云计算实施存在的问题.docx

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云计算实施存在的问题

云计算实施存在的问题

　　摘要:

该文从云计算概念、特点等基础知识入手,对云

计算服务的真正实现所存在的问题做了简要分析。

　　关键词:

云计算;数据管理;安全

　　中图分类号:

TP311 文献标识码:

A 文章编号:

1009-

3044（2009）32-9092-02

　　Problems in The Implementation of Cloud Computing

　　FU Zhi-hui

　　（Jing chu Technical Institute Computer Engineering

College, Jingmen 448200, China）

　　Abstract:

 This article mainly discusses the concept of cloud

computing and the characteristics, cloud computing services to

truly realize the problems are briefly analyzed.

　　Key words:

 cloud computing; data management; safe

　　作为一项有望大幅降低成本的新兴技术,云计算正日益

受到一系列众多公司的追捧。

IBM、谷歌、亚马逊、各大厂

商看到了这座宝藏,纷纷设立部门提供云计算服务。

一时间

风起“云”涌。

究竟什么是云计算,它的实现给我们带来巨

大转变的同时,是否也会带来新的问题呢?

 本文对此做了简

单分析。

　　1 云计算的概念

　　云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展,或

者说是这些计算科学概念的商业实现。

云计算是虚拟化

（Virtualization）、效用计算（Utility Computing）、IaaS（基础设

施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）等概念混

合演进并跃升的结果。

　　云计算现在还没有一个统一标准的定义。

　　1.1 狭义云计算

　　狭义云计算是指 IT 基础设施的交付和使用模式,指通过

网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、

软件）。

 提供资源的网络被称为“云”。

“云”中的资源在使

用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随

时扩展,按使用付费。

　　1.2 广义云计算

　　广义云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以

按需、易扩展的方式获得所需的服务。

这种服务可以是 IT

和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。

　　这种资源池称为“云”。

“云”是一些可以自我维护和

管理的虚拟计算资源,通常为一些大型服务器集群,包括计算

服务器、存储服务器、宽带资源等等。

云计算将所有的计

算资源集中起来,并由软件实现自动管理,无需人为参与。

这

使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼,能够更加专注于

自己的业务,有利于创新和降低成本。

　　总的来说,云计算可以算作是网格计算的一个商业演化

版。

早在 2002 年,我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不

实用问题,提出计算池的概念:

“把分散在各地的高性能计算

机用高速网络连接起来,用专门设计的中间件软件有机地粘

合在一起,以 Web 界面接受各地科学工作者提出的计算请求,

并将之分配到合适的结点上运行。

计算池能大大提高资源

的服务质量和利用率,同时避免跨结点划分应用程序所带来

的低效性和复杂性,能够在目前条件下达到实用化要求。

”如

果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”,将“科

学工作者”换成“商业用户”,就与当前的云计算非常接近

了。

　　2 云计算的特点

　　1） 超大规模。

“云”具有相当的规模,Google 云计算已

经拥有 100 多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo 等

的“云”均拥有几十万台服务器。

企业私有云一般拥有数

百上千台服务器。

“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

　　2） 虚拟化。

云计算支持用户在任意位置、使用各种终

端获取应用服务。

所请求的资源来自“云”,而不是固定的

有形的实体。

应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需

了解、也不用担心应用运行的具体位置。

只需要一台笔记

本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现需要的一切,甚

至包括超级计算这样的任务。

　　3） 高可靠性。

“云”使用了数据多副本容错、计算节点

同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使

用本地计算机可靠。

　　4） 通用性。

云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑

下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑

不同的应用运行。

　　5） 高可扩展性。

“云”的规模可以动态伸缩,满足应用

和用户规模增长的需要。

　　6） 按需服务。

“云”是一个庞大的资源池,按需购买;

