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物联网时代中关于边缘计算那些事儿

边缘计算仍处于起步阶段，当前的云计算服务(如Amazon Web Service，Microsoft Azure和Google App Engine)可以支持数据密集型的应用程序，但在网络边缘进行实时的数据处理仍是一个有待开拓的领域。 OFweek物联网讯：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。 根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告，到2020年，每个人每秒将产生1.7MB的数据，IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测，到2018年，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2025年，这一数字将超过50%。 图1：边缘计算与云计算的关系 美国部署了3000余万个监控摄像头，每周生成超过40亿小时的海量视频数据。物联网领域拥有海量的终端设备，如果这些设备产生的数据聚在一起，会是个天文数字。海量数据的分析与储存对网络带宽提出了巨大的挑战，而边缘计算的诞生，就是为了解决这一问题。 1)分布式和低延迟计算 云计算往往并不是最佳策略，计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何基于Web的应用程序上：包括 Foursqure和Google Now在内的APP能更快的做出响应，所以在移动用户中变得越来越受欢迎。这说明在更靠近用户的边缘节点上，边缘计算可以用于改进服务。 许多数据流由边缘设备生成，但是通过“远处”的云计算处理和分析，不可能做出实时决策。例如使用可穿戴式摄像头的视觉服务，响应时间需要在25ms至50ms之间，使用云计算会造成严重的延迟;再比如工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，则难以满足业务要求;还有那些会生成庞大数据流的多媒体应用，如视频或是基于云平台的网络游戏，依赖云计算也会为玩家造成类似于等待时间过长的问题，无法满足用户的需求。 作为云计算的有益补充，可以利用边缘节点(例如，路由器或离边缘设备最近的基站)，用以减少网络等待时间。 2)超越终端设备的资源限制 与数据中心的服务器相比，用户终端(例如智能手机)的硬件条件相对受限。这些终端设备以文本、音频、视频、手势或运动的形式获得数据输入，但由于中间件和硬件的限制，终端设备无法执行复杂的分析，而且执行过程也极为耗电。因此，通常需要将数据发送到云端，进行处理和运算，然后再把有意义的信息通过中继返回终端。 然而，并非来自终端设备的所有数据都需要由云计算执行，数据可以利用适合数据管理任务的空闲计算资源，在边缘节点处过滤或者分析。 3)可持续的能源消耗 大量研究显示，云计算会消耗庞大的能源，未来十年数据中心所消耗的能源量可能是如今消耗量的3倍。随着越来越多的应用转移到云，能量需求会日益增长，甚至无法满足。因此，采用能量效率最大化的计算策略显得尤为迫切。 一些嵌入式小型设备的基础信息采集处理完全可以在端完成，即手机传感器把数据传送到网关后，就通过边缘计算进行数据过滤和处理，没必要每条原始数据都传送到云，这省去了大量的能源成本。 4)应对数据爆炸和网络流量压力 边缘设备的数量正在超速增长——到2018年，世界上三分之一的人口将拥有智能手机或者可穿戴设备，到2020年，这些设备将生成43万亿GB的数据。处理这些数据需要进一步扩展数据中心，这再次引起了人们对网络流量压力的广泛关注。 通过在边缘设备上执行数据分析，可有效应对数据爆炸，减轻网络的流量压力。边缘计算能够缩短设备的响应时间，减少从设备到云数据中心的数据流量，以便在网络中更有效的分配资源。 5)智能计算 不仅是消费级的物联网终端，边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用。计算可以分层执行，利用网络远端的资源完成。例如，典型的生产流水线可以过滤设备上生成的数据，在传输数据的边缘节点上执行部分分析工作，之后再通过云端执行更加复杂的计算任务。边缘节点可以通过分担云计算的部分任务，增强数据中心的计算能力。 业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动业务走向智能，边缘侧智能能够带来显著的效率提升与成本优势。事实上，对于从事工业自动化工作的人而言，边缘计算并不陌生。比如，在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控机和工业网络的控制系统中，位于底层、嵌于设备中的计算资源，或多或少都是边缘计算的资源。 目前规模以上冶金企业，其信息化已经做得颇具成效，但缺少的恰恰是末端智能。冶金方面的数据经常会出现完整性和一致性的问题，俗称“脏”数据。解决不好这方面的问题，会给能源管理和智能管理环节造成很大的困扰。边缘计算在其中发挥着重要作用，成为工业物联网技术的有效补充。 边缘计算所面临的挑战 边缘计算仍处于起步阶段，当前的云计算服务(如Amazon Web Service，Microsoft Azure和Google App Engine)可以支持数据密集型的应用程序，但在网络边缘进行实时的数据处理仍是一个有待开拓的领域。 