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云计算,大数据,人工智能三者有何关系?

2017年05月08日 来源:今日头条 作者:佚名  
关键字:云计算  大数据  人工智能  
云计算,大数据,和人工智能,最近火的不行不行的词汇,似乎不相同,但又似乎相互关联,到底是什么样的关系呢?
    云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源,网络资源,存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器,交换机,存储设备,放在你的机房里面,你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来,最好能达到当别人向你请求分配资源的时候(例如1核1G内存,10G硬盘,1M带宽的机器),能够达到想什么时候要就能什么时候要,想要多少就有多少的状态。
 
    这就是所谓的弹性,俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面,想什么时候要就什么时候要,这叫做时间灵活性,想要多少就要多少,这叫做空间灵活性。
 
    云计算大数据人工智能
    
    物理机显然是做不到这一点的。虽然物理设备是越来越牛了:
 
    服务器用的是物理机,例如戴尔,惠普,IBM,联想等物理服务器,随着硬件设备的进步,物理服务器越来越强大了,64核128G内存都算是普通配置。
 
    网络用的是硬件交换机和路由器,例如思科的,华为的,从1GE到10GE,现在有40GE和100GE,带宽越来越牛。
 
    存储方面有的用普通的磁盘,也有了更快的SSD盘。容量从M,到G,连笔记本电脑都能配置到T,更何况磁盘阵列。
 
    但是物理设备有着大大的缺点:
 
    1、人工运维:如果你在一台服务器上安装软件,把系统安装坏了,怎么办?只有重装。当你想配置一下交换机的参数,需要串口连上去进行配置。当你想增加一块磁盘,总要买一块插进服务器。这些都需要人工来,而且很大可能要求机房。你们公司在北五环,机房在南六环,这酸爽。
 
    2、浪费资源:其实你只想部署一个小小的网站,却要用128G的内存。混着部署吧,就有隔离性的问题。
 
    3、隔离性差:你把好多的应用部署在同一台物理机上,他们之间抢内存,抢cpu,一个写满了硬盘,另一个就没法用了,一个弄挂了内核,另一个也同时挂了,如果部署两个相同的应用,端口还会冲突,动不动就会出错。
 
    所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化,就是把实的变成虚的。
 
    物理机变为虚拟机:cpu是虚拟的,内存是虚拟的。
 
    物理交换机变为虚拟交换机:网卡是虚拟的,交换机是虚拟的,带宽也是虚拟的。
 
    物理存储变成虚拟存储:多块硬盘虚拟成一个存储池,从中虚拟出多块小硬盘。
 
    虚拟化很好的解决了上面的三个问题:
 
    人工运维:虚拟机的创建和删除都可以远程操作,虚拟机被玩坏了,删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作,创建网卡,分配带宽都是调用接口就能搞定的。
 
    浪费资源:虚拟化了以后,资源可以分配的很小很小,比如1个cpu,1G内存,1M带宽,1G硬盘,都可以被虚拟出来。
 
    隔离性差:每个虚拟机有独立的cpu, 内存,硬盘,网卡,不同虚拟机的应用互不干扰。
 
    在虚拟化阶段,领跑者是VMware,可以实现基本的计算,网络,存储的虚拟化。
 
    当然这个世界有闭源,就有开源,有Windows就有Linux,有iOS就有Andord,有VMware,就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面,Citrix的Xen做的不错,后来Redhat在KVM发力不少。
 
    对于网络虚拟化,有Open vSwitch,可以通过命令创建网桥,网卡,设置VLAN,设置带宽。
 
    对于存储虚拟化,对于本地盘,有LVM,可以将多个硬盘变成一大块盘,然后在里面切出一小块给用户。
 
    但是虚拟化也有缺点,通过虚拟化软件创建虚拟机,需要人工指定放在哪台机器上,硬盘放在哪个存储设备上,网络的VLAN ID,带宽具体的配置,都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格,有多少台机器,每台机器部署了哪些虚拟机。所以,一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。
 
    为了解决虚拟化阶段的问题,人们想到的一个方式为池化,也就是说虚拟化已经将资源分的很细了,但是对于如此细粒度的资源靠Excel去管理,成本太高,能不能打成一个大的池,当需要资源的时候,帮助用户自动的选择,而非用户指定。所以这个阶段的关键点:调度器Scheduler。
 
    于是VMware有了自己的vCloud。
 
    于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack,后来Citrix将其收购后开源。
 
    当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比,赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择,这就是AWS和Google,开始了公有云领域的探索。
 
    AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的,并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧,于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务,在这个过程中,AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台,使得公有云平台不是对于资源的配置更加友好,而是对于应用的部署更加友好,最终大放异彩。
 
    公有云的第一名AWS活的很爽,第二名Rackspace就不太爽了,没错,互联网行业嘛,基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢?开源是很好的办法,让整个行业大家一起为这个云平台出力,兄弟们,大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局(NASA)合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了,所以从OpenStack的模块组成,可以看到云计算池化的方法。
 
  云计算池化
 
    OpenStack包含哪些组件呢?
 
 
    计算池化模块Nova:OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM,然而到底在那个物理机上开虚拟机呢,这要靠nova-scheduler。
 
    网络池化模块Neutron:OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch,然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络,虚拟网卡,VLAN,带宽的配置,不需要登录到集群上配置,Neutron可以通过SDN的方式进行配置。
 
    存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化,如果使用本地盘,则基于LVM,使用哪个LVM上分配的盘,也是用过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph,则调度的过程,则在Ceph层完成。
 
    有了OpenStack,所有的私有云厂商都疯了,原来VMware在私有云市场实在赚的太多了,眼巴巴的看着,没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架,再加上自己的硬件设备,你可以想象到的所有的IT厂商的巨头,全部加入到社区里面来,将OpenStack开发为自己的产品,连同硬件设备一起,杀入私有云市场。

责任编辑:吴丽萍
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