網(wǎng)“助”云計(jì)算

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當(dāng)前熱門的云計(jì)算擁有近乎無限的計(jì)算、存儲、數(shù)據(jù)通信能力。云計(jì)算對IT資源的大規(guī)模集中運(yùn)營，可極大地優(yōu)化基礎(chǔ)資源的分布與調(diào)度。理想的云計(jì)算業(yè)務(wù)模型（如圖1所示）對于使用云計(jì)算服務(wù)的企業(yè)或個人而言，能夠滿足業(yè)務(wù)的最佳方式為計(jì)算能力按需增長、應(yīng)用部署快速實(shí)現(xiàn)、工作負(fù)載可動態(tài)調(diào)整、投入成本規(guī)劃可控；對于云計(jì)算服務(wù)供應(yīng)商而言，為滿足大量客戶(個人或企業(yè))的IT資源需求，其運(yùn)營的IT基礎(chǔ)架構(gòu)需要有一個大規(guī)模的資源池，可基于服務(wù)客戶數(shù)量的增長、客戶業(yè)務(wù)負(fù)載增長的需求變化，提供匹配的IT資源支持能力。

大規(guī)模的IT集中建設(shè)與運(yùn)營，帶來將是大幅度的成本節(jié)約效應(yīng)。提供云計(jì)算服務(wù)的IT架構(gòu)必然是集結(jié)了大規(guī)?；A(chǔ)資源的數(shù)據(jù)中心“超級航母”。在大規(guī)模云計(jì)算運(yùn)營趨勢下，IT基礎(chǔ)組件必然走向全面標(biāo)準(zhǔn)化，以使得云所支撐的各部分可以在保持發(fā)展的同時相互兼容。當(dāng)前虛擬化標(biāo)準(zhǔn)組織、云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化組織已經(jīng)基本形成，它們的工作目的就是制定云計(jì)算不同組件、不同技術(shù)之間的公共接口，這樣，眾多的軟硬件供應(yīng)商就能夠在云計(jì)算環(huán)境下提供互通、協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，以求在遠(yuǎn)期目標(biāo)上使得云計(jì)算的大規(guī)模IT運(yùn)營架構(gòu)逐步擺脫隔離性、壟斷性，使公共服務(wù)得以構(gòu)建在開放的公共化標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)基礎(chǔ)上，并隨著技術(shù)發(fā)展而持續(xù)降低成本。

大規(guī)模的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，在基礎(chǔ)形態(tài)上主要有兩種模式：虛擬化計(jì)算與集群計(jì)算。其實(shí)這兩種方式并無完全的割離既可分別部署，也可相互結(jié)合。

大規(guī)模虛擬化計(jì)算

虛擬化計(jì)算技術(shù)已經(jīng)逐步成為云計(jì)算服務(wù)的主要支撐技術(shù)，特別是在計(jì)算能力租賃、調(diào)度的云計(jì)算服務(wù)領(lǐng)域起著非常關(guān)鍵的作用。

在大規(guī)模計(jì)算資源集中的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心，以X86架構(gòu)為基準(zhǔn)的不同服務(wù)器資源，通過虛擬化技術(shù)將整個數(shù)據(jù)中心的計(jì)算資源統(tǒng)一抽象出來，形成可以按一定粒度分配的計(jì)算資源池（如圖2所示）。虛擬化后的資源池屏蔽了各種物理服務(wù)器的差異，形成了統(tǒng)一的、云內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)化的邏輯CPU、邏輯內(nèi)存、邏輯存儲空間、邏輯網(wǎng)絡(luò)接口，任何用戶使用的虛擬化資源在調(diào)度、供應(yīng)、度量上都具有一致性。

虛擬化技術(shù)不僅消除了大規(guī)模異構(gòu)服務(wù)器的差異化，其形成的計(jì)算池可以具有超級的計(jì)算能力，一個云計(jì)算中心的物理服務(wù)器達(dá)到數(shù)萬臺是一個很正常的規(guī)模。一臺物理服務(wù)器上運(yùn)行的虛擬機(jī)數(shù)量是動態(tài)變化的，當(dāng)前一般是4~20個，某些高密度的虛擬機(jī)可以達(dá)到100:1的虛擬比(即一臺物理服務(wù)器上運(yùn)行100個虛擬機(jī))，在CPU性能不斷增強(qiáng)(主頻提升、多核多路)、當(dāng)前各種硬件虛擬化(CPU指令級虛擬化、內(nèi)存虛擬化、橋片虛擬化、網(wǎng)卡虛擬化)的輔助下，物理服務(wù)器上運(yùn)行的虛擬機(jī)數(shù)量會迅猛增加。一個大型IDC中運(yùn)行數(shù)十萬個虛擬機(jī)的情形是可預(yù)見的，當(dāng)前的云服務(wù)IDC在業(yè)務(wù)規(guī)劃時，已經(jīng)在考慮這些因素。

