超高,无法负担;还有17%的企业认为,机?#35838;?#24230;过高,影响了计算设备的稳定运?#26657;?#38543;之导致一系?#24418;?#39064;的出现。因此,大多数企业的数据设施很严重的问题是:运算密度的提高导致用电密度的迅速加大,数据总体拥有成本随服务器的增加而成?#23545;?#21152;。过去的数据运算能力是目标,用电是“一般商品”,现在和未来的数据运算能力是“一般商品”,用电是焦点。因此我们需要绿色数据。绿色数据的含义就是要提高数据的能源效率,尽量减少数据的整体用电量;增大数据整体用电中用于IT系统比例;尽量减少用于非计算设备(电源转换、冷却等)的用电消耗。还有新出现的集装箱式数据,集供电、制冷、网络、安防、监控等系统于一身,为数据需求量身打造,具有好高的系统冗余度和完整度,其可靠性完全不亚于甚高于整体数据需求,为数据机房快速投产和应用提供了一体化式解决方案。

  其二在云计算网络系统架构上,应坚?#26234;?#22495;化、层次化、模块化的设计理念,使网络层次更加清楚、功能更?#29992;?#30830;。根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分,可?#28304;?#20197;?#24405;?#26041;面进行规划。

  1)按照数据的等保别来划分。比如等保二 和等保三 应划分不同的网络安全域,使用不同的安全策略,来对传送的数据进行保护。

  2)按照面向用户的不同,网络系统还可以划分为内部核心网、业务专网、安全接入域、公众服务网等区域。

  3)按照网络层次结构中设备作用的不同,网络系统可以划分为核心层、汇聚层、接入层。

  4)按照各业务的应用关联关系及业务的安全隔离需求综合考虑,网络系统在逻辑上可以划分为业务区、前?#20204;?#31649;理区、存储区、外联接入区、内网交互区等。

  此外,如果有两地三的网络架构。在数据部署虚拟化云计算之后,还需要大二层?#21019;?#36890;不同的数据。这就需要网络架构向扁?#20132;?#26041;向发展,?#29616;?#30340;目标是在?#25105;?#20004;点之间尽量减少网络架构的数目,消除网络层 的复?#26377;?#21644;减少网络延迟。

  其三、云计算应用系统架构

  云计算?#25945;?#20026;部署和运行应用系?#31243;?#20379;所需的基础设施资源和相应的应用基础环境,所以应用系统的开发人员无需关心应用的底层?#24067;?#21644;应用的基础设施。并且可以根据应用需求的变化,云计算?#25945;?#21487;以动态调整和扩展应用系统所需的资源。完整的应用?#25945;?#21253;含如下系统功能架构。

  1)应用运行环境:

  底层网络环境

  WEB前端

  中间件?#25945;?/p>

  分布式运行环境

  多种类型的数据存储

  动态资源伸缩

  2)应用全生命周期支持

  提供JAVA开发、SDK、IOS等流程化环境,加快应用的开发、测试和部署。

  公共服务:以API形?#25945;?#20379;公共服务,如队列服务、存储服务和缓存服务等。

  监控、管理和计量:提供资源池、应用系统的管理和监控功能,准确计量应用使用所消耗的计算资源。

  3)集成、复合应用构建能力

  除了提供应用运行环境外,还需要提供连通性的服务、整合服务、消息服务和流程重组服务等,来实现用于构建SOA架构风格的复合应用。当然企业和服务提供商也在寻找更好的方法将应用程序部署在云环境中,微服务被认为是未来的方向。通过将应用和服务分解成更小的、松散耦合的组件,使它们可以更加容易升 和扩展,快速应对业务变化。

