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云计算趋势大剖析

云计算是继互联网之后的又一次大的信息技术浪潮。它已经无可争议地成了信息产业的主旋律。本文就北美围绕和利用云计算平台的创业,及发展趋势做一简单介绍。挂一漏万,在所难免。

  云计算是继互联网之后的又一次大的信息技术浪潮。它已经无可争议地成了信息产业的主旋律。本文就北美围绕和利用云计算平台的创业,及发展趋势做一简单介绍。挂一漏万,在所难免。

  何谓云计算

  什么是云计算?笔者发现,尽管人人都在谈论云计算,但不同的人,对云计算的理解是不同的。早在2008年初,维基百科对云计算的定义是:软件即服务(SaaS)+网格计算(Grid Computing)+虚拟计算(Virtual Computing)+管理系统(Management System),当然,随着这几年的演化,云计算的概念或定义与当初的不一样了。

  尽管不同的人对云计算的理解可能不同,但从这个原始定义中,我们能看出,云计算是多种技术发展融合的产物。云系统模型可以分三种,即公共云、私有云和混合云。如图1:

 

  图1 云系统模型

 

  如果按照服务类型划分,有四种,即:IaaS, PaaS,SaaS 和 NaaS,如图二(来自维基百科)所示。其中,IaaS包含了Storage as a Service。但也有人把Storage as a Service归入Platform as a Service中,各有各的道理。另外,值得指出的是也有人把个人云单列出来,个人云(Personal Cloud) 是指一个放在消费者家中的或小企业里的服务器,可以通过互联网在任何地点通过不同装置(手机 ,平板电脑和个人电脑等)访问的私有云。笔者以为,严格地说,个人云不能算作“云”,这里我们不做详细讨论。

 

  图2 云平台类型(转引自维基百科)

 

  图二里的 IaaS 包含了NaaS (Networks as a Service)。关于 NaaS 的内涵,不同的人可能也有不同的理解,但许多人已经认为,基于 OpenFlow xu讯协议的SDN (Software-Defined Networking) 是实现 NaaS的途径。 SDN将颠覆传统网络的建设方法,因此SDN 是最近云计算领域里比较热门的话题。由于SDN仍处于非常早期的阶段,大量的投资和许多创业者涌进了这个领域开始淘金。

  比如,去年7月, VMware用12.6亿美元收购了成立只有五年的 Nicira。更有甚者:去年十二月,Juniper Networks 用1.76亿美元收购了成立不到一年的 SDN公司 Contrail Systems,其热度可见一斑。

  云计算的细分领域

  虽然图2是人们普遍接受的云计算说明图,但是这个图太过简单,且不同的人对其内涵的理解也不甚相同,更无法解释云计算的基本特征,即“按需使用” (On-Demanding),也没有包括云计算的重要领域:大数据。

  当人们谈到按需使用计算资源时,许多过程必须是自动的。这种自动的需求包含在云计算涉及的许多细分领域,细分领域是许多创业公司和小公司的机会。我把云计算细分领域列在表一里,由于没有统一的标准,这种分法带有相当的主观性。同时,并不是每个系统都具备或都需要这些子系统。有的子系统,比如SDN,还是新领域。目前,可以提供IaaS/PaaS/SaaS服务的公司很多, 既有传统的大公司,也有新的创业公司。 但无论如何,为了实现On-demanding (按需使用,按使用付费)的目标,很多过程必须自动化,而不能手工完成。

  云计算概念从2007年到2008年开始炒热,经过几年的快速发展,已经有了长足的进展, 涌现出众多的云服务供应商。表一列举了一些典型的供应商,显然, 现在已经不可能把所有的云计算服务供应商都列在这个简单的表中。 这个清单不仅越来越长,而且还在快速增加中。

 

  表1 云计算服务供应商

 

  大数据

  大数据是不同于传统的商业智能,大数据的价值是通过精炼建模过程中来发现的。

  由于云计算包含了许多细分领域,不同领域的发展是不平衡的,请看图3的技术周期预测:

 

  图3 技术周期预测

 

  依据这个预测图,云计算应用领域之一的大数据还处在上升期,大数据技术及服务市场呈快速增长之势。某种程度上可以说,“大数据”和云计算是相伴而生,这个领域里,最主要的两项技术是NOSQL数据库和大规模并行数据处理技术(Hadoop为代表)。经过几年的发展,更多的技术已经涌现或进化成(或包装成)云计算技术平台,按照数据处理的时间性需求,我们把大数据的各种技术列在表二中。

