云計算由Google提出，隨后在互聯(lián)網(wǎng)界風起“云”涌，隨之而來的云計算服務和技術(shù)平臺成功案例層出不窮，如Google的GFS、 MapReduce、Bigtable、Chubby和App Engine，亞馬遜的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront，微軟的Azure、SQL、“.Net”和 Live服務，開源云計算平臺的HDFS、HBase和Eucalyptus，VMware的虛擬化平臺等。

1 云計算的核心技術(shù)

云計算主要基于資源虛擬和分布式并行架構(gòu)兩大核心技術(shù)，同時互聯(lián)網(wǎng)上有大量的開源軟件為用戶提供支撐，如Xen、KVM、Lighttpd、 Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云計算技術(shù)有效地節(jié)約了云服務商的硬件投入、軟件開發(fā)成本和維護成本。

虛擬化技術(shù)最早由VMware公司引入并在X86 CPU上實現(xiàn)。虛擬化平臺將服務器虛擬為多個性能可配的虛擬機(VM)，對整個集群系統(tǒng)中所有VM進行監(jiān)控和管理，并根據(jù)實際資源使用情況對資源池靈活分配和調(diào)度。

分布式并行架構(gòu)是云計算的另一個核心技術(shù)，用于將大量的機器整合為一臺超級計算機，提供海量的數(shù)據(jù)存儲和處理服務。整合后的超級計算機通過分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫和MapReduce技術(shù)，提供海量文件存儲、海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和統(tǒng)一的海量數(shù)據(jù)處理編程方法和運行環(huán)境[1-3]。

2 虛擬化技術(shù)

虛擬化技術(shù)主要分為兩個層面：物理資源池化和資源池管理。其中物理資源池化是把物理設備由大化小，將一個物理設備虛擬為多個性能可配的最小資源單位;資源池管理是對集群中虛擬化后的最小資源單位進行管理，根據(jù)資源的使用情況和用戶對資源的申請情況，按照一定的策略對資源進行靈活分配和調(diào)度，實現(xiàn)按需分配資源[4-7]。

2.1 物理資源的池化

云計算平臺如圖1所示。物理硬件設備的虛擬化對象包括服務器、存儲、網(wǎng)絡、安全等多個方面，不同的虛擬化技術(shù)從不同角度解決系統(tǒng)的各種問題。

(1)服務器虛擬化

服務器虛擬化對服務器進行資源虛擬和池化，將一臺服務器虛擬為多個同構(gòu)的虛擬服務器，同時對集群中的虛擬服務器資源池進行管理。

(2)存儲虛擬化

存儲虛擬化主要是對傳統(tǒng)的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(SAN)、網(wǎng)絡附加存儲(NAS)設備進行異構(gòu)，將存儲資源按類型統(tǒng)一集中為一個大容量的存儲資源，并將統(tǒng)一的存儲資源通過分卷、分目錄的權(quán)限和資源管理方法進行池化，然后將虛擬存儲資源分配給各個應用使用，或者是直接分配給最終用戶使用。

(3)網(wǎng)絡虛擬化

網(wǎng)絡虛擬化將一個物理網(wǎng)絡節(jié)點虛擬成多個虛擬的網(wǎng)絡設備(交換機、負載均衡器等)，并進行資源管理，配合虛擬機和虛擬存儲空間為應用提供云服務。

2.2 資源池的管理和使用

資源池由云管理平臺實現(xiàn)統(tǒng)一的管理、調(diào)度和監(jiān)控，涉及云平臺的合理使用和維護管理。云管理平臺共分為4個管理層面，分別為：設備的管理、虛擬資源的管理、服務的管理和租戶管理。

(1)設備管理

設備管理為云計算平臺的硬件設備提供管理和告警功能，主要包括系統(tǒng)管理員在日常的維護工作中查詢各物理設備性能情況，并對如應用服務器的CPU使用率、內(nèi)存使用率、硬盤使用率、網(wǎng)絡接口使用率、存儲設備的空間使用率、IO情況等關(guān)鍵指標進行監(jiān)控。用戶可以根據(jù)應用物理設備的實際配置，設置相應的監(jiān)控閾值，系統(tǒng)會自動啟動對相應指標的監(jiān)控并報警。