如何在分布式计算环境中发现资源和服务是一个有待拓展的领域。为了充分利用网络的边缘设备，需要建立某种发现机制，找到可以分散式部署的适当节点。因为可用设备的数量庞大，这些机制不能依靠人工手动。此外，还需要使用多种异构设备满足最新的计算需求，比如大规模的机器学习任务。 这些机制必须在不增加等待时间或损害用户体验的前提下，实现不同层次和等级的计算工作流中无缝集成，原有的基于云计算的机制在边缘计算领域不再适用。 挑战3：分区和拆分任务 对于边缘计算来说，最大的难点在于如何动态、大规模地部署运算和存储能力以及云端和设备端如何高效协同、无缝对接。 不断发展的分布式计算已经催生了许多技术用来促进在多个地理位置分区执行任务。任务分区通常在编程语言或管理工具中明确表示。 然而，利用边缘节点来实现分区计算不仅仅带来了有效分割计算任务的挑战，对于如何能在不需要明确定义边缘节点的能力或位置，以自动化的方式进行计算的问题上，也遇到了瓶颈。因此，需要一种新型的调度方式，以便将分割的任务部署到各个边缘节点上。 挑战4：高水准的服务质量(QoS)和服务体验(QoE) 另一个挑战是需要确保边缘节点实现高吞吐量，并且在承接额外计算工作量时运行可靠。例如，当基站过载时，可能影响连接到基站的其他边缘设备。 因此需要对边缘节点的峰值时间全面了解，以便可以用灵活的方式来分割和调度任务。复杂的算法如何在云端和边缘设备之间合理分解和整合，需要一个对云管端三者都有控制力的技术来实现。 挑战5：开放和安全的使用边缘节点 安全横跨云计算和边缘计算，需要实施端到端的防护。由于更贴近万物互联的设备，网络边缘侧访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此外，关键数据的完整性、保密性是安全领域需要重点关注的内容。 如果把终端设备(例如交换机、路由器和基站)当作可共享接入的边缘节点，则需要解决许多问题：首先，需要定义边缘设备使用者和拥有者相关联的风险。其次，当设备用于边缘计算节点时，设备的原有的功能不能被损害。第三，边缘节点上的多重用户都需要将安全性作为首要关注指标。第四，需要向边缘节点的用户保证最低服务水平。最后，需要考虑工作负载、计算能力、数据位置和迁移、维护成本和能源消耗，以便建立合适的定价模型。 边缘计算的潜在机会 边缘计算仍处于起步阶段，有可能为更高效的分布式计算铺平道路。尽管在实现边缘计算时出现了不少挑战，但边缘计算将会催生更多的发展机遇，在此我们明确了5个潜在机会： 机会1：标准、基准和市场 统一数据连接和数据聚合是业务智能的基础，面对当前工业现场存在的多样化与异构的技术和标准，离不开跨厂商、跨领域的数据集成与互操作。网络边缘侧的本地计算服务无疑会在异构环境中迎来IT厂商、IT方案商以及开发者集成融合服务的挑战，标准化亟待形成。 许多组织正在定义各种边缘计算标准，例如美国国家标准和技术协会(NIST)、IEEE标准协会、国际标准化组织(ISO)、云计算标准客户委员会(CSCC)和国际电信联盟(ITU)等。只有当边缘节点的性能可以根据广泛认可的度量指标可靠的进行基准测试时，才能形成标准。 随着支持通用计算的边缘节点不断增加，开发框架和工具包的需求也会随之增长。边缘分析与现有流程不同，由于边缘分析将在用户驱动的应用程序中实现，现有框架可能不适合表达边缘分析的工作流。 编程模型需要利用边缘节点支持任务和数据的并行，并且同时在多个层级的硬件上执行计算。编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。这比云计算的现有模型更加复杂。 机会3：轻量级库和算法 与大型服务器不同，由于硬件限制，边缘节点不支持大型软件。例如，Intel T3K并发双模SoC的小型基站具有4核ARM的CPU和有限内存，不足以执行复杂的数据处理工作。再比如Apache Spark需要至少8核的CPU和8 GB的内存以获得良好的性能。边缘分析需要轻量级算法，可以进行合理的机器学习或数据处理任务。 例如，Apache Quarks是一种轻量级库，可以在小型边缘设备(如智能手机)上使用，以实现实时数据分析。但是Quarks支持的基本数据处理，例如过滤和窗口聚合，不足以满足高级分析任务。消耗更少内存和使用更小磁盘的机器学习资源库有利于实现边缘节点的数据分析。TensorFlow是另一个支持深度学习算法并支持异构分布式系统的示例框架，但其边缘分析的潜力仍有待探索。 机会4：微型操作系统和虚拟化 基于微型操作系统或微型内核的研究可以解决在异构边缘节点上部署应用的挑战。 有研究表明，跨越多个虚拟设备复用设备硬件的移动容器可以提供与本地硬件接近的性能。容器技术(如Docker)正在成熟，并且能够在异构平台上快速部署应用程序。 机会5：产学研合作 边缘计算为产业界和学术界提供了独特的发展机会。边缘计算领域的研究可以由行业合作伙伴(例如移动运营商和开发人员、软件工具开发商和云服务提供商等)以及感兴趣的学术合作伙伴共同驱动，以实现双方的共同利益。 本文出处：畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网，了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
2018-04-19
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华住：移动时代，自主可控的架构秘密