分类

技术

特点与应用

批处理分析(Batch)

分析与处理或查询平台:

Hadoop

用于从几分钟到数小时的数据存储,分析和报告, PB级的日志处理, 社交网络的行为分析, 信号分析,图像处理,转换与分析, GPS记录分析,基因序列分析,信用卡欺诈分析等等。据2012年六月报道,yahoo已经有四万多台服务器在运行用hadoop开发的应用。

数据库管理系统:

HDFS

近实时分析(

Near-Real Time Analytics )

分析与处理或查询平台:

Gridgain

Impala

Shark

ElasticSearch

几秒到几分钟内的快速特定和互动查询。

数据库管理系统:

Aerospike, Cassandra, CouchDB, Hbase, MongoDB, Redis, Riak

Spire

实时分析(

Real Time Analytics)

通用性平台:

S4,Storm

实时数据流处理(一秒以内)

CEP 平台:

Hstreaming, StreamBase Complex Event Processing (CEP)/ StreamBase LiveView , Streambase, SQLStream, OpenCQ,NiagaraCQ, TelegraphCQ, Gemfire, CEDR, Cayuga, Sase+,Amit, Progress Apama, Tibco Business Events, Esper/Nesper,Aleri/Coral8, OracleCEP

  表2的说明:

  Hadoop和HDFS就不多说了,这两项技术已经成了大数据和云计算事实上的标准了。 众多的开发都在使用Hadoop和HDFS。

  GridGain 是由网格技术演化而来的,可以把它当成Hadoop 的替代方案,它支持Java、Scala和Groovy三种语言。Impala是基于谷歌的查询引擎Dremel由云计算服务商Cloudera开发出来的,据有关报道,Impala比Cassandra快得多。

  而Shark是Spark的一个模块,Spark是一个分布式,基于内存的分析系统。ElasticSearch是用Java语言开发的一个基于Lucene的开源,分布式,RESTful搜索引擎。Aerospike号称第一个支持ACID 的NOSQL数据库系统。Cassandra以Amazon的Dynamo为基础,结合了Google BigTable的NOSQL数据库系统。CouchDB 是一个开源的面向文档的数据库系统,可以通过 RESTful 和 (JSON) API 访问。HBase是Apache的Hadoop项目的子项,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。MongoDB是面向文档的数据库系统,MongoDB, CouldDB 和Cassandra是最流行的NOSQL数据库系统。Riak 也是以Amazon的Dynamo为基础,它是用ANSI C开发的。Spire 号称功能齐全,支持JDBC, RESTful, JSON的数据库系统。它并不使用NOSQL数据库常用的分片技术。Spire是由一个创业企业(DrawnToScale)开发的。

  S4的全称是:Simple Scalable Stream System, 最早是由yahoo实验室在2008年开发,2010年十月成为Apache的开源项目。S4是一个通用的,分布式的,可扩展性,容错性应用平台,使程序员可以很容易地开发应用程序的无限连续的数据流处理。

  Storm也是一个自由和开放源码的分布式实时计算系统(被Twitter购得后)。可处理无限的数据流,与Hadoop类似,但不同的是做实时的批处理。Storm很简单,可以使用任何编程语言。Storm可用在线实时分析,机器学习,连续计算,分布式RPC,ETL等。它是可扩展性,容错,保证您的数据将被处理,很容易设置和操作。本质而言,Storm是一个复杂事件处理系统(Complex Event Processing - CEP)。

  CEP 处理或加工的信息流(数据),并跟踪和分析有关的事情发生(事件),并从中得出一个结论。数据可以有多个来源,结合来自多个来源的数据来推断事件或较为复杂的情况。复杂事件处理的目标是要找出有意义的事件(如机会或威胁),并尽快地回应。

  今天,大容量的事件流自然地存在于各种环境,包括物联网传感设备,金融服务,网络监视器等等,及时从这样的事件流中提取有用的信息。 CEP旨在提供一套核心功能:

过滤消除不必要的事件相关检测复杂的模式,在不同的事件。聚合计算汇总值。转换生成新的事件类型。

  比如,在金融领域,可以应用CEP来监控可疑的资金转移—— 所有提款(ATM,支票等),欺诈检测,两个信用卡购买发送警报通知, 市场趋势与汇率监测, 客户服务等等。