　　7） 极其廉价。

由于“云”的特殊容错措施可以采用极

其廉价的节点来构成云,“云”的自动化集中式管理使大量

企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本,“云”的通用

性使资源的利用率较之传统系统大幅提升,因此用户可以充

分享受“云”的低成本优势。

　　云计算可以彻底改变人们未来的生活,但同时也应重视

环境问题,这样才能真正为人类进步做贡献,而不只是简单的

技术提升。

　　3 对用户来说的优势与劣势

　　云计算的出现对当前用户一次性购买服务器硬件、自

己管理的模式提出了挑战,它具有传统模式所不具备的优

势。

　　首先,最引人瞩目的就是它的收费模式,这种模式能够减

少前期资本的投入,降低系统建立的门槛,并可根据需要随时

扩展系统的规模,同时支持海量存储。

　　第二,云服务能带来超越服务中心的经济性和高效性,比

如云服务在提供服务的同时,也提供了所需的操作系统,技术

支持以及更为有效的配置和更加安全的环境。

因此,使用云

服务的单位成本通常是低于企业直接上门提供服务的。

　　云计算的劣势在于:

　　1） 由于云服务通常是远程的,因此应用上容易受延迟和

带宽问题的影响;

　　2） 由于云服务是多客户在同一硬件体系下的应用,因此

一旦某一客户的应用出现故障,必然危及同一体系下其他用

户的使用;