华住酒店集团有6万多名员工，8000万位活跃会员，3000多家门店，合作的精选酒店也达500余家，显然，这些数据还在继续增长。 任何一个店客的投诉，30分钟必须响应妥办。 客人退房后的0秒，楼层服务员收到打扫任务信息，自主安排作业。房态保持实时更新，净房信息0秒同步给客人以便于自助选房，支持在满房状态下的选房； 客房出租率保持85%左右，有些门店甚至要在110%以上； 支持包括积分、优惠券、第三方支付、银行卡等在内的混合支付； 几分钟内需要完成调价手续； 要取消酒店里的对讲机、客房的电话机； 官方渠道订房率约90%； 系统是完全中央化的，所有门店及分支机构都没有本地的应用与数据存储。十几个互相耦合的子系统协同工作； 支持从“住宿”到“住宿+X”的升级。 …… 要实现以上集成技术及系统功能，他们是如何做基础设施选型的？华住酒店集团CIO又是如何带领300号人的团队和业务线特别是一线进行协同创新的？ 前不久，牛透社主笔如约拜访了华住酒店集团CIO刘欣欣女士。主笔第一次和她见面是在2016年9月份，崔牛会在苏州主办全国CIO论坛的时候，她当时做了主旨演讲，是关于如何带领团队支撑“胖线上，快线下”业务战略的。那次三个多小时与她及核心团队成员的访谈，让我在现场感知到这样强韧的支撑力量。 攫取一部分访谈内容与大家分享。 “胖线上，快线下”的业务/技术战略是如何实现的？ 移动互联网大潮之下，如何通过移动应用来承载、巩固业务角色之间的业务关系，是众多企业的重要问题，华住也不例外。华住的业务系统最初基本都是基于PC的，在前几年迫切需要迁徙到移动端的时候，面临重要的选择，是多个移动应用，还是一个移动应用？最终确定下来的是两个，一个对内，一个对外。回头看一下这个决策，是非常英明的。从另外一个角度看，对外的其实是服务“供给侧集团”，对内的则用于服务“需求侧集团”。 两个App的安排，有助于各个业务系统的自然生长，也有利于系统之间的交互。实际上这都是架构委员会的功劳。 基于“胖线上，快线下”的基本业务/技术战略，实际上是要构造出一个以客人（会员）为中心的连续场景服务体系，更多的事情交由系统（线上）去完成，而且大部分是客人驱动的。这样的话，就可以形成可靠的自助服务体系，关键是提高了门店各个岗位的效能与协同价值。目前有些酒店可以实现全程自助，除了需要前台人工验证身份证之外。 这样许多典型的传统场景线上化的比例就逐年上升，同时为其他场景的线上化或者线上化比例的提高创造条件。“胖线上”就显得非常可靠与实际。 比如，客人退房信息确认后，楼层服务员立即收到提醒，进行打扫或者做好打扫的安排。而不需要前台通过对讲机进行通知，这是线上的系统替代线下工作的典型场景，对于基本满租的华住旗下酒店来说，前台话务量的减少，直接意味着对客人服务的品质保证。尤其在退房与入住相对集中的时段。这个工作的线上化也直接为“自助选房”创造了条件。显然，自助选房比例的扩大，也在减少前台的工作量。 线下的服务就是敏捷的，就是快的。“胖线上，快线下”相辅相成，客人的体验得以增强。 这样的敏捷业务以及更大想象空间的敏捷业务上从哪里来的呢？这得益于自主可控的优秀的“华通H-Tone”（华住内部App的名称）。 为什么选择世纪奥通的Simba作为华通的“基础设施”？ 打造华通是华住充分顺应移动互联网大势，保持健康增长的重要举措。显然是战略级的事情。从基本的诉求来看，涉及到这样几个方面： 1、打造内部办公门户 把已有的多个App全部统一，所有员工只需面向一个App，就可以完成内部所有协作事宜。让每一个员工都拥有自己的账号和权限，并可以利用同一个身份在各类系统中自由切换。 2、构建消息总线 以IM平台为消息总线，将内部各业务系统打通。无论是来自于沟通协作中的消息，还是来自于审批过程中的消息，都需要统一到一个终端消息界面，方便组织中的角色随时查看、阅读、转发审批。 3、融合通信 除了IM平台、业务、消息，还需连接各门店的电话系统，为华住打造新总机，以更好的让门店和住客之间的联系、互动，以及总部的服务监督。 4、打造类微信的沟通、协作平台 以IM、UC为核心，连接组织架构、应用、门店总机，客房电话，呼叫中心。 5、App快速开发框架 App框架兼容性好，能够适应90%以上的安卓手机机型。提供各种丰富的原生能力，IM，语音通话，视频通话，LBS位置，日历等等。开发周期短，能够快速叠加新应用。 6、私有化部署 处于长远发展，以及数据安全角度，不考虑完全的公有云服务方式。 7、连接住客（会员）端App 华住会员目前已达8000万，会员端的APP主要以商城以及订房为主，在未来需要和HTone打通（IM、语音、业务、投诉等），需要将HTone的IM以及音视频的SDK剥离出来集成到会员端APP。 这些都是众多大中型企业的典型场景需求，随着企业的持续发展，在这个基础上，需求还要持续升级。 根据当下及未来服务体量来选型，这样电信级的移动端系统，可选的方案居然寥寥，在2014年他们甚至和BAT中的一家讨论将其IM及架构能力移植到华住，因为各种原因，最后未考虑此合作。显然，如果让不擅长业务场景的企业来开发这样的底层系统，也不是朝夕之功！巧合的是，经介绍，北京世纪奥通接洽上了华住IT团队。世纪奥通的一个Simba系统（取名来自于着名的电影《狮子王》），其貌不扬，最初是从音视频会议的价值角度去切入合作的。在深度研究了产品之后发现，这款“早产”于2006年移动IM产品，原来大有来头，曾经以“中国Skype”的身份挺过了因用户指数级增长而导致的服务器持续崩溃境地，并历经多次SOA化的升级，扛过数百万并发，最终满足了C端苛刻的体验需求。 