在虛擬化云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，超高密度的虛擬機(jī)數(shù)量引入了有別于任何以往傳統(tǒng)意義上數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)承載問題，在表象相似的網(wǎng)絡(luò)平臺上，“服務(wù)器/虛擬機(jī)”的數(shù)量在單位空間和單位網(wǎng)絡(luò)接口劇增，對基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)發(fā)表項(xiàng)、吞吐能力、突發(fā)流量吸收提出了苛刻的要求。

虛擬化的云中，計(jì)算資源能夠按需擴(kuò)展、靈活調(diào)度部署，這由虛擬機(jī)的遷移功能實(shí)現(xiàn)，虛擬化環(huán)境的計(jì)算資源必須在二層網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)透明化遷移。

透明環(huán)境不僅限于數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，對于多個數(shù)據(jù)中心共同提供的云計(jì)算服務(wù)，要求云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)中心內(nèi)部、數(shù)據(jù)中心之間均實(shí)現(xiàn)透明化交換，這種服務(wù)能力可以使客戶分布在云中的資源邏輯上相對集中(如在相同的一個或數(shù)個VLAN內(nèi))，而不必關(guān)心具體物理位置；對云服務(wù)供應(yīng)商而言，透明化網(wǎng)絡(luò)可以在更大的范圍內(nèi)優(yōu)化計(jì)算資源的供應(yīng)，提升云計(jì)算服務(wù)的運(yùn)行效率、有效節(jié)省資源和成本。

大規(guī)模集群計(jì)算

集群計(jì)算很早就廣泛應(yīng)用了，只是在不同的領(lǐng)域有著不同的表現(xiàn)形式，或者說有不同的術(shù)語，如在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的并行計(jì)算或高性能計(jì)算當(dāng)前主要以集群計(jì)算的方式實(shí)現(xiàn)。集群通過一組松散集成的計(jì)算機(jī)軟件和/或硬件連接起來，高度緊密地協(xié)作完成計(jì)算工作，在某種意義上，集群可以被看作是一臺計(jì)算機(jī)。

人們使用集群的目的是為了獲得強(qiáng)大的計(jì)算能力，雖然這可以通過購買具備超級計(jì)算能力的大型機(jī)來實(shí)現(xiàn)，但是那樣在成本投入上是巨大的。對于一般計(jì)算機(jī)，計(jì)算能力是有限的，雖然摩爾定律(摩爾定律被普遍認(rèn)為在過去30年相當(dāng)有效，未來10~15年依然適用)說計(jì)算能力每18個月可以翻一番，但要達(dá)到大型機(jī)的性能，很長一段時間內(nèi)還是難以實(shí)現(xiàn)的。因此，為突破摩爾定律的限制，將多臺低成本計(jì)算機(jī)通過集群方式，以并行計(jì)算來獲取更大的計(jì)算能力，成為各種追求高性能計(jì)算領(lǐng)域的主流方向。

以互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用為例，有的計(jì)算服務(wù)要求提供超級計(jì)算能力，如大型搜索引擎的構(gòu)建，就是大量服務(wù)器群共同協(xié)作實(shí)現(xiàn)的巨量計(jì)算。

科研領(lǐng)域并行計(jì)算的主流技術(shù)是MPI(Message Passing Interface)，但以支持Fortran、C語言的科學(xué)計(jì)算為優(yōu)勢。云計(jì)算領(lǐng)域的代表性技術(shù)是Hadoop(還有其他類似的分布式計(jì)算技術(shù))，突出商用的擴(kuò)展性架構(gòu)、大數(shù)據(jù)量處理，大大簡化開發(fā)難度，屏蔽系統(tǒng)底層的復(fù)雜性。

