近年來，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和智慧城市成為了后互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代標(biāo)志性的IT技術(shù)和應(yīng)用。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)作為智慧城市的支撐，從技術(shù)和模式上為實(shí)現(xiàn)智慧城市打下了基礎(chǔ)。智慧城市在應(yīng)用上迎合了現(xiàn)代對(duì)城市精細(xì)化運(yùn)作的需求。在一定程度上，云計(jì)算成為了大數(shù)據(jù)和智慧城市的核心技術(shù)及使能技術(shù)。缺乏云計(jì)算的支撐，大數(shù)據(jù)和智能城市的實(shí)現(xiàn)將會(huì)面臨極大的技術(shù)與管理上的挑戰(zhàn)。

　　1.歷史發(fā)展推動(dòng)的技術(shù)變革

　　在后互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人類社會(huì)面臨著越來越復(fù)雜的問題，需要越來越強(qiáng)大的計(jì)算系統(tǒng)來協(xié)助解決。由此，IT基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模越來越大，形成了大量的規(guī)模在萬個(gè)節(jié)點(diǎn)以上的數(shù)據(jù)中心和集群系統(tǒng)。如此龐大的基礎(chǔ)設(shè)施，其管理成本和復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越傳統(tǒng)小型數(shù)據(jù)中心的成本與復(fù)雜度。要有效地利用如此大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施，必須要有一個(gè)高效的方法，能夠?qū)Υ笠?guī)模基礎(chǔ)設(shè)施以及相關(guān)的資源進(jìn)行自動(dòng)化的、動(dòng)態(tài)的管理和控制。

　　同時(shí)，復(fù)雜的問題和大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施，必然意味著更加復(fù)雜的計(jì)算以及更加大體量的數(shù)據(jù)。當(dāng)前很多復(fù)雜的問題以及海量的數(shù)據(jù)，都超越了單體高性能計(jì)算設(shè)備的能力。也就是說，目前已經(jīng)構(gòu)建的單體計(jì)算設(shè)備，其配備的計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力或者數(shù)據(jù)處理能力難以應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜問題或者如此體量的數(shù)據(jù)。

　　大規(guī)模、分布式基礎(chǔ)設(shè)施以及橫向擴(kuò)展的系統(tǒng)在這種情境下成為了一個(gè)必然的趨勢(shì)，由此推動(dòng)了云計(jì)算的形成。

　　2.云計(jì)算的本質(zhì)

　　巨型的IT基礎(chǔ)設(shè)施帶來多方面的挑戰(zhàn)，從技術(shù)層面看，其挑戰(zhàn)有2個(gè)：

   （1）如何有效地管理和整合超大規(guī)模IT基礎(chǔ)設(shè)施，形成高效運(yùn)作、具有超大資源和能力的系統(tǒng)？

   （2）如何高效地利用集群系統(tǒng)應(yīng)對(duì)復(fù)雜問題，特別是海量數(shù)據(jù)的處理？

　　從運(yùn)營層面看，其挑戰(zhàn)也有2個(gè)：

   （1）如何完成資源和能力的交付？

   （2）如何實(shí)現(xiàn)資源和能力的高效運(yùn)轉(zhuǎn)與運(yùn)營？

　　云計(jì)算的形成，針對(duì)性地響應(yīng)了上述挑戰(zhàn)：

　　在技術(shù)層面，云計(jì)算通過利用虛擬化技術(shù)等，管理IT基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)造由中央管控、集中調(diào)配的資源池，實(shí)現(xiàn)IT資源的高效運(yùn)作；通過特定的應(yīng)用平臺(tái)或者框架，實(shí)現(xiàn)資源和任務(wù)的自動(dòng)管理與調(diào)度、透明的并行化處理等，支持對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。

　　在運(yùn)營層面，云計(jì)算通過按需索取的形式在運(yùn)營層面進(jìn)行資源分配，利用虛擬化服務(wù)的形式交付資源和能力。利用云計(jì)算，小規(guī)模企業(yè)可以避免大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施的投資門檻，以租賃的形式獲得大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施的使用權(quán)，構(gòu)造自身的業(yè)務(wù)系統(tǒng)；大規(guī)模企業(yè)可以通過基礎(chǔ)設(shè)施的集約化建設(shè)和集中管理，提升資源的利用效率。