奥通在2006年也确实为某运营商提出合作开发IM的方案（这段历史在另外的篇章中将详述），结果运营商没有同意，没有同意怎么办？就自己做了。 这样炼狱后重生的Simba，恰是华住IT业务创新改进阶段所需要的较为合适的伙伴。 2015年春节后，双方团队一起打磨两年，支撑“胖线上、快线下”战略的华通诞生并运用于千余家酒店。 华通在酒店及集团内部应用两年多以来，用户数近六万，有效安装度达91.2%，用户活跃度95.86%，平均月新增安装用户超过1500次，承载能力：可接受并发2500人，同时在线3万多人，包含20余个主要应用，包括易系列、培训、审批、店长/城区管理、IM、帮助、BI、差旅、签到、任务、提醒、通讯录等等。核心业务覆盖度超90%，应用月使用次数超过77万次。 华通架构委员在干什么？ 华住在立业之初的定位就不是一个传统的酒店连锁企业，而是一个科技企业。现在看来，其实是一个完完全全的互联网企业，如果用一个未竟的认知来描述，那就是“O2O”，这个被疯狂资本摧毁了的新经济形态，其实还远远没有露出真容。实际上它的真身也只能由实业基础的品牌企业来描绘。 华住的发展史其实就是互联网背景下的技术化水平不断提升的发展史。在内部有一个秘密的团队在不停地升级IT内功，让IT&互联网手段持续地为一线和二线业务赋能。 从整体的业务架构和技术架构来看，不管业务如何变化，技术与系统必须保证四个统一： 1、组织架构统一。所有的信息化应用，基本第一步就是由系统管理员导入企业组织架构，让每一个员工都拥有自己的账号和权限。而在原有PC端，原来部署的OA、ERP、CRM等各类应用都会涉及组织架构，可以利用同一个身份在各类系统中自由切换。 2、消息统一。无论是来自于沟通协作中的消息，还是来自于审批过程中的消息，都需要统一到一个终端消息界面，方便组织中的角色随时查看、阅读、转发审批。 3、应用模块统一。自有移动化信息门户，必须将企业内部的应用、信息流互相打通，整合其他H5的移动APP，最终形成一个兼容各类应用模块的应用池，让用户有个一致化的体验过程。 4、通信统一。除了业务和消息，还需连接各门店的电话系统，打造新总机，更好的让门店和住客之间产生联系、互动，以及落实总部的服务监督。同时对于“屏”的价值开发也列入通信统一的范畴。 上面四项，既是架构的原则，也是具体的任务。 华住的架构委员会由无线研发总监担任主任，CIO担任秘书长，各品牌及业务线负责人、“小CIO”们参加。每个月有两次工作会议。实际上也构成了华住信息化工作团队-两三百号人组成的盟广信息团队的日常工作决策体系。 架构委员会的工作机制不同于传统的项目委员会。它是完全以业务驱动型为纲的决策机构。 “小CIO”扮演什么角色？ 上面我们提到了架构委员会里面有一个重要角色叫做“小CIO”，为什么叫做“小CIO”呢？刘欣欣解释道： 华住的每个品牌、业务线（如行政与HR业务线、财务业务线）等，都由盟广信息委派一人到那里驻点办公（兼职，不是专职），这样的角色目前有8人。实际上他们承担着业务与技术的“翻译”工作，许多一线的需求是否具有项目化的条件，必须要“小CIO”做精确的调研分析。新的功能上线，自然也是由他们负责实施。当然这还不止，最有挑战的是，他们的KPI和所服务的品牌或者业务线是紧密关联的。区别于一般企业在类似情况下设立二级CIO的普遍做法，华住这样就可以从制度上避免技术与业务两张皮的情况。 这样的安排也和华住的信息化大集中的特性完全一致，涉及到门店及分支机构现场服务的，他们还有一个叫做“蚂蚁兵团”的社会化部队来履行。 我们可以发现，支撑华通（H-Tone）的有三个架构，一是基于Simba的技术架构，二是一线为先的业务服务架构，三是支持高度集中的IT力量的组织架构。恰是这三驾马车，构造出支撑华住业务可持续创新与发展的发动机。 这个发动机的引擎启动之后，以住宿为中心的商旅生活方式平台应运而生，“住宿+”大平台生态也呼之欲出，也期待未来的华住带给我们更多的想象空间。 本文出处：畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网，了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
2018-03-28
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智能、弹性、易用：云时代的负载均衡之道

随着云计算技术的逐步落地，SDN和NFV正在重构云数据中心网络，软硬件解耦成为趋势。这让负载均衡技术的发展也呈现出一些新的变化。 作为国内最早在云计算领域进行探索的负载均衡厂商，弘积科技参与了许多大型企业云数据中心项目的建设。弘积科技CTO高春华指出，传统的硬件负载均衡需要购买昂贵的硬件设备，部署困难，而且维护成本很高。为此，在云计算环境下如何实现更为智能、易用、弹性的负载均衡，已成为政企用户的一大需求。 “某大型央企在建设私有云平台的过程中，就希望能以虚拟化负载均衡组件替换硬件负载均衡设备，与云平台进行对接，从而实现负载均衡的自动化部署、运维以及全生命周期管理，克服传统负载均衡难以维护、部署复杂等痛点。” 主动式业务感知：更灵活、智能的负载均衡 高春华表示，基于云计算环境的下一代负载均衡的特性，首先体现在智能和弹性上。随着业务量的增大，负载均衡的处理能力也能随之智能的提升。 “这就要求负载均衡能实现主动式的业务感知。