Hdoop是目前在互聯(lián)網(wǎng)使用廣泛的一種云計(jì)算支撐架構(gòu)，借助于Hadoop, 程序員可以輕松地編寫分布式并行程序，將其運(yùn)行于大型計(jì)算機(jī)集群上，完成海量數(shù)據(jù)的計(jì)算。這一類的集群架構(gòu)將服務(wù)器按群分置不同角色群，角色協(xié)同完成大規(guī)模計(jì)算任務(wù)，這些角色包括：NameNode，在 HDFS 內(nèi)部提供元數(shù)據(jù)服務(wù)；DataNode，為 HDFS 提供存儲塊。NameNode 是一個通常在 HDFS 實(shí)例中的單獨(dú)機(jī)器上運(yùn)行的軟件，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)名稱空間和控制外部客戶機(jī)的訪問。DataNode 響應(yīng)來自 HDFS 客戶機(jī)的讀寫請求。NameNode 與每個 DataNode 有定期心跳（heartbeat）消息檢查健康性。

分布式文件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需求對應(yīng)到網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)上主要有：并發(fā)吞吐性能、可伸縮性、容錯需求等。

HDFS的目標(biāo)就是構(gòu)建在大規(guī)模廉價機(jī)器上的分布式文件系統(tǒng)集群，一個文件可以表示為其內(nèi)容在不同位置的多個拷貝。這樣做帶來兩個好處：訪問同個文件時可以從多個服務(wù)器中獲取從而改善服務(wù)的伸縮性；另外就是提高了容錯能力，某個副本損壞了，仍然可以從其他服務(wù)器節(jié)點(diǎn)獲取該文件。同時，集群內(nèi)部還通過心跳檢測、集群的負(fù)載均衡等特性提升容錯性。

傳統(tǒng)HDFS采用一種稱為rack-aware的策略來改進(jìn)數(shù)據(jù)的可靠性、有效性和網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用，典型的組網(wǎng)邏輯如圖3所示。圖3中每個交換及所接服務(wù)器被安裝在數(shù)據(jù)中心的同一個機(jī)架(rack)內(nèi)，該交換機(jī)稱為Top of rack switch，典型情況下每個機(jī)架內(nèi)部署40臺服務(wù)器(國外比較流行，國內(nèi)當(dāng)前達(dá)到這樣密度的IDC很少)，一般采用48千兆端口的交換機(jī)，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中會采用4~8個千兆上行，因此每個機(jī)架上行的帶寬收斂比一般在5:1~10:1。

不同機(jī)架間的兩臺機(jī)器的通信需要通過交換機(jī)，通常情況下，同一個機(jī)架內(nèi)的兩個節(jié)點(diǎn)間的帶寬會比不同機(jī)架間的兩臺機(jī)器的帶寬大。因此Hadoop 的一個假設(shè)是：機(jī)架內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的傳輸速度快于機(jī)架間節(jié)點(diǎn)的傳輸速度。

通過一個稱為Rack Awareness的過程，Namenode決定了每個Datanode所屬的rack id。一個簡單但沒有優(yōu)化的策略就是將副本存放在單獨(dú)的機(jī)架上。這樣可以防止整個機(jī)架（非副本存放）失效的情況，并且允許讀數(shù)據(jù)的時候可以從多個機(jī)架讀取。這個簡單策略設(shè)置可以將副本分布在集群中，有利于組件失敗情況下的負(fù)載均衡。但是，這個簡單策略加大了寫的代價，因?yàn)橐粋€寫操作需要傳輸block到多個機(jī)架。

為了降低整體的帶寬消耗和讀延時，HDFS會盡量讓reader讀最近的副本。如果在reader的同一個機(jī)架上有一個副本，那么就讀該副本。如果一個HDFS集群跨越多個數(shù)據(jù)中心，那么reader也將首先嘗試讀本地?cái)?shù)據(jù)中心的副本。

HDFS支持?jǐn)?shù)據(jù)的均衡分布處理，如果某個Datanode節(jié)點(diǎn)上的空閑空間低于特定的臨界點(diǎn)，那么就會啟動一個計(jì)劃，自動地將數(shù)據(jù)從一個Datanode搬移到空閑的Datanode。當(dāng)對某個文件的請求突然增加，那么也可能啟動一個計(jì)劃創(chuàng)建該文件新的副本，并分布到集群中以滿足應(yīng)用的要求。