　　3.運(yùn)營商辦公云架構(gòu)

　　結(jié)合移動(dòng)通信運(yùn)營商的業(yè)務(wù)背景，云計(jì)算可以支撐移動(dòng)通信運(yùn)營商的內(nèi)部辦公業(yè)務(wù)、通信業(yè)務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施管理業(yè)務(wù)以及增值業(yè)務(wù)等。

　　從內(nèi)部辦公業(yè)務(wù)角度看，移動(dòng)通信運(yùn)營商雇傭有大量的工作人員。這些工作人員的主要辦公都是基于信息化的手段，通過計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)無紙辦公與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同。因此，移動(dòng)通信運(yùn)營商的辦公過程中，需要有大量的桌面辦公電腦支撐。由此帶來的問題有以下幾個(gè)：

   （1）大量、分散的桌面辦公設(shè)備的日常維護(hù)工作量大。桌面辦公電腦的配置、地理上的分散以及其數(shù)量帶來了大量的日常維護(hù)工作，日常的維護(hù)無法高效、自動(dòng)化地完成。

   （2）分散的桌面電腦容易引起安全問題。桌面辦公設(shè)備的權(quán)限管控等難以完全統(tǒng)一實(shí)施；同時(shí)，分散在桌面電腦上的數(shù)據(jù)的保護(hù)，如私密性和完整性等，都難以開展；對(duì)于桌面電腦上的數(shù)據(jù)備份容災(zāi)就更難。

   （3）大部分的桌面電腦的利用率低下。大部分桌面電腦主要是用來應(yīng)對(duì)辦公的文書處理、資料錄入和檢索等簡單信息化應(yīng)用，由此大部分桌面電腦的計(jì)算和存儲(chǔ)資源被大大地浪費(fèi)。

　　利用云計(jì)算，可以有效地解決上述問題，具體的架構(gòu)如圖1所示：

圖1 業(yè)務(wù)智能運(yùn)維架構(gòu)圖

　　運(yùn)營商辦公云通過對(duì)物理資源進(jìn)行虛擬化處理，把物理資源構(gòu)造為兩個(gè)資源池：一個(gè)是辦公虛擬機(jī)池，一個(gè)是虛擬服務(wù)器池。其中辦公虛擬機(jī)池主要承載終端辦公的計(jì)算業(yè)務(wù)和臨時(shí)存儲(chǔ)業(yè)務(wù)，以及承載面向外部接入的應(yīng)用發(fā)布系統(tǒng)；虛擬服務(wù)器池主要承載后臺(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

　　4.辦公云的智能運(yùn)維

　　在運(yùn)營商辦公云中，資源的分配需要完成動(dòng)態(tài)的調(diào)整才能夠?qū)崿F(xiàn)高效的利用。運(yùn)營商辦公云需要對(duì)資源池內(nèi)各個(gè)獨(dú)立資源的使用情況進(jìn)行有效的監(jiān)控，了解該資源承載的用戶和系統(tǒng)的狀態(tài)，并對(duì)這些狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析挖掘，然后根據(jù)相應(yīng)的決策模型進(jìn)行決策，形成相應(yīng)的調(diào)整方案，最終通過相應(yīng)的運(yùn)維接口來完成資源的調(diào)整。

　　智能自動(dòng)優(yōu)化方案貫穿監(jiān)控、分析、決策、運(yùn)維四大流程，涉及用戶狀態(tài)監(jiān)控、系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控、運(yùn)維數(shù)據(jù)分析挖掘、資源自適應(yīng)調(diào)度模型、智能運(yùn)維模型、故障恢復(fù)模型和應(yīng)激式自動(dòng)化運(yùn)維等核心模塊。

    （1）用戶狀態(tài)監(jiān)控

    在虛擬化平臺(tái)核心部件和資源池主機(jī)中部署用戶狀態(tài)監(jiān)控探針，實(shí)時(shí)采集與用戶狀態(tài)和用戶體驗(yàn)密切相關(guān)的資源信息，包括虛擬機(jī)的用戶登錄時(shí)間、使用時(shí)間、使用習(xí)慣、用戶資源性能指標(biāo)（CPU、內(nèi)存、磁盤I/O、網(wǎng)絡(luò)等）。