当业务流量经过负载均衡时，感测到流量的大小、连接数的多少，从而判断业务的繁忙程度，对后台节点进行动态地增加或删除。” 高春华指出，目前大多数负载均衡厂商所采用的还是传统的被动式感知，即由云平台来通知负载均衡是否需要新加一个节点。对于负载均衡器来说，属于被动地感知有新的应用服务增加了，而这并不能真正满足当下的用户需求。 “云平台无法感知真实的业务状态，它所能感知的其实是虚拟机资源的利用情况。而业务应用很可能在CPU内存并不是太高的情况下，已经变得很繁忙了。这需要负载均衡来解决，因为所有业务流量都经过负载均衡。” 弘积科技在2016年就推出了基于三层架构的弹性扩展方案SuperES，通过探测负载均衡的连接数来判断业务的繁忙程度，实现主动式的弹性扩展。 “比方说定义连接数超过1000之后，就认为后端业务是繁忙的。这时，负载均衡会主动调用云平台的接口，把需要一台什么样的虚拟机、地址是多少、网关是多少等这些相应的配置统一下发给云平台，来创建一个新的节点。并在创建完成后，把新节点添加到资源池中去。” 区别于一般的单层扩展，即仅仅针对某一种业务实现前端虚拟机扩展，SuperES可以针对一些复杂业务实现三层弹性扩展。 “像金融行业的业务系统一般拥有三层服务架构——前端是应用，中间有中间件，第三层是数据库。如果只进行前端的虚拟机扩展，而中间件不扩展，那么弹性扩展就没有意义。SuperES可以在前端和中间件同时创建虚拟机，实现三层架构的成对弹性扩展，而不需要管理员做任何修改操作。” 除了弹性扩展，弘积科技的应用交付平台还能够实时地探测业务状态的时延状况。一旦出现问题，会采取多种恢复手段来自动地恢复云应用。同样，这也不需要运维人员的手动操作，让负载均衡变得更为灵活和智能。 “弘积科技的业务自愈产品SuperSR，以可编程脚本语言来自定义用户的行为，实现对业务的精准深度探测，并通过对于往返流量时延大小的分析和判断，在业务出现异常的时候，可以自动地恢复业务。”高春华指出。 更易用：全生命周期自动化运维 所谓的易用，则指的是在云中实现负载均衡的自动部署和运维。 “当用户需要使用负载均衡时，只需提交相应的配置和参数需求，剩下的工作都由云平台和负载均衡之间通过接口调用和插件来自动完成的，无需运维人员一步一步地手动创建。而不用的时候，云管平台会自动删除负载均衡，来释放资源，实现全生命周期的管理。从负载均衡的创建、配置下发、版本维护、到关机删除，整个操作流程都是自动化运维的。” 此外，和计算资源一样，负载均衡也会在云中形成资源池，让用户按需使用。 “假设处理能力达到100G，而用户只需要1个G，那剩下99G可以划分给其他的业务，或其他的租户来用。用着用着要是发现1个G的带宽不够了，就在资源池里重新划分一个2G带宽。还可以把100个G的资源池扩大到200个G，甚至更大的资源池，大大提高处理能力。” 这一切都是通过弘积科技CloudMC云管理平台来实现。据悉，CloudMC不仅可以实现在云环境中的自动部署，以及在私有云中实现资源池的集中管理和带宽的灵活划拨，还可以满足公有云的灵活计费需求。 “通过直接调用CloudMC的接口，公有云可实现灵活的计费方式，比如基于时间计费、基于带宽、基于流量计费等等。” 不过，软件负载均衡在性能上是否能达到硬件负载均衡的水准，是很多用户的顾虑所在。特别是像运营商这类对于性能要求比较高的行业，软件负载均衡能否承受其巨大的业务量？ 对此，高春华则表现出了十足的信心。实际上，弘积科技已经与国内运营商进行了深入接触，在云中实现高性能负载均衡恰恰是其一大优势。通过软件层面的深度优化，弘积科技的产品基本达到了处理能力和虚拟机核数成正比，完全能满足运营商级的业务要求。 “比如，分给负载均衡4个虚拟核可以达到10个G的处理能力，8个虚拟核的处理能力就能提升一倍，达到20个G。要是性能不够了，还可以灵活提升虚拟机的核数，继续往上增长，达到更高的处理能力。”高春华最后表示。 本文出处：畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网，了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
2018-03-06
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物联网平台新趋势:走进大互联时代

物联网的发展可谓是人类社会进步的自然选择。随着物联网技术的不断进步，物联网生态也在逐步建立。然而各式各样的终端设备，海量的数据以及复杂的应用场景导致物联网的成熟期并没有那么快的到来。 现阶段物联网的发展依然存在很多问题。物联网业务是一种泛在业务，存在着行业壁垒难突破、技术限制、跨场景应用以及产业发展不成熟等问题。 如何有效解决这些难题？建立统一的智能化信息管理平台无疑为物联网发展打了一剂强心剂。随着云计算、大数据、人工智能等技术的成熟，物联网平台势必成为物联网生态布局者的必争之地。 麦肯锡的数据显示，未来物联网价值链的最大份额将在软件和服务方面，至2025年，软件和服务提供商营业收入占比将达到85%，平台将是产业生态的核心，应用支持平台（AEP）和连接管理平台（CMP）领域可能出现行业巨头。 有分析人士指出，从物联网产业链的角度来看，大部
2018-02-08
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物联网时代如何吸引和培训人才