(2)虛擬資源管理

虛擬資源管理為各種應用提供虛擬資源的統(tǒng)一管理、資源分配和靈活調(diào)度，同時還包括系統(tǒng)管理員在日常的維護工作中查詢各個最小虛擬資源的性能情況，并對應用虛擬機的CPU使用率、內(nèi)存使用率、硬盤使用率、網(wǎng)絡接口使用率，虛擬存儲(如亞馬遜的EBS)的空間使用率、IO情況等關(guān)鍵指標進行監(jiān)控。用戶可以根據(jù)虛擬資源的實際配置，設置相應的監(jiān)控閾值，系統(tǒng)會自動啟動對相應指標的監(jiān)控并報警。

(3)服務管理

服務管理包括服務模板、服務實例、服務目錄等管理。服務管理在虛擬資源的基礎(chǔ)上，快速向租戶提供用戶指定的操作系統(tǒng)、應用軟件等軟件資源。

(4)租戶管理

租戶管理對每一個租戶對應的資源群進行管理，內(nèi)容包括資源的種類、數(shù)量、分布情況等，同時對租戶生命周期進行管理，包括租戶的申請、審核、正常、暫停、注銷等。

2.3 集群的故障定位與維護

Google的集群維護方式給我們留下了深刻的印象，維護人員推著小推車對損壞的機器進行更換，故障定位通過定制PC的故障燈進行判斷(在通用的因特網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)應用中，計算資源通常使用通用PC機)。目前所有的云平臺對物理機和虛擬機的監(jiān)控、告警，都是按照機器的IP地址作為機器的編號進行管理。對于承載著虛擬機的物理機而言，其Host OS模塊的IP地址對應和代表著物理機器在集群中的唯一標志。IP地址的分配一般采用兩種方式：采用動態(tài)主機配置協(xié)議(DHCP)方式自動獲取;通過手工指定方式確定。由于集群中機器很多，手工指定工作量非常巨大，因此通常采用DHCP的方式對IP地址進行分配。

但是維護人員在云管理平臺上發(fā)現(xiàn)物理設備出了故障，維護人員無法通過IP地址對應到故障機器的具體物理位置，通用的PC機又沒有故障燈等輔助定位手段。定位故障機器的物理位置并更換或維護它成為一個復雜和繁瑣的過程。

在的虛擬化集群中，可以采用簡單而有效的方法解決此問題。對于每一臺物理機器，配置一個USB接口的KEY，KEY中保存了物理機器的位置信息，同時 USB KEY與物理位置直接綁定(如綁在機架上)。機器在啟動時，會到USB KEY中讀取物理位置信息，根據(jù)讀取的物理位置信息，依據(jù)固定的算法和物理信息算出機器的IP地址，并在管理平臺中體現(xiàn)。這樣，每個物理機器的IP地址就與物理位置綁定，在物理機器故障時，維護人員在云管理平臺可以準確獲取故障機器的IP地址和物理位置。

2.4 資源池的分組與異構(gòu)

對于服務器的虛擬化，由于架構(gòu)不同，SUN、IBM等廠家的小型機虛擬化都采用相互獨立的架構(gòu)，與基于X86架構(gòu)的虛擬化系統(tǒng)(如XEN、KVM等)無法兼容，因此造成了資源浪費。[!--empirenews.page--]

對于服務器虛擬化的異構(gòu)問題，可以從兩個層面去解決：(1)通過資源池的分組，對不同架構(gòu)的服務器和小型機進行虛擬化，不同架構(gòu)的資源池歸于一個獨立的組，針對不同的應用，分配特定的虛擬機資源。(2)通過業(yè)務的定制和調(diào)度，將不同架構(gòu)的虛擬化平臺通過管理融合，實現(xiàn)異構(gòu)虛擬機的調(diào)度。

異構(gòu)資源池如圖2所示。在云計算平臺中，把IBM的PowerSystems小型機集群通過IBM的PowerVM系統(tǒng)虛擬為基于 PowerSystems架構(gòu)的計算資源池，把HP的小型機集群通過HP的VSE系統(tǒng)虛擬為基于HP架構(gòu)的計算資源池，把X86架構(gòu)的計算資源通過 XENKVM系統(tǒng)虛擬為基于X86的ZXVE資源池。在業(yè)務部署時，不同的應用的可以根據(jù)自己的業(yè)務特點和操作系統(tǒng)特點，選擇性地部署在不同的資源池上，從而實現(xiàn)虛擬化對各類小型機的異構(gòu)。X86架構(gòu)的計算資源池、PowerSystems架構(gòu)的計算資源池和HP架構(gòu)的計算資源池分別受各自的虛擬化管理軟件(如VMM、IVM和gWLM)管理。在VMM、IVM和gWLM的上層，可以通過融合的虛擬化管理器(iVMM)，對3個計算資源池進行統(tǒng)一管理。