　　3） 访问第三方供应商的产品有可能带来安全性和兼容

性问题。

　　4 引发的数据管理挑战

　　作为一项有望大幅降低成本的新兴技术,云计算被认为

是大势所趋,正日益受到众多企业的云计算服务提供商的追

捧。

与此同时,也随之产生了一系列新的挑战性问题,比如

“云”之间的互联等等,对数据管理的挑战首当其冲。

　　云计算遭遇的一个难题是服务提供商要在功能和开发

代价上做权衡。

目前,早期的云计算提供的 API 比传统数据

库系统的限制要多得多,只提供一个极小化的查询语言和有

限的一致性保证。

这给开发带来了很多编程负担。

允许服

务提供商提供更多的预期服务和服务级别协议,对于一个功

能完备的 SQL 数据库来说也是很难达到的。

在现有的云计

算基础上,为了实现只做较少改动就使其功能更完备,需要业

界积累更多经验,做更多探索。

　　易管理性在云计算中也极其重要。

它带来的挑战在于,

与传统系统相比,受有限的人工干涉、工作负载变化幅度

大、多种多样的共享设备这三个因素的影响,云计算环境的

管理更加复杂。

在大多数情况下,没有基于云应用开发的数

据库管理员和系统管理员,负载经常变化,甚至单一用户的负

载随时间都会发生大幅度变化。

　　对于一个偶尔会用到比平常高出几个数量级资源的用

户来说,云计算的可伸缩供应是经济的,在这种情况下调优是

不可避免的。

服务调优主要依赖共享设备的共享方式。

例

如 Amazon 的 EC2 用硬件级别上的虚拟机作为编程接口。

而  则在一个数据库系统上实现了具有多种独

立模式的“多租户”虚拟机。

在负载之上平台之下,每一种

方案都有不同的可见性和不同的控制彼此的能力。

这些变

化需要我们重新考虑跨层资源管理的传统角色和职责。

上

世纪 90 年代末,研究学者开始研究自我管理技术。

对易管

理性的需求加速了这一技术的发展。

云计算系统需要自适

应的在线技术,反过来系统中新的架构和 API 又促进了颠覆

性的自适应方法发展。

　　云计算的庞大规模也同样带来了新挑战。

现有的

SQL 数据库不能简单地处理放置在云中的海量数据。

在存

储方面,是用不同的事务实现技术,还是用不同的存储技术,或

者二者都用来解决一些限制性问题还不确定。

在这个问题

上,目前在数据库领域内有很多提议。

现有的云计算已经开

始探索一些简单的实用性方法,但是仍需要做更多工作来融

合现有的云计算机制中的优秀思想。

就查询处理和优化而

言,如果搜索一个涉及数千条处理的计划空间需要花费很长

时间,是不可行的,所以需要在计划空间或搜索上设限。

如何

在云环境中编程也尚不清楚,业界需要更多地了解云计算的

现实问题（包括性能限制和应用需求）来帮助设计。

　　此外,在云基础架构中,物理资源共享也带来了新的数据

安全和隐私危机,安全很难再依靠机器或网络的物理边界得

到保障。

随着云计算越来越流行,预计会有新的应用场景出

现,这也会引发一些新问题。

例如,我们预测会出现一些需要

预载大量数据集（如股票价格、天气历史数据以及网上检索

等）的特殊服务。

这样就产生新的问题:

我们需要从结构化、

半结构化或非结构的异构数据中提取出有用信息,同时,这也

表明跨“云”服务必然会出现。

在科学数据网格计算中,这

个问题已经很普及。

即便在一门学科中,也会需要大量位于

不同地理位置的共享数据服务器,而联合云架构不会降低只

会增大问题的难度。

　　5 其他问题

　　5.1 数据被锁定

　　当我们把数据放到某个云计算平台上时,如果数据迁移

的成本很高,我们就会担心数据被锁定在这个云计算平台

上。

解决办法是将数据接口的 API 标准化,不同的云计算供

应商都要按这个标准提供数据进进出出的接口。

这是十分

必要的。

但还不够。

还需要第三方公司来做担保。

当云计

算供应商自身能力不够时,第三方公司可以保证我们仍然可

以把数据搬出来。

　　5.2 数据安全

　　大部分公司都不希望自己的数据被云计算供应商看

到。

毕竟数据就是商业机密。

当我们把数据放到云计算平

台中时,它们可以在我们完全不知道地情况下被简单地拷贝

走,从而让原始数据失去价值。

数据加密也不一定能解决所

有问题。

加密并不能百分之百地保证数据不被解密。

更何

况加密对应用程序是一个很大的改动,是一件很消耗资源的

工作。

也许彻底解决的办法是没有的。

只能依靠对云计算

供应商的信任。

一来信任他们不会自己盗取数据。

二来信

任他们可以做好保安工作,不让其他人盗取数据。

因此云计

算供应商一定是要有信誉和能力的公司。

　　5.3 数据传输

　　当数据量大的时候,网络往往会成为迁移的一个重要因

素。

数据迁移项目的瓶颈很有可能卡在网络传输这个环节

上。

我们可以通过传统物流降低数据迁移的成本;或想方设

法把数据留在“云”里面来减少数据传输的必要性;或试图

降低宽带网（WAN）的带宽成本。

但是前两点都是要云计算

用户自己来解决。

而第三点则要靠网络设备的供应商来解

决。

都不是云计算供应商可以掌控的事情。

　　5.4 性能问题

　　云计算目前是建立在虚拟机（VM）技术之上的。

然而众

所周知,VM 技术虽然日趋成熟,但依然存在性能上的问题。

虽然可以从硬件架构和操作系统上进行提升,以及引入闪存

技术。

但性能问题最具有技术挑战性,很难被彻底解决。

　　6 结束语

　　虽然云计算存在可用性,可扩展性,大型分布式系统中的

测试等问题。

并且这些问题不容忽略,但解决方案还是比较

乐观的。

目前已经有一些云计算的成功案例。

相信在未来

几年之内,云计算必将在不远的将来展示出强大的生命力,并

将从多个方面改变我们的工作和生活。

无论是普通网络用

户,还是企业员工、IT 管理者,都能亲身体验到这种改变。

　　参考文献:

　　[1] （美）MICHAEL MILLER.姜进磊等译.云计算[M].机械

工业出版社,2009.

　　[2] 乐天.云计算还须迈过安全关[N] .计算机世界

报,2008-7-28（28）.

　　[3] 中国云计算.

　　[4] 中国云计算.