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 我们正在经历一场世界性的争夺具有物联网能力的人才大战。 物联网(IoT)正在让每个行业都成为技术行业。看看今天的汽车，安装有数百个传感器、摄像头、计算机、无线通信和基于特定标准的高速稳定性网络，汽车基本上就是车轮上的移动数据中心和智能手机。这意味着老牌汽车行业正像硅谷新兴企业一样需要技术精湛的人才。 物联网正在很多行业中推广应用：农民使用数据分析来改善土壤质量，优化种植，浇水以及制定收获时间计划;采矿公司使用预测性维护来防止设备停机;货运公司使用传感器跟踪集装箱，以便优化运输路线以及空箱与满箱的调运。 以物联网为基础的经济带动了数万亿美元的经济增长，我们已经在世界范围内争夺同样具有物联网能力的劳动力。现在让我们来看看如何吸引和培训那些能帮助你迎接挑战的人才队伍。 从培养自己人开始 正如我与世界各地正为此问题烦恼的公司所谈论到的，答案来自一个古老的方法：回到基础，从培养自己的人开始。 这意味着培训他们物联网相关技能——不仅仅是技术和流程，还包括虚拟团队和协作等软技能，这是每一个刚刚踏上物联网旅程的公司应该做的工作。创建一个具备物联网能力的人才队伍不是一次性的培训活动。这是一种心态的变化，是经营企业的新方法，也是公司和员工之间的新契约关系。 对上一代人而言，人们通常在同样的工作岗位上工作二三十年，也许从工人晋升到管理人员再到生产线经理，但在工作中基本上运用相同的技能。例如，我岳父在一家钢铁厂担任了数十年的***技术专家。但现在，那个世界已经一去不复返了。 今天，人们不得不每隔三到七年就需要重塑自己，以跟上快速变化的物联网技术和流程，这就要求员工和公司不断学习。物联网是一个旅程，也是学习所需技能的一个过程。 接下来，展开您的搜索 要找到新的具有物联网能力的员工，您不能通过平常的途径获取。当然，继续关注四年制高校，还要注意社区大学，甚至是高中。罗克韦尔自动化公司，波音公司和诺斯罗普·格鲁曼公司为高年级学生开办暑期实习项目。 与高校一起关注科学、技术、工程和数学(STEM)等学科，但不要忽视其他领域，如通信、医疗保健和零售。 许多物联网作业都可以远程执行，因此不要限定工作地点或僵化工作时间。智能设备、无障碍技术、协作工具和无处不在的网络可以开放大量尚未开发的人才库。例如，全球约有十亿无法去办公室上班的残疾人，一种包容性的、无障碍的方式将为您带来更多的合格候选人，同时扩大参与物联网主导的经济。 ***，建立联系 尽早与学校，退伍军人团体和行业组织进行全面的联系。赞助研究，提供实习机会，并启动联合项目，考虑与这些机构合作开发课程。如果你需要更多的数据科学家，与大学合作开发这样的课程，然后赞助他们。要具创造性，以西门子为例，西门子在北卡罗来纳州的工厂需要更多的机电一体化专家，因此，它与当地社区学院合作，建立了一个专门的四年学徒计划，将在职培训与结构化课程相结合。 幸运的是整个行业正聚集在一起，以解决目前熟练物联网工人短缺的问题。思科、罗克韦尔、通用电气和其他几个企业已经组建了物联网人才联盟——一个致力于为物联网储备***代人才的非营利组织。由威斯康星州成员公司资助的新制造业联盟通过与学校建立教育伙伴关系来填补技能人才的缺口，向技术学校的学生提供奖学金和助学金。 虽然您可能专注于培养现有员工的新技能，并去挖掘具有物联网技能的新员工，但不要忘记你的那些老员工们，他们拥有的宝贵的专业知识，而且熟知机构知识、历史和背景。 正如我所说，我岳父就是那些忠实的老雇员之一，他在钢铁厂工作多年，积累了丰富的知识和经验，当他退休时，该公司要求他继续担任顾问，即使新一代管理者实施了自动化物联网流程。为什么? 因为他具有丰富的实践经验，公司难以承担这种人员流失所带来的损失，因此，他们利用他的经验作为自动化决策系统的基础。 创建具有物联网能力的人才队伍是必须进行的项目。您可以实施物联网解决方案并将其与业务流程整合，但是如果您的员工尚未准备就绪(无论是在技能上还是文化方面)，您的物联网转型都将失败。 如果您在保留传统专业知识的同时专注于开发新技能，那么您很快就会有一个能够应对物联网经济不断挑战的人才队伍。
2017-11-27
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网格成就Web 2.0存储时代的路易XIV？

Web 2.0存储和XIV 经济危机来袭，生活还要继续。当然，简单地套用时下流行的观点“按照历史规律，经济越萧条，电影业反而越繁盛……”，就推导出失业的人们“宅”在家里，成天泡“非死不可”等SNS网站和朋友交流，从而预言后者将迎来巨大商机，多少有些“没心没肺”的感觉。不过，即便经济危机是会带来一些不利影响，也已无法改变包括SNS在内的Web 2.0应用浪潮席卷全球的大势，Web 2.0存储更是业界近一段时间关注的热点。 对于Web 2.0存储的定义，本站早些时候的 《解析Web 2.0存储》 一文有较为详细的解释。不同于传统的交易型数据，Web 2.0数据通常来自较大型的文件，而且很可能被多个用户远程共享。除了我们熟悉的图像、音/视频、电子邮件归档之外，视频监控录像、卫星探测采矿数据、基因序列和金融分析统计数据等也被划入Web 2.0数据的范畴。 一般来说，有三种用户需要大量处理Web 2.0数据：第一种是纯粹以Web 2.0作为业务模式的企业，他们通过Web提供服务或者信息内容；第二种是那些需要解决自己内部数据信息爆炸的传统企业，如那些从事生命科学研究的机构每周基因排序所产生的数据就可以达到数百TB；第三种是那些想要从事SaaS业务的传统企业，如惠普的Snapfish（中文名“喀嚓鱼”）在线图像存储服务。 