圖3所示為虛擬資源對應用實現(xiàn)異構(gòu)的方法。此方法的核心在于4個方面：iVMM、業(yè)務調(diào)度器、業(yè)務系統(tǒng)針對不同的資源池架構(gòu)提供應用功能相同的不同版本、iVMM和業(yè)務調(diào)度器之間的OCCI擴充接口。

在業(yè)務應用層面，針對業(yè)務系統(tǒng)，本文增加業(yè)務調(diào)度器模塊。業(yè)務調(diào)度器根據(jù)業(yè)務的繁忙程度，向iVMM申請增加或減少虛擬機資源，并調(diào)整負載均衡策略。業(yè)務系統(tǒng)針對不同的資源池架構(gòu)，需要準備與之對應的功能相同的不同版本。OCCI擴充接口的工作流程為：

業(yè)務系統(tǒng)的業(yè)務調(diào)度器通過OCCI接口向云計算平臺申請資源，同時向云計算平臺提供業(yè)務系統(tǒng)可以支持的操作系統(tǒng)等信息，并提供優(yōu)先級信息。

云計算平臺根據(jù)業(yè)務系統(tǒng)的請求和云內(nèi)資源的空閑情況，分配計算資源，通過OCCI接口通知業(yè)務調(diào)度器云計算平臺向業(yè)務系統(tǒng)提供了何種架構(gòu)的計算資源。

業(yè)務調(diào)度器根據(jù)申請到的資源情況，將業(yè)務處理機的操作系統(tǒng)、業(yè)務版本等模板信息通過OCCI接口通知云計算平臺，由云計算平臺進行操作系統(tǒng)和業(yè)務程序的部署，完成后提交給業(yè)務系統(tǒng)進行使用。

3 分布式技術(shù)

分布式技術(shù)最早由Google規(guī)模應用于向全球用戶提供搜索服務，因此必須要解決海量數(shù)據(jù)存儲和快速處理的問題。其分布式的架構(gòu)，可以讓多達百萬臺的廉價計算機協(xié)同工作。分布式文件系統(tǒng)完成海量數(shù)據(jù)的分布式存儲，分布式計算編程模型MapReduce完成大型任務的分解和基于多臺計算機的并行計算，分布式數(shù)據(jù)庫完成海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲。互聯(lián)網(wǎng)運營商使用基于Key/Value的分布式存儲引擎，用于數(shù)量巨大的小存儲對象的快速存儲和訪問。

3.1 分布式文件系統(tǒng)

分布式文件系統(tǒng)的架構(gòu)，不管是Google的GFS還是Hadoop的HDFS，都是針對特定的海量大文件存儲應用設計的。系統(tǒng)中有一對主機，應用通過文件系統(tǒng)提供的專用應用編程接口(API)對系統(tǒng)訪問。分布式文件系統(tǒng)的應用范圍不廣的原因主要為：主機對應用的響應速度不快，訪問接口不開放。

主機是分布式文件系統(tǒng)的主節(jié)點。所有的元數(shù)據(jù)信息都保存在主機的內(nèi)存中，主機內(nèi)存的大小限制了整個系統(tǒng)所能支持的文件個數(shù)。一百萬個文件的元數(shù)據(jù)需要近 1G的內(nèi)存，而在云存儲的應用中，文件數(shù)量經(jīng)常以億為單位;另外文件的讀寫都需要訪問主機，因此主機的響應速度直接影響整個存儲系統(tǒng)的每秒的讀入輸出次數(shù) (IOPS)指標。解決此問題需要從3個方面入手：

(1)在客戶端緩存訪問過的元數(shù)據(jù)信息。應用對文件系統(tǒng)訪問時，首先在客戶端查找元數(shù)據(jù)，如果失敗，再向主機發(fā)起訪問，從而減少對主機的訪問頻次。