  表2中除了S4和Storm外,都属于或来源于CEP类的处理平台或引擎。其中,NiagaraCQ是由几个来自于清华和中科大的毕业生在博士论文中提出的系统。论文曾获得2010年ACM SIGMOD十年最佳论文奖。 CEP早在“大数据”或云计算之前就存在了,从CEP供应商的角度,“大数据”早就存在了。如果云计算比作长江的话,诸如CEP,虚拟计算,软件即服务,NOSQL, 网格计算/分布式计算等技术就像上游的支流(金沙江,嘉陵江等等),云计算是由这些技术汇聚而成的,当然不是这些技术的简单相加, 其中把这些技术聚在一起的主要驱动力是Usage on Demanding(按需使用)。云计算领域,集中了许多创业公司,专注于报道创业公司的网站http://startup50.com列举了25家热门云计算公司的清单,请参见表三。

  云计算代表性创业公司

公司名称

业务领域

创建时间

AppZero

帮助客户移植应用到“云”上

2010年九月

Aryaka Networks

提供基于云的广域网优化和应用加速服务

2008年11月

Blue Jeans Networks

开发基于云的视频会议工具

2009年11月

BrightTag

开发基于云的数据整合工具

2009年

Cedexis

开发监控云和CDN性能的工具

2009年第四季度

CipherCloud

开发基于云的应用的安全工具

2010年

Cloudant

数据库作为服务(DaaS)的提供商

2008年

CPUsage

为高通量的任务,提供按需访问的计算能力

2010年10月

DinCloud

帮助小中型企业移植和/或配置到虚拟专用数据中心的台式机,服务器,存储,网络和应用程序。

2011年1月

Eucalyptus Systems

开发IaaS平台

2007年

HyTrust

研发虚拟安全工具

2009年4月

Nasuni

提供云存储服务

2009年

NetCitadel

为虚拟化,云计算和移动环境开发“软件”定义的安全解决方案。

2013年1月发布

OnApp

提供云服务,包括IaaS,CDN和存储服务。

2010年7月

Pertino

开发网络虚拟技术

2011年

Piston Cloud Computing

帮助企业创造私有云

2011年

Plivo

开发基于云的电话托管应用程序和服务。

2011年11月

Ravello System

为开发人员提供服务,不需任何改变,复制其现有的应用程序,并将它们部署到任何公共或私有云。

2011年

SaaS Markets

提供基础设施,企业可以用来启动应用程序商店。

2011年

Transverse

开发云和SaaS服务的收费平台

2011年

Veeva Systems

为生物医药行业提供基于云计算的客户关系管理(CRM)和内容管理服务.

2007年

VirtualSharp

为基于云的应用和基础设施的提供灾难恢复(DR)服务。

2010年

VoloMetrix

提供基于云的企业社会智能平台,从协作应用,包括电子邮件,日历,即时通讯,企业社交网络的匿名数据进行提取和分析。使企业了解和管理人员和团队都在做什么,提升企业效率。

2011年

WatchDox

提供基于云的存储和协作工具。

2009年

Zscaler

提供云安全工具

2008年

  表3 :蓝色行的是被美国CIO网站评为2013年前10名的创业公司。

  从表三我们可以看出,很多创业公司都选择云计算工具类或某项细分服务方向,因为直接做平台类的,如果没有基础,将首先面对大公司的竞争。还有,据笔者掌握的信息,很多创业团队选择大数据应用方向,这也是一个容易入手的切入点。很多创业团队在开发产品过程中,为了降低成本,也选择云平台(主要是IaaS, PaaS)作为研发环境,那么在选择云服务平台时,都要注意哪些方面呢?下面或许是该考虑的要点:

高可靠性(high Reliability)价格.安全性.编程接口(API)服务水平协议(SLA).技术支持或服务配置管理( Configuration Management).移植性(Migration).高可用性(High Availability).

  未来一年的趋势

  云计算领域仍在快速地发展中,根据各方面的综合信息,未来一年的发展,下面一些话题更值得关注:

  1.对许多大中型企业来说,已经过了概念炒作,观望期,开始进入实施期和应用期。

  2.云计算和移动互联网将更融而为一

  3.SDN将引起更高度的关注

  4.大数据应用和大数据工具将获得更大的影响力

  5.云计算的标准将开始提上日程

  6.软件产品模式将更快式微,被SaaS模式取代,许多软件将以SaaS的形式出现。

  7.个人云(Personal Cloud)将开始兴旺

  (文/五湖客)

  • 责任编辑:张棋

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