    采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)根據(jù)多個(gè)維度進(jìn)行分類（如用戶的級(jí)別或權(quán)限、資源所屬的集群、用戶接入模式等），方便形成不同維度的用戶狀態(tài)性能指標(biāo)基線。

   （2）系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控

    在虛擬化平臺(tái)各個(gè)系統(tǒng)部件中部署系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控探針，實(shí)時(shí)采集與系統(tǒng)狀態(tài)密切相關(guān)的資源和狀態(tài)信息，其中包括：

    1）虛擬化平臺(tái)關(guān)鍵部件的性能監(jiān)控（CPU 、內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等核心參數(shù)）；

    2）虛擬化平臺(tái)提供服務(wù)的各Windows應(yīng)用服務(wù)器的性能監(jiān)控（CPU、內(nèi)存、磁盤I/O、網(wǎng)絡(luò)等核心參數(shù)）。

    采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)根據(jù)多種維度進(jìn)行分類（如系統(tǒng)部件所屬的層次、按服務(wù)時(shí)段等），方便形成不同維度的系統(tǒng)狀態(tài)性能指標(biāo)基線。

   （3）運(yùn)維數(shù)據(jù)分析挖掘

    通過監(jiān)控模塊獲得的大量非結(jié)構(gòu)化運(yùn)維信息數(shù)據(jù)，作為本模塊的輸入，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘，挖掘流程可以分成四個(gè)層次依次執(zhí)行。詳細(xì)層次結(jié)構(gòu)如表1所示。

表1 挖掘?qū)哟螜C(jī)構(gòu)表

    根據(jù)運(yùn)維信息的級(jí)別，本模塊使用不同的響應(yīng)流程：

    1）對(duì)于級(jí)別為“ 故障”、“ 錯(cuò)誤”類的運(yùn)維信息，本模塊會(huì)立即進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)檢測(cè)，在確認(rèn)非誤報(bào)的情況下，形成“故障”消息包，傳遞到?jīng)Q策模塊的故障恢復(fù)模型。

    2）對(duì)于級(jí)別為“預(yù)警”類的用戶狀態(tài)運(yùn)維信息，本模塊會(huì)進(jìn)一步收集與用戶資源彈性調(diào)整相關(guān)的信息，形成“用戶預(yù)警”數(shù)據(jù)消息包，傳遞到?jīng)Q策模塊的資源自適應(yīng)調(diào)度模型。

    3）對(duì)于級(jí)別為“預(yù)警”類的系統(tǒng)狀態(tài)運(yùn)維信息，本模塊會(huì)進(jìn)一步收集與資源彈性調(diào)整及資源精細(xì)化整合相關(guān)的信息，形成“系統(tǒng)預(yù)警”數(shù)據(jù)消息包，傳遞到?jīng)Q策模塊的智能運(yùn)維模型。

    4）對(duì)于級(jí)別為“日志”類的狀態(tài)運(yùn)維信息，本模塊會(huì)將信息轉(zhuǎn)儲(chǔ)，并定期啟用海量數(shù)據(jù)分析引擎，對(duì)日志類狀態(tài)運(yùn)維信息進(jìn)行篩選過濾處理，主要實(shí)現(xiàn)以下需求：

    ◆運(yùn)維規(guī)律預(yù)測(cè)：根據(jù)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，可以對(duì)未來的系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而有針對(duì)性地在運(yùn)維策略上做出提前響應(yīng)，輸出相關(guān)知識(shí)模型到智能運(yùn)維模型。

    ◆基線對(duì)比修正：對(duì)采集到的性能日志數(shù)據(jù)與當(dāng)前定義的基線進(jìn)行對(duì)比，如果發(fā)現(xiàn)平臺(tái)及系統(tǒng)狀態(tài)未能達(dá)到基線定義要求，可以觸發(fā)預(yù)警信號(hào)，通知人工對(duì)性能基線做出調(diào)整，或重新增加資源達(dá)到當(dāng)前定義的基線要求。