  云计算核心是计算能力的集中和计算资源的规模性突破,云计算?#25945;?#23545;外提供的计算类型决定了云计算的?#24067;?#22522;础架构。从云端客户需求看,云计算通常需要提供以?#24405;?#31181;类型的计算能力,其服务器系统可采用三(多)层架构: 是高性能的、稳定可靠的业务 计算,主要处理紧耦合复杂的计算任务,这类计算不仅包括对外的数据库、商务智能数据挖掘等关键服务,也包括自身账户、计?#35757;?#26680;心系统,通常由企业 大型服务器提供;二是面向众多普通应用的通用型计算,用于提供?#32479;?#26412;计算解决方案,这种计算对?#24067;?#35201;求?#31995;停?般采用高密度、?#32479;?#26412;的X86集成服务器,以?#34892;?#38477;低数据的运营成本和终端用户的使用成本;三是面向科学计算、大数据分析等业务,提供百万亿、千万亿次计算能力的高性能计算,其?#24067;?#22522;础是高性能集群。

  其四、云计算存储系统架构

  云计算采用数据统 集中存储的模式,在云计算?#25945;?#20013;,数据如何存储是 个非常重要的问题,在?#23548;适?#29992;的过程中,需要将数据分配到多个节点的多个磁盘当中。而能够达到这 目的存储技术,当前主要有两种方式, 种是使用类似于Google File System的集群文件系统,另外 种是基于块设备的存储区域网络SAN系统。

  GFS是由 Google公司设计并实现的 种分布式文件系统,基于大量安装有Linux操作系统的普通PC构成的集群系统,整个集群系统由 台Master和若?#21830;–hunkServer构成。在SAN连接方式上,可以有多种选择。 种选择是使用光纤网络,能够操作快速的光纤磁盘,适合于对性能与可靠性要求比较高的场所。

  另外 种选择是使用以太网,采取iSCSI协议,能够运行在普通的局域网环境下,从而降?#32479;?#26412;。采用SAN结构,大量的数据传输通过SAN网络进?#26657;?#23616;域网只承担各服务器之间的通信任务,这种分工使得存储设备、服务器和局域网资源得到更?#34892;?#30340;利用,使存储系统的速度更快,扩展性和可靠性更好。

  当然从存储的角度来?#25285;?#30446;前超融合基础架构更加引人关注。从?#24067;?#35282;度来?#25285;?#23558;计算、网络和存储集中到相同的?#25945;?#24403;中是 种理想的迁?#21697;?#24335;。此外,将超融合基础架构存储控制器由?#24067;?#32452;件转变成为软件服务(可以由管理员进行控制,不需要长时间培训)也是 种合理并且受?#38431;?#30340;做法。

  云计算数据在设施交付效率上有较高要求,随着行业的快速发展,很快会以天、小时甚以分钟为单位要求应用系统的交付,这与传统的以月或周为周期的交付有很大区别,定制、模块化、业务耦合性强的基础设施建设模式,将大幅提高业务投产效率,快速产生价值。总之,建立新 代云计算基础设施,应以云计算数据的高效率、低运行成本,灵活的业务适应性和服务可用性为目标,分阶段的建设与实施。当然随着社会的进步和技术的不断发展,云计算数据的架构?#19981;?#19981;断调整和优化。

  每 个阶段数据的发展都有不同的驱动因素,比如在2008-2013年时,是成本,2014年到2016年是互联互通,2017到2018年是云服务的落地和大数据的应用,那么2019到2020年,物联网、边缘计算和人工智能将成为数据市场发展的重要推动力。特别是随着5G的发展,用户对体验会提出更高的要求,这就推动了边缘数据的出现。还有就是模块化会深入数据全生命周期,整个模块化都会贯穿在生命周期里,会利?#20204;?#26399;在制造工厂提前预置这种思想,到现场再进行直接拼插组装,这样能满足用户的上线快、能效高、运维方便、智能化的需求。今后智能化数据将成为必然选择,也是数据发展很重要的 个趋势。

  深邃浩瀚的星空中,视野一望无际,唯有点点星光永恒?#20102;浮?#22914;果把数据比喻成一个支点,他将创造的奇迹令人遐想无限。

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