『云计算』终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了( 三 )
要说虚拟化软件解决了灵活性问题 , 其实并不全对 。 因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑 , 是需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上的 。 这一过程可能还需要比较复杂的人工配置 。 所以使用VMware的虚拟化软件 , 需要考一个很牛的证书 , 而能拿到这个证书的人 , 薪资是相当高 , 也可见复杂程度 。
所以仅仅凭虚拟化软件所能管理的物理机的集群规模都不是特别大 , 一般在十几台、几十台、最多百台这么一个规模 。
这一方面会影响时间灵活性:虽然虚拟出一台电脑的时间很短 , 但是随着集群规模的扩大 , 人工配置的过程越来越复杂 , 越来越耗时 。 另一方面也影响空间灵活性:当用户数量多时 , 这点集群规模 , 还远达不到想要多少要多少的程度 , 很可能这点资源很快就用完了 , 还得去采购 。
所以随着集群的规模越来越大 , 基本都是千台起步 , 动辄上万台、甚至几十上百万台 。 如果去查一下BAT , 包括网易、谷歌、亚马逊 , 服务器数目都大的吓人 。 这么多机器要靠人去选一个位置放这台虚拟化的电脑并做相应的配置 , 几乎是不可能的事情 , 还是需要机器去做这个事情 。
人们发明了各种各样的算法来做这个事情 , 算法的名字叫做调度(Scheduler) 。 通俗一点说 , 就是有一个调度中心 , 几千台机器都在一个池子里面 , 无论用户需要多少CPU、内存、硬盘的虚拟电脑 , 调度中心会自动在大池子里面找一个能够满足用户需求的地方 , 把虚拟电脑启动起来做好配置 , 用户就直接能用了 。 这个阶段我们称为池化或者云化 。 到了这个阶段 , 才可以称为云计算 , 在这之前都只能叫虚拟化 。
7云计算的私有与公有
云计算大致分两种:一个是私有云 , 一个是公有云 , 还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云 , 这里暂且不说这个 。
- 私有云:把虚拟化和云化的这套软件部署在别人的数据中心里面 。 使用私有云的用户往往很有钱 , 自己买地建机房、自己买服务器 , 然后让云厂商部署在自己这里 。 VMware后来除了虚拟化 , 也推出了云计算的产品 , 并且在私有云市场赚的盆满钵满 。
- 公有云:把虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的 , 用户不需要很大的投入 , 只要注册一个账号 , 就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑 。 例如AWS即亚马逊的公有云;例如国内的阿里云、腾讯云、网易云等 。
然而商用的虚拟化软件实在是太贵了 , 亚马逊总不能把自己在电商赚的钱全部给了虚拟化厂商 。 于是亚马逊基于开源的虚拟化技术 , 如上所述的Xen或者KVM , 开发了一套自己的云化软件 。 没想到亚马逊后来电商越做越牛 , 云平台也越做越牛 。
由于它的云平台需要支撑自己的电商应用;而传统的云计算厂商多为IT厂商出身 , 几乎没有自己的应用 , 所以亚马逊的云平台对应用更加友好 , 迅速发展成为云计算的第一品牌 , 赚了很多钱 。
在亚马逊公布其云计算平台财报之前 , 人们都猜测 , 亚马逊电商赚钱 , 云也赚钱吗?后来一公布财报 , 发现不是一般的赚钱 。 仅仅去年 , 亚马逊AWS年营收达122亿美元 , 运营利润31亿美元 。
8云计算的赚钱与情怀
公有云的第一名亚马逊过得很爽 , 第二名Rackspace过得就一般了 。 没办法 , 这就是互联网行业的残酷性 , 多是赢者通吃的模式 。 所以第二名如果不是云计算行业的 , 很多人可能都没听过了 。
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