灵活的云计算交付需要平衡的数据中心

ZDNet至顶网服务器频道 11月25日 评论分析（文/孟庆）：时至今日，数据中心的建设已经从最早的消除信息孤岛，再到数据大集中，发展至今已经开始向应用集中与自动化交付方向迈进，这也是表明了私有云的最终目的——在基础架构的整合基础上，进一步向应用平台整合与全局资源管理的模式演进。

而推动数据中心向私有云演进，则需要全方面的考虑数据中心的各个组成部分，包括服务器、存储、网络等，才能消除云计算解决方案所面对的多种瓶颈。本文中我们主要从上述三方面来解读云计算对数据中心均衡性的需求。

首先来说服务器和数据中心虚拟化的关系——x86平台的虚拟化技术经过多年的发展，已经比较成熟了，从CPU、I/O到网络，都出现了虚拟化加速技术，便利虚拟化开销所造成的性能下降越来越小，而x86平台能提供的系统资源则越来越多。

比如内存容量，以单条DIMM 8GB计算，至强5600平台可达144GB，而对于4插槽至强7500平台，可达256GB，8插槽时可达512GB，这在以往是不可想像的。而内存的扩展能力，再加上RAS特性上的差异，也就决定了两者的虚拟化平台的侧重点。一些厂商的测试表明，4插槽的256GB至强7500服务器已经能很好的支持16个配置为16GB内存+4个虚拟机CPU的SQL虚拟机，并且可以灵活的变更为4个内存为64GB的SQL虚拟机，这种灵活性与可伸缩性也是虚拟化平台的典型好处。当然，每个企业的情况并不一样，到底性能能否满足你的要求，最好还是找系统供应商进行具体的测试验证。

另一方面，高端服务器也可能在某些领域反其道而行，进入中低端服务器的领地，比如桌面虚拟化，前端桌面的虚拟化必然要对后台的应用虚拟化与桌面交付提出新的需求，而一台4插槽至强7500服务器所支撑的虚拟桌面数量至少是至强5600的两倍，并且可以负载更重量级的应用虚拟机。

以英特尔至强为基础的服务器平台虽然可以满足数据中心虚拟化对性能的需求，然而很多CIO都头疼的问题在于高密度计算条件下数据中心存储带来的瓶颈——这里的瓶颈不是容量，而是I/O瓶颈。

尽管有磁盘阵列等方式提升后端存储的I/O性能，但从私有云应有的整合度和灵活性上看，I/O问题必须有缓冲层来做缓解——英特尔的专家团队表示，SSD固态硬盘将帮助企业解决数据中心的I/O问题。

试想一个物理盘阵上划分着数个虚拟磁盘，有的负责数据库操作，有的负责视频流服务，有的则对应着随机搜索服务——SSD将完美的解决这种虚拟架构带来的随机数据读写操作。英特尔认为SSD固态硬盘目前最大的应用前景在于互联网企业数据中心的高速缓存和云计算中心的缓冲层。如上图是一个典型的云计算配置，缓冲层将对云计算和数据中心的数据处理带来重要的变革作用。英特尔认为在云计算数据中心中配置缓存阵列的缓冲服务器能够很好的满足缓冲层的需求。

目前英特尔为了满足数据中心缓冲层的需求，联合IBM公司共同推出了缓冲服务器Schooner。Schooner缓冲服务器专门为云计算数据中心而设计，由于利用英特尔固态硬盘组成闪存阵列，因此服务器在性能上得到很大提升。

那么除却计算和后端存储之外，中间还有一处瓶颈是互联——网络I/O问题如何解决呢？

如果数据中心还采用古老的千兆以太网做链路交换的话，那么网络I/O瓶颈显而易见。而改用光纤之后，FCoE成为目前较主流的解决方案，却面临着高成本的困扰。而英特尔主推的万兆以太网和未来的40Gbit以太网则可以轻松解决数据中心虚拟化整合带来的I/O问题。

这主要源自两个方面的原因，首先是硬件层面的：英特尔的高端万兆以太网产品包括82599万兆以太网控制器和万兆iWARP网卡。82599通过中断速率调整和队列到核的映射来优化低延迟。万兆iWARP网卡通过RDMA技术实现可靠通信路径，支持IP管理控制台，支持多地点数据中心子网寻址等。”

另一方面，英特尔的万兆以太网控制器可以整合局域网和存储区域网络的流量，开放式以太网光纤通道具有出色的可靠性，智能FCoE卸载功能支持更高的线速吞吐量，同时可能降低CPU利用率。

此外，英特尔VT-c硬件虚拟化技术则可以完美的解决虚拟机之间的通讯问题，提升整体I/O吞吐量。VT-c包含了两大技术：第一是VMDq技术，它提高网络性能并降低虚拟化环境中的CPU利用率。VMDq利用了网络设备中的多项队列技术，通过在网卡中进行数据分类来降低虚拟化服务器中hypervisor的I/O开销。有了VMDq，数据包进入网络适配器的时候被分类，目的地相同的数据包被分到一起，然后这些数据包被发送到VMM中，hypervisor再将其直接指向各自的目的地。

综上可以看出，英特尔正在从一个领先的服务器技术公司转变为一个全面的数据中心提供商，提供计算、存储和网络构件。而用户则可以更进一步的通过英特尔提供的计算平台、存储和网络等产品优化数据中心，转型成更加灵活平衡的云计算中心。