云计算和传统IT相比，有着怎样的巨大优势？

在云计算走向成熟之前，我们更应该关注系统云计算架构的细节，从传统的架构到云上大数据，实现了很多的转变。传统的大数据平台计算和数据一般都在一起，到云上之后计算后可能为虚拟机、或容器，存储和计算是分离的。任何计算节点访问存储时都是通过高速互联网络把数据迁移到本地来，实现的优势也就是大数据的服务化，灵活配置。因此，借助强大的计算性能，结合云计算平台的优势，从传统架构的大数据平台向云上数据的转变，将给用户提供更高的灵活性和管理，并能够为用户节省大量的成本。

传统IT架构

传统的IT环境构建是比较复杂的过程。从安装硬件，配置网络，安装软件，应用，配置存储等，许多环节都需要一定的技术力量储备。当环境发生改变时，整个过程需要重复进行。我们都知道，不同的人安装配置的环境会又很大差异。放在复杂的企业环境来考虑，即使有说明，仍然无法保证环境的一致性。

云上架构

众所周知，传统服务器包含处理器、存储、网络、电源、风扇等模块设备。与传统服务器相比，云服务器关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在某段时间内的工作量总和。因此，云服务器在架构上和传统的服务器有着很大的区别。

一般来说，企业的云架构搭建主要从6个方面来看，混合云构建、企业级云服务、合规性、安全性、创新性、业务的连续性。以下是阿里云的3个云上经典架构组成供参考：

一、云上网络基础架构

·自定义私有网络：子网划分，路由规划

·网络逻辑隔离：网络虚拟化，VPC之间完全隔离

·公网访问：弹性IP接入、SNAT/DNAT网关

·混合云构建：物理专线/VPN网关实现云上与数据中心互联

·访问控制：安全组实现不同安全域网络隔离

二、云上安全基础架构

·DDos防护

·WEB应用防护

·授权与访问控制

·审计日志记录威胁检测系统

·安全评测和托管服务

三、云上同城异地容灾架构

同城高可用：自动切换、同城容灾、无需额外成本

异地容灾：多地域分布、应用和数据级别容灾

优势

云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大幅提高利用率。采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理方案完成对系统的集中冗余管理，同时优化系统设计，去除重复硬件。经过高效的资源整合，提高利用率，从而使得性价比得以提升，引起网站服务器租用价格的降低。

云服务器凭借其合理的网站服务器租用价格，为各类企业节省大量的业务成本，从而赢得不少企业的青睐。

要了解云计算对服务器的要求首先要对云计算有一定的了解，现在对于云计算服务器没有一个明确的定义，也没有一个统一的标准。与传统服务器相比，传统服务器中，包含处理器摸块、存储模块、网络模块、电源、风扇等设备，当然工业服务器除外，比如研祥工业服务器，其介于云服务器与传统服务器之间。

云服务器关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，云服务器在架构上和传统的服务器有着很大的区别。

架构上，云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统件理模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大大提高了利用率，采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理理念完成对系统的集中冗余管理，同时在系统中省去了很多重复的硬件。

云服务器一般包括线程、核、处理器、网络、加速器等功能单元全部计算的总和。因此，云计算一般都有着庞大的数据输入量或海量的工作集。那么服务器应该具备哪些能力呢，我们详细的来说一说。

高密度

高密度低成本基本上已经是云服务器的基本要求了，按照云计算中心本身的特点，云服务器应该和云计算中心高密度、低功耗、低成本的特点相符，即主要面向大规模部署的云应用。高密度服务器能够减少延迟、提高反应速度。目前高密度服务器主要分为多路机架和刀片服务器。

虚拟化

服务器虚拟化的能力，可以说直接影响云计算的效果。由于服务器虚拟化技术实现了将高负载节点中的某些虚拟机实时迁移到低负载的节点，把多个低负载的虚拟机合并到一个物理节点，并将多余的空闲物理节点关闭，以提高资源的使用效率，使负载达到均衡，从而使上层应用的性能得到了保障，同时还达到了减少能耗的目的。

因此云计算利用服务器虚拟化技术可实现对虚拟机的部署和配置，通过对虚拟机的快速部署和实时迁移能大大提高系统的效能，还可通过对虚拟机资源的调整来实现软件系统的可伸缩性，确保系统能迅速从故障中恢复并继续提供服务，提高了系统的可靠性与稳定性。所以在购买云服务器的时候，服务器硬件虚拟化的支持程度是考量服务器的一个重要因素。

横向扩展

根据云计算的第一个特点“超大规模”来说，云计算服务器的横向扩展能力就变得至关重要，可以对这种大量的文件访问提供更高数据库和更好的可扩展性，为整个云计算的中心提供更高效、更安全以及更简化的方式，保证了云数据中心的灵活性。

并行计算

云计算在某种形式上来说就是分布式计算、并行计算、网格计算等一脉相传的技术路线，从概念上来说，可以把云计算看成是“存储云”+“计算云”的有机结合，而计算云就是指并行计算，因此，云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。