(2)元數(shù)據(jù)信息存放在主機的硬盤中，同時在主機的內(nèi)存中進行緩存，以解決上億大文件的元數(shù)據(jù)規(guī)模過大的問題。為提升硬盤可靠性和響應速度，還可使用固態(tài)硬盤(SSD)硬盤，性能可提升10倍以上。

(3)變分布式文件系統(tǒng)主機互為熱備用的工作方式為1主多備方式(通常使用1主4備的方式)，通過鎖服務器選舉出主用主機，供讀存儲系統(tǒng)進行改寫的元數(shù)據(jù)訪問服務，如果只是讀訪問，應用對元數(shù)據(jù)的訪問將被分布式哈希表(DHT)算法分配到備用主機上，從而解決主機的系統(tǒng)“瓶頸”問題

對于分布式文件系統(tǒng)，外部應用通過文件系統(tǒng)提供的專用API對其進行訪問，這影響了分布式文件系統(tǒng)的應用范圍。對于標準的POSIX接口，可以通過 FUSE的開發(fā)流程實現(xiàn)，但將損失10%~20%的性能。對于網(wǎng)絡文件系統(tǒng)(NFS)，在實現(xiàn)POSIX接口的基礎(chǔ)上，可以直接調(diào)用Linux操作系統(tǒng)的 NFS協(xié)議棧實現(xiàn)。

3.2 Key/Value存儲引擎

Key/Value存儲引擎最大的問題在于路由變更后，數(shù)據(jù)如何快速地實現(xiàn)重新分布。Key/Value存儲引擎如圖4所示?？梢砸M虛擬節(jié)點的概念，將整個Key值映射的RING空間劃分成Q個大小相同的Bucket(虛擬節(jié)點，Key的映射算法推薦采用MD5)。每個物理節(jié)點根據(jù)硬件配置情況負責多個 Bucket區(qū)間的數(shù)據(jù)。同一個Bucket上的數(shù)據(jù)落在不同的N 個節(jié)點上，通常情況下N =3。我們將DCACHE的Q設定成10萬，即把整個RING空間分成了10萬份，如果整個DCACHE集群最大容量為50 TB，每個區(qū)間對應的數(shù)據(jù)大小僅為500 MB。對500 MB的數(shù)據(jù)進行節(jié)點間的遷移時間可以少于10 s。圖4中，N =3，Bucket A中的數(shù)據(jù)存儲在B、C、D 3個節(jié)點。

Key/Value存儲引擎是一個扁平化的存儲結(jié)構(gòu)，存儲內(nèi)容通過Hash算法在各節(jié)點中平均分布。但是在一些應用中，業(yè)務需要對Key/Value存儲引擎進行類似目錄方式的批量操作(如在CDN項目中，網(wǎng)站向CDN節(jié)點推送內(nèi)容時，需要按照網(wǎng)頁的目錄結(jié)構(gòu)進行增加和刪除)，Key/Value存儲引擎無法支持這樣的需求?？梢栽贙ey/Value存儲引擎中增加一對目錄服務器，存儲Key值與目錄之間的對應關(guān)系，用于對目錄結(jié)構(gòu)的操作。當應用訪問 Key/Value存儲引擎時，仍然按照Hash方式將訪問對應到相應的節(jié)點中，當需要目錄操作時，應用需要通過目錄服務器對Key/Value存儲引擎進行操作，目錄服務器完成目錄操作和Key/Value方式的轉(zhuǎn)換。由于絕大多數(shù)項目中，大部分為讀操作，因此目錄服務器參與對Key/Value引擎訪問的次數(shù)很少，不存在性能“瓶頸”。[!--empirenews.page--]

4 結(jié)束語

云平臺的構(gòu)建是一個具有挑戰(zhàn)性的課題，本文詳細描述了虛擬化和分布式架構(gòu)兩大核心技術(shù)。在基礎(chǔ)設施即服務(IaaS)層面，著重描述了虛擬化技術(shù)，以及異構(gòu)的虛擬化云計算平臺的建設和應用，同時介紹了云管理平臺的功能。在分布式技術(shù)方面，介紹了分布式文件系統(tǒng)和Key/Value存儲引擎。對于分布式文件系統(tǒng)，本文著重介紹了主機“瓶頸”解決方案及存儲接口標準化的想法;對于Key/Value存儲引擎，本文提出了用于目錄化存儲的解決方案。