Hadoop系統(tǒng)在開發(fā)過程中關(guān)注了數(shù)據(jù)交換對象(計(jì)算節(jié)點(diǎn))之間的距離，實(shí)際上是考慮了網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型中帶寬不匹配的因素。這種因素的引入，不僅編程人員需要關(guān)心，業(yè)務(wù)部署人員、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員也都要關(guān)心，在小規(guī)模環(huán)境下還能夠勉強(qiáng)運(yùn)行，但是如果要支持全互聯(lián)網(wǎng)級的大規(guī)模應(yīng)用，集群可能達(dá)到數(shù)千臺、數(shù)萬臺，業(yè)務(wù)的部署、擴(kuò)展、運(yùn)行、支撐都會存在很多問題。

隨著網(wǎng)絡(luò)交換萬兆技術(shù)的發(fā)展和設(shè)備成本的不斷降低，目前大規(guī)模集群的構(gòu)建也發(fā)展到新的階段，需要新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來支持和運(yùn)行：

* 無阻塞網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：滿足集群環(huán)境中所有服務(wù)器的對等通信要求，任意節(jié)點(diǎn)之間可以達(dá)到相等帶寬(當(dāng)前是以千兆為主)，服務(wù)器應(yīng)用程序不再關(guān)注數(shù)據(jù)交互節(jié)點(diǎn)是在一個機(jī)架內(nèi)還是在其他機(jī)架。

* 大規(guī)模集群能力：當(dāng)前2000臺規(guī)模的服務(wù)器集群已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)廣泛部署，隨著云計(jì)算業(yè)務(wù)的開發(fā)提供，更大規(guī)模的集群(5000~10000臺)將成為支持云計(jì)算的主流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，無阻塞架構(gòu)是這種網(wǎng)絡(luò)的基本要求。

* 足夠扁平化的架構(gòu)：所謂扁平化就是極大地減少組網(wǎng)結(jié)構(gòu)層次，目前數(shù)據(jù)中心扁平化結(jié)構(gòu)以兩層物理網(wǎng)絡(luò)為主流。在還是千兆為主的服務(wù)器端口條件下，接入交換機(jī)的用戶端口數(shù)一般為48個千兆，要滿足無阻塞的跨機(jī)架帶寬，則上行帶寬需要5個萬兆(當(dāng)然也可以只使用40個千兆接入、4個萬兆上行)，而核心交換則需要高密的萬兆(>120)全線速能力。

圖4是一種新的無阻塞網(wǎng)絡(luò)模型，也被稱為CLOS組網(wǎng)結(jié)構(gòu)。在接入層交換機(jī)當(dāng)前可達(dá)到50個千兆端口(常規(guī)是48個，可用兩個萬兆自適應(yīng)千兆)，無阻塞上行5個萬兆到5臺高密萬兆核心設(shè)備，當(dāng)核心萬兆密度超過140端口，則整個集群規(guī)?？蛇_(dá)到7000臺服務(wù)器。網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃上將二層終結(jié)在接入層，使用等價路由將接入交換機(jī)的上行鏈路帶寬進(jìn)行負(fù)載分擔(dān)，從而可以實(shí)現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的無阻塞交換，任意服務(wù)器端口之間可以具有千兆線速的能力，完全消除了云計(jì)算集群內(nèi)部的帶寬限制因素。

消除了帶寬限制的無阻塞集群，應(yīng)用內(nèi)部交換數(shù)據(jù)變得足夠靈活，數(shù)據(jù)訪問不再受限于服務(wù)器的物理位置，將使得數(shù)據(jù)中心的流量在大范圍內(nèi)流動。以無阻塞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的大規(guī)模計(jì)算群，更有利于云計(jì)算性能的充分發(fā)揮。

云計(jì)算的大規(guī)模運(yùn)營，給傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和傳用應(yīng)用部署經(jīng)驗(yàn)都帶來了挑戰(zhàn)，新一代網(wǎng)絡(luò)支撐這種巨型的計(jì)算服務(wù)，不論是技術(shù)革新還是架構(gòu)變化，都需要服務(wù)于云計(jì)算的核心要求，動態(tài)、彈性、靈活，并實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)部署的簡捷化。

圖1 理想的云計(jì)算IT資源供應(yīng)模型

　　圖2 大規(guī)模虛擬化云計(jì)算

　　圖3 經(jīng)典的Hadoop組網(wǎng)結(jié)構(gòu)

　　圖4 大規(guī)模無阻塞集群網(wǎng)絡(luò)