Web 2.0数据与企业交易数据一样重要，它同样也需要具备可用性、安全性并防止数据丢失。作为大家熟知的Web 2.0网站，Facebook和MySpace的用户数早已过亿，同时在线几百万人是很正常的事，如果没有高性能的存储系统支撑，可用性和基本的用户体验将无法保证。传统的高端存储系统性能或许够用，但对于Web 2.0应用而言，每GB的存储成本实在太高——成本是Web 2.0网站必须优先考虑的问题，要知道MySpace就是自动精简配置（thin provisioning）的早期用户之一。 不错，EMC的Symmetrix DMX-4是支持相对廉价的SATA硬盘驱动器，可是，如此高端的存储系统，单是每个驱动器槽位的成本就足以令人望而却步，大容量而廉价的SATA驱动器只能部分拉低成本，无法从根本上解决问题。 与交易型数据相同的是，Web 2.0数据是不断扩展的，数据量增长速度不断加快。传统的中高端存储系统，无论是较早的单体式（Monolithic）还是现在的模块化（Modular）架构，都基于向上扩展（Scale-up）的设计，性能难以与容量同步增长。比较理想的模式是向外扩展（Scale-out），即可以使性能随着容量的扩充而同步提高。 为了满足Web 2.0数据增长的需求，Google和雅虎等Web巨头借鉴高性能网格计算的优点开发了具有针对性的存储技术。通常，这种存储策略采用了大型机架式计算集群和由低端工业标准服务器与SATA硬盘驱动器组成的存储节点。数据在多节点之间分布和复制，并且通常是在地理位置上彼此独立的。冗余性是在节点层级的，集群软件可以处理节点故障，提供弹性和灵活性。这些集群大多具备自主管理和快速扩展的特点。 Google可以直接从英特尔公司大量订购定制的主板，以满足低成本和低能耗的需求。但并不是每个用户都有能力和意愿自己定制Web 2.0存储架构，这也给主流存储厂商留下了“收复失地”的机会。 将英特尔（Intel）处理器和SATA硬盘驱动器等标准设备，通过标准以太网交换机整合到一起构成集群阵列系统，XIV基于块的Nextra解决方案与Google的做法大有异曲同工之妙。XIV首席执行官Ofir Zohar和其他四位创建者都曾是以色列军队精英Talpiot技术项目的第14届毕业生，XIV（罗马数字14）这个名字也是由此而来。不过，如果有人说XIV意味着该公司可以在Web 2.0存储市场取得堪比“太阳王”路易十四的统治地位，想来他们也是会欣然认同的。 EMC前CTO、Symmetrix之父、XIV创始人、现IBM院士Moshe Yanai介绍XIV存储系统的Nextra架构先进性 今年1月初，IBM宣布收购了这家位于以色列特拉维夫的私人控股存储技术公司，获得了XIV所有的客户，并将XIV的技术和人员纳入IBM系统与科技事业部的系统存储业务部门。XIV管理团队中名气最大的要数执行主席Moshe Yanai，曾任EMC公司首席技术官的他被业内公认为Symmetrix存储系统之父。在IBM于10月中旬召开的企业信息架构（IBM Information Infrastructure，简称III）高峰论坛暨新品发布会上，笔者见到了已是IBM院士的Moshe Yanai，但他不接受记者采访，故而无缘向他求证是否因看到了Symmetrix为代表的传统存储系统存在的局限才在2002年离开EMC创立XIV，推出基于网格的Nextra架构。 XIV架构详解及主要功能 在完成收购8个月之后，IBM打着“Storage Reinvented（再造存储）”的口号正式推出了XIV存储系统。据IBM系统与科技事业部中国区XIV技术专家王晓冬介绍，其与传统存储系统最大的区别是采用了粒度非常细的网格结构和大规模并行的概念。XIV存储系统中没有任何集中的模块，而是由一个个被称为数据模块的网格单元组成，通过高速的交换方式互联在一起，底层则是粒度很细的数据分布。前端应用服务器的数据进来后，通过大规模并行的方式，把所有的数据均衡的分散到后端所有的网格结构上，最终（以1MB为单位）分散到所有的物理驱动器上。也就是说，通过粒度很细的数据分布和大规模并行，让后端所有的网格单元和磁盘驱动器并发响应前端应用的需求，实现性能和可靠性的改进。 XIV存储系统的卷分布过程示意，进入的数据以1MB的粒度平均分布在所有的磁盘驱动器上 与大家熟悉的传统架构相比，这个系统结构中没有集中化的内存或大型控制器，而是由一个个紧耦合了CPU处理能力、缓存能力及磁盘存储能力的小的网格单元组成。传统的中端存储架构，通常配置好双控制器之后，处理性能就已经固定下来了，以后只是简单地增加磁盘、扩充容量，性能达到一定水平后很难再有增长。XIV系统中则没有任何主控制器的概念，全部是处理能力和存储能力紧耦合的网格单元，不可能只给用户扩展容量（如增加10TB），而是必须按照网格单元的方式扩展，也即在加入磁盘的同时，增加了CPU和内存，所以整个系统的扩展是性能和容量同步线性增长，在增加容量的同时，势必会提高处理能力和性能，增加缓存的能力，而在增加到一定程度以后，再使用第二个机架，乃至第三、第四个……理论上是可以继续线性扩展下去的。 XIV存储系统容量扩展示意，新的数据模块（网格单元）加入后，所有的数据都会重新分布 王晓冬强调，XIV的任何一个网格单元都基于业界标准的组件，实际上就是“Intel + Linux”，任何新出来的CPU技术、磁盘技术或内存技术都很容易通过网格单元的方式，增加到系统架构中，将来整个系统更新换代或扩展升级，可以把业界最新的技术迅速地应用到这个环境里。