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『云计算』终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了( 四 )


第二名就想 ， 我干不过老大怎么办呢？开源吧 。 如上所述 ， 亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术 ， 但云化的代码是闭源的 。 很多想做又做不了云化平台的公司 ， 只能眼巴巴的看着亚马逊挣大钱 。 Rackspace把源代码一公开 ， 整个行业就可以一起把这个平台越做越好 ， 兄弟们大家一起上 ， 和老大拼了 。
『云计算』终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
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于是Rackspace和美国航空航天局合作创办了开源软件OpenStack ， 如上图所示OpenStack的架构图 ， 不是云计算行业的不用弄懂这个图 ， 但能够看到三个关键字：Compute计算、Networking网络、Storage存储 。 还是一个计算、网络、存储的云化管理平台 。
当然第二名的技术也是非常棒的 ， 有了OpenStack之后 ， 果真像Rackspace想的一样 ， 所有想做云的大企业都疯了 ， 你能想象到的所有如雷贯耳的大型IT企业：IBM、惠普、戴尔、华为、联想等都疯了 。
原来云平台大家都想做 ， 看着亚马逊和VMware赚了这么多钱 ， 眼巴巴看着没办法 ， 想自己做一个好像难度还挺大 。 现在好了 ， 有了这样一个开源的云平台OpenStack ， 所有的IT厂商都加入到这个社区中来 ， 对这个云平台进行贡献 ， 包装成自己的产品 ， 连同自己的硬件设备一起卖 。 有的做了私有云 ， 有的做了公有云 ， OpenStack已经成为开源云平台的事实标准 。
9 IaaS, 资源层面的灵活性
随着OpenStack的技术越来越成熟 ， 可以管理的规模也越来越大 ， 并且可以有多个OpenStack集群部署多套 。 比如北京部署一套、杭州部署两套、广州部署一套 ， 然后进行统一的管理 。 这样整个规模就更大了 。
在这个规模下 ， 对于普通用户的感知来讲 ， 基本能够做到想什么时候要就什么什么要 ， 想要多少就要多少 。 还是拿云盘举例子 ， 每个用户云盘都分配了5T甚至更大的空间 ， 如果有1亿人 ， 那加起来空间多大啊 。
其实背后的机制是这样的：分配你的空间 ， 你可能只用了其中很少一点 ， 比如说它分配给你了5个T ， 这么大的空间仅仅是你看到的 ， 而不是真的就给你了 ， 你其实只用了50个G ， 则真实给你的就是50个G ， 随着你文件的不断上传 ， 分给你的空间会越来越多 。
当大家都上传 ， 云平台发现快满了的时候(例如用了70%) ， 会采购更多的服务器 ， 扩充背后的资源 ， 这个对用户是透明的、看不到的 。 从感觉上来讲 ， 就实现了云计算的弹性 。 其实有点像银行 ， 给储户的感觉是什么时候取钱都有 ， 只要不同时挤兑 ， 银行就不会垮 。
10总结
到了这个阶段 ， 云计算基本上实现了时间灵活性和空间灵活性；实现了计算、网络、存储资源的弹性 。 计算、网络、存储我们常称为基础设施Infranstracture, 因而这个阶段的弹性称为资源层面的弹性 。 管理资源的云平台 ， 我们称为基础设施服务 ， 也就是我们常听到的IaaS（Infranstracture As A Service） 。
二、云计算不光管资源 ， 也要管应用
『云计算』终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
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有了IaaS ， 实现了资源层面的弹性就够了吗？显然不是 ， 还有应用层面的弹性 。
这里举个例子：比如说实现一个电商的应用 ， 平时十台机器就够了 ， 双十一需要一百台 。 你可能觉得很好办啊 ， 有了IaaS ， 新创建九十台机器就可以了啊 。 但90台机器创建出来是空的 ， 电商应用并没有放上去 ， 只能让公司的运维人员一台一台的弄 ， 需要很长时间才能安装好的 。
虽然资源层面实现了弹性 ， 但没有应用层的弹性 ， 依然灵活性是不够的 。 有没有方法解决这个问题呢？
人们在IaaS平台之上又加了一层 ， 用于管理资源以上的应用弹性的问题 ， 这一层通常称为PaaS（Platform As A Service） 。 这一层往往比较难理解 ， 大致分两部分：一部分笔者称为“你自己的应用自动安装” ， 一部分笔者称为“通用的应用不用安装” 。


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