云计算架构主要可分为四层，其中有三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，通过这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和友好的用户界面，还有一层是纵向的，称为管理层，是为了更好地管理和维护横向的三层而存在的。下面介绍每个层次的作用和属于这个层次的主要技术。显示层这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频和本地存储等方面。JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够极大地丰富Web页面的功能，最流行的JS框架有jQuery和Prototype。CSS：主要用于控制Web页面的外观，而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离。Flash：业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面，非常不错。Silverlight：来自业界巨擎微软的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#来进行编程，所以对开发者非常友好。在显示层，大多数云计算产品都比较倾向HTML，、JavaScript和CSS这对黄金组合，但是Flash和Silverlight等RIA技 术也有一定的用武之地，比如VMware vCloud就采用了基于Flash的Flex技术，而微软的云计算产品肯定会在今后使用到Silverlight。中间件层这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。应用服务器：在原有的应用服务器的基础上为云计算做了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用服务器。分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台服务器的压力，而且还能加快相应的反应速度，最著名的分布式缓存例子莫过于Memcached。对于很多PaaS平台，比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台，应用服务器和分布式缓存都是必备的，同时REST技术也常用于对外的接口， 多租户技术则主要用于SaaS应用的后台，比如用于支撑Salesforce的Sales Cloud等应用的Force.com多租户内核，而并行处理技术常被作为单独的服务推出，比如Amazon的Elastic MapReduce。基础设施层这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：虚拟化：也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟 机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。 分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统，在这方面，Google的GFS是典范之作。 关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应。NoSQL：为了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。现在大多数的IaaS服务都是基于Xen的，比如Amazon的EC2等，但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud，同时业界也有几个 基于关系型数据库的云服务，比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。关于分布式存储和NoSQL，它们已经被广泛用于云平台的后端，比如Google App Engine的Datastore就是基于BigTable和GFS这两个技术之上的，而Amazon则推出基于NoSQL技术的Simple DB。管理层这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：帐号管理：通过良好的帐号管理技术，能够在安全的条件下方便用户地登录，并方便管理员对帐号的管理。SLA监控：对各个层次运行的虚拟机，服务和应用等进行性能方面的监控，以使它们都能在满足预先设定的SLA(Service Level Agreement)的情况下运行。计费管理：也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计，来准确地向用户索取费用。安全管理：对数据，应用和帐号等IT资源采取全面地保护，使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。 负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。 运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化 ，从而降低云计算中心成本。负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。运维管理：主要是使运维操作尽可能地专业和自动化，从而降低云计算中心的运维成本。现在的云计算产品在帐号管理，计费管理和负载均衡这三个方面大都表现地不错，在这方面最突出的例子就是Amazon 的EC2，但可惜的是，大多数产品在SLA监控，安全管理和运维管理等方面还有所欠缺。举例接下来，将以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine这两个著名的云计算产品为例，来帮助大家理解本文所提到的云计算架构：Salesforce Sales Cloud也就是之前的Salesforce CRM(客户关系管理)，属于云计算中的SaaS层，主要是通过在云中部署可定制化的CRM应用，来让企业用户在很低初始投入的情况下使用上CRM，并且 可根据自身的流程来进行灵活地定制，而且只需接入网络就能使用。在技术层面上大致的架构：采用的主要技术：显示层：基于HTML、JavaScript和CSS这对黄金组合。中间件层：在此层，Salesforce引入了多租户内核和为支撑此内核运行而经过定制的应用服务器。基础设施层：虽然在后端还是使用在企业环境中很常见的Oracle数据库，但是其为了支撑上层的多租户内核做了很多的优化。管理层：在安全管理方面，Salesforce提供了多层保护，并支持SSL加密等技术，除此之外，其还在帐号管理、计费管理和负载均衡这三方面有不错地支持。Google App EngineApp Engine属于云计算中的PaaS层，其主要提供一个平台，来让用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序，同时App Engine会根据应用所承受的负载来对应用所需的资源进行调整，并免去用户对应用和服务器等的维护工作，而且支持Java和Python这两种语言。由 于App Engine属于PaaS平台，所以关于显示层的技术选择由应用的自身需要而定，与App Engine无关，关于App Engine在技术层面上大致的架构。采用的主要技术：中间件层：既有经过定制化的应用服务器，比如上面已经提到过的Jetty，也提供基于Memcached的分布式缓存服务。基础设施层： 在分布式存储GFS的基础上提供了NoSQL数据库BigTable来对应用的数据进行持久化。管理层：由于App Engine是基于Google强大的分布式基础设施，使其在运维管理技术方面非常出色，同时其计费管理能做到非常细粒度的API级计费，而且App Engine在帐号管理和负载均衡这两方面都有非常好地支持。以上内容分析源自OFweek物联网，希望对大家有帮助。

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