因为之间的互联包括网格单元用的全部是目前业界的标准技术，并且基于网格的架构，从而给整个系统未来的扩展带来了非常大的灵活性。相比之下，传统存储需要设计新的控制器、新的内部背板，往往由于复杂性导致产品周期长达24个月以上。 从用户的角度来说，他们并不关心数据存储在哪里，只希望需要访问的时候能够找到并使用即可。虽然XIV底层采用了粒度很细的网格的结构，但在上层通过全面的虚拟化屏蔽了复杂性，用户所有的数据都通过XIV智能的算法，自动地均衡到后端所有的磁盘上。系统在整个信息周期里的任何时刻，磁盘后端包括网格单元的利用率是百分之百——不是负载达到百分之百，而是任何一个单元并不比另外一个单元更忙。也就是说，后端所有的计算单元、磁盘单元，繁忙程度是完全一样的，从而消除了所谓的热点，体现出恒定均衡的核心的设计理念。任何一个前端并发的I/O过来，会同时分布到后端所有的网格单元中，利用后端所有的磁盘并发地存储。后端这种平衡的状态即使在系统发生变更的时候仍然可以得到保持，譬如增加新的网格单元，或者把一些旧的网格单元从环境中移除，总之任何系统变更发生的时候，后端所有的网格单元和磁盘单元都会参与数据的重建。最终理念是通过很多小的模块并发运作的方式实现整个系统的可靠性和稳定性。 XIV存储系统的自动负载均衡功能可以避免热点的产生 整个系统还可以通过后端的恒定均衡实现自恢复和自优化。最典型是由于后端大规模并发，系统中1TB的SATA磁盘驱动器出现故障时，只需要约30分钟就可以把上面的1TB数据重新分布到系统内剩余的磁盘驱动器。王晓冬表示，这30分钟的时间是指整个数据系统完全充满的情况下，如果用户数据没有充满，整个1TB单盘驱动器出现故障的恢复时间只需要15分钟甚至更短。即使与今天高端的FC存储系统相比，整体的恢复时间只大概相当于目前主流FC驱动器的十分之一以内，表明大规模并发的架构为整个系统的可靠性提供了全新的概念。 自动性能优化则是指，XIV系统既不需要用户购买任何“所谓的存储优化软件”，也不需要任何的后端磁盘均衡软件，系统已经自动通过算法的方式帮助用户实现了。XIV整体的硬件结构并没有什么特殊的地方，无非是采用了很小的粒度很细的网格单元，它真正核心之处在于所有软件的部分，怎样通过算法的方式，能够把大规模网格的力量利用起来，所以恒定均衡概念是XIV最主要的特点。王晓冬补充说，目前的XIV系统没有QoS的概念，而是通过后端大规模并发的设计满足前端所有I/O的存储能力，在这种特殊的架构中不需要有QoS。 XIV系统配置及近期规划 目前的XIV存储系统是IBM发布的第一代产品，但在技术上已经是第二代。内部采用180个1TB SATA硬盘驱动器，采用镜像的方式保护数据，可用容量80TB，内存容量则高达120GB。支持前端通过FC或者iSCSI连接存储系统，属于基于SAN的技术，而不是NAS的概念。服务和支持通过IBM全球的服务系统提供。 虽然SATA硬盘驱动器以廉价著称，但配置的起点就是180TB，也难怪XIV系统被定位在高端。可用容量不到物理容量的一半（80TB : 180TB < 50%）是竞争对手攻击XIV的另一个把柄，对此王晓冬解释说，高端存储系统虽然都支持RAID 5，可是在实际使用中，综合性能与安全性的考虑，往往更倾向于配置为RAID 1，所以XIV干脆一步到位（注：个人认为，也可以简化设计）。 SATA磁盘的好处可不仅仅是廉价，节能更是其一大卖点。SATA硬盘驱动器的容量本来就比FC硬盘驱动器大至少一倍，能耗又明显低于后者，所以单位容量的能耗只有几分之一。虽然XIV单磁盘驱动器的性能不及FC硬盘驱动器，但通过大规模并发的方式，系统整体性能与基于FC驱动器的传统高端（一级）存储相比不落下风，同时在能耗和占地面积占有较大优势。所以，IBM一再强调，通过网格的力量，XIV的架构能够利用二级的存储组件（SATA驱动器）实现一级存储的整体性能、可靠性和安全性，大幅度节约客户整体信息架构的开销，这也是它基本的思路和理念。 可以看到，XIV存储系统的每个数据模块有12个磁盘驱动器，也就是说总共有15个网格单元 XIV提供了业界主流的所有的企业级存储系统典型的软件功能，包括用户在生产环境之下可能会用到的软件复制的功能（如快照）。XIV支持快照的数量相当大，而且是高性能的快照，工作时对在线生产系统的性能影响很小。此外还有自动精简配置（thin provisioning），和支持远程同步的数据复制，包括卷到卷的数据复制，iSCSI和FC均可作为通讯的链路。 XIV的管理也很简单，据称大约两个小时即可将系统安装完毕，用户看到的就是80TB的存储池。用户使用半个小时分配卷，下午便可以投入生产。“用户不需要像传统存储一样，考虑做RAID5还是RAID1，以及相应的一系列设置，整个的安装、调整过程都需要上周乃至更长的时间……” 不过，无论如何，80TB的可用容量确实是过高了。据王晓冬透露，XIV近期将推出一个低配版本，通过减少数据模块的数量，从而将可用容量的门槛降低至27TB（物理容量60TB？）…… 本文转自 Gelada 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/gelada/155360，如需转载请自行联系原作者
2017-11-07

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