    ◆資源整合發(fā)起：在用戶空閑時(shí)段（例如晚上），對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)及用戶行為的空閑規(guī)律進(jìn)行分析，當(dāng)閑置的資源達(dá)到特定條件（臨界值）時(shí)，觸發(fā)資源調(diào)整回收的信號(hào)，通知對(duì)應(yīng)消息到?jīng)Q策模塊的智能運(yùn)維模型。

   （4）資源自適應(yīng)調(diào)度模型

    統(tǒng)一桌面云智能優(yōu)化需要建立一個(gè)自適應(yīng)資源調(diào)度模型，依據(jù)該模型，系統(tǒng)可以進(jìn)行資源分配決策，實(shí)現(xiàn)資源供給的自動(dòng)調(diào)整，以適應(yīng)用戶的業(yè)務(wù)負(fù)載和資源消耗的需求。

   （5）智能運(yùn)維模型

    云智能優(yōu)化需要建立一個(gè)智能運(yùn)維模型。依據(jù)該模型，系統(tǒng)可以根據(jù)狀態(tài)感知，在資源占用達(dá)到一定閾值時(shí)（如資源需求低谷，或局部資源占用過量導(dǎo)致其他用戶可能達(dá)不到性能基線要求時(shí)），對(duì)自身管理的資源進(jìn)行重新規(guī)劃和部署調(diào)整。其主要實(shí)現(xiàn)在保證當(dāng)前服務(wù)質(zhì)量的前提下，提高資源利用率。

   （6）故障恢復(fù)模型

    云智能優(yōu)化需要建立一個(gè)故障恢復(fù)模型。根據(jù)該模型，系統(tǒng)能夠在接收到各種“錯(cuò)誤”、“異常”類消息時(shí)，使用既定的模式，執(zhí)行一系列的故障恢復(fù)動(dòng)作，最后對(duì)是否恢復(fù)做后續(xù)的跟蹤檢查。

   （7）應(yīng)激式自動(dòng)化運(yùn)維

    應(yīng)激運(yùn)維自動(dòng)化模塊主要是維護(hù)一個(gè)自動(dòng)化運(yùn)維腳本，以適應(yīng)各種虛擬化平臺(tái)或用戶資源的運(yùn)維需求。

    該模塊的主要任務(wù)是接收決策模塊的指令集，并執(zhí)行對(duì)應(yīng)的自動(dòng)化運(yùn)維動(dòng)作。

    5.云計(jì)算在運(yùn)營商應(yīng)用的遠(yuǎn)景

    本文僅從運(yùn)營商辦公云的角度來介紹云計(jì)算以及在運(yùn)營商辦公領(lǐng)域的應(yīng)用。實(shí)際上，云計(jì)算在通信領(lǐng)域有著更多的應(yīng)用，限于篇幅，本文不一一敘述。筆者認(rèn)為，云計(jì)算在通信領(lǐng)域的應(yīng)用未來將著重在兩個(gè)方面：

   （1）云計(jì)算作為基礎(chǔ)設(shè)施以及IT服務(wù)交付手段，協(xié)助運(yùn)營商完成業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及增值服務(wù)的快速部署。特別是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，運(yùn)營商需要承載數(shù)量龐大的應(yīng)用的后臺(tái)服務(wù)，這些后臺(tái)服務(wù)需要具備充足的彈性并能夠抓緊市場(chǎng)時(shí)機(jī)進(jìn)行快速部署。云計(jì)算將是最主要的技術(shù)手段。

   （2）云計(jì)算作為使能技術(shù)，協(xié)助運(yùn)營商構(gòu)建大數(shù)據(jù)中心。移動(dòng)通信受益于其龐大的用戶群體、豐富的業(yè)務(wù)應(yīng)用以及完備的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠持續(xù)不斷地產(chǎn)生大量有潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)，運(yùn)營商需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)充分挖掘利用這些數(shù)據(jù)來提升自身的競(jìng)爭力。云計(jì)算將作為大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)和承載平臺(tái)，推動(dòng)移動(dòng)通信的進(jìn)一步發(fā)展。

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