摘要：1. 云计算是什么云计算（Cloud Computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络"云"将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。...
云计算（Cloud Computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络"云"将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。现阶段的云计算通过不断进步，已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
虽然对于云计算目前没有完全统一的标准概念定义，但是这并不妨碍云计算的快速发展，市场上对于云计算在很多方面达成一定共识的有：比如三层架构（SaaS，PaaS和IaaS）。除了三层架构外，大家也都认为云可以被分为三种：公有云，私有云和混合云。
公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过 Internet 使用，可能是免费或成本低廉的，公有云的核心属性是共享资源服务。这种云有许多实例，可在当今整个开放的公有网络中提供服务。
私有云(Private Clouds)是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。该公司拥有基础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源。
与公有云相比，私有云使用的是相同的云计算技术，并提供相同的功能。用户可掌握和控制计算、存储等所有资源，享有独家使用权。用户可以访问其基础架构的全局视图，允许用户监控其基础设施、应用模板和自动化操作。
政策面
1. 中央经济工作会议2018年12月19日至21日在北京举行，会上首次将信息基础设施建设加入到内需型基础设施建设 的大序列中去，与轨交、物理、市政等大基建并列，未来将成为拉动 内需，稳定经济增长的重要方向；
2. 2018年8月，工信部印发《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》。《实施指南》提出了企业上云的工作目标，到2020年，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及，全国新增上云企业100万家。在《实施指南》带动引导下，截至2018年底，全国已有上海、浙江、江苏、湖北等20多个省市出台了企业上云政策文件，明确了工作目标和重点。
市场面
国内市场增长主要来自于互联网公司和传统企业的增长。从客户角度来看，阿里客户主要是中小互联网公司，腾讯云客户主要为视频和游戏公司，两者均为互联网公司。但是从2018年来看，公有云新增量有48%来自于传统企业，传统企业上云的需求也越来越强烈。2018年中国云计算行业收入达到7164百万美元。同比增长68.2%。
截止至2017年中国云计算行业市场规模增长至691.6亿元，同比增长34.3%，增速快于全球水平。预计2018年中国云计算行业市场规模将超900亿元。2019年中国云计算行业市场规模将突破千亿元。2021中国云计算行业市场规模将增长至1858亿元左右。
云计算带来的利好，无论是从技术角度，还是成本角度还是安全角度等都带来了前所未有的革新和技术便利性，要落地云计算服务都需要从下面几个关键技术点进行实施和处理。目前市场实现云计算支撑技术的产品有开源的主流产品OpenStack、以及传统虚拟化巨头厂商VMWare的EXSi等，国内较有名气的有飞天（阿里云）、FusionSphere（华为）、Tstack（腾讯）等。
虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。
虚拟化把应用系统各硬件间的物理划分打破，从而实现架构的动态化，实现物理资源的集中管理和使用。虚拟化的最大好处是增强系统的弹性和灵活性，降低成本、改进服务、提高资源利用效率。
为保证高可靠性、高可用性和经济性，云计算存储数据采用了分布式存储的方式，并采用冗余存储的方式确保存储数据的高可靠性，即为同一份数据存储多个副本或采用多份备份法，采取并行的方法为大量的用户提供服务，云计算的数据存储技术也具有高传输率和高吞吐率的特点。
处理海量数据是云计算的一大优势。因此高效的数据处理技术也是云计算不可或缺的核心技术之一。对于云计算来说，数据管理面临巨大的挑战。云计算不仅要保证数据的存储和访问，还要能够对海量数据进行特定的处理和分析。
在多节点的并发执行环境中，各个节点的状态需要同步，并且在单个节点出现故障时，系统需要有效的机制保证其它节点不受影响。而分布式资源管理系统恰是这样的技术，它是保证系统状态的关键。
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算平台管理技术能够帮助企业实现基础架构整合、实现企业硬件资源和软件资源的统一管理、统一分配、百种应用，如何有效地统一部署、统一监控和统一备份，打破应用对资源的独占，让企业云计算平台价值得以充分发挥。
安全已经成为阻碍云计算发展的最主要原因之一，在云计算体系中，安全涉及到很多层面，包括网络安全、服务器安全、软件安全、系统安全等。
云安全融合了网格计算、并行技术、未知病毒判别等等最新的信息安全概念和技术，是当今信息安全的全新体现。通过网状的大量客户端对网络中的软件行为异常进行检测，获取互联网上木马、恶意程序等的动态情况，实时推送到服务端进行分析处理，然后再将解决方案分发到客户端，从而及时实现安全处理。
云计算的其他相关技术还有：设备架构技术，包括节点互联技术、数据中心节能技术；任务管理技术，包括任务调度技术、数据切分技术；改善服务技术，包括可行性技术、容错性技术；以及并行计算技术、负载均衡技术等。
高可用性是指提供在本地系统单个组件故障情况下，能继续访问应用的能力，无论这个故障是业务流程、物理设施、IT软/硬件的故障。最好的可用性， 就是你的一台机器宕机了，但是使用你的服务的用户完全感觉不到。你的机器宕机了，在该机器上运行的服务肯定得做故障切换（failover），切换有两个维度的成本：RTO （Recovery Time Objective）和 RPO（Recovery Point Objective）。RTO 是服务恢复的时间，最佳的情况是 0，这意味着服务立即恢复；最坏是无穷大意味着服务永远恢复不了；RPO 是切换时向前恢复的数据的时间长度，0 意味着使用同步的数据，大于 0 意味着有数据丢失。
对HA来说，往往使用共享存储，这样的话RPO=0。同时往往使用 Active/Active（双活集群） HA模式来使得RTO几乎0，如果使用Active/Passive 模式的 HA 的话，则需要将 RTO 减少到最小限度。HA的计算公式是[ 1 - (宕机时间)/（宕机时间 + 运行时间）]，我们常常用几个9表示可用性：
2个9：99% = 1% * 365 = 3.65 * 24 小时/年 = 87.6 小时/年的宕机时间
4个9：99.99% = 0.01% * 365 * 24 * 60 = 52.56 分钟/年
5个9：99.999% = 0.001% * 365 = 5.265 分钟/年的宕机时间，也就意味着每次停机时间在一到两分钟。
11个9：几乎就是几年才宕机几分钟。 据说 AWS S3的设计高可用性就是 11个9。
HA 将服务分为两类：
1.有状态服务：后续对服务的请求依赖于之前对服务的请求。
2.无状态服务：对服务的请求之间没有依赖关系，是完全独立的。
HA需要使用冗余的服务器组成集群来运行负载，包括应用和服务。这种冗余性也可以将HA分为两类：
1.Active/Passive HA：集群只包括两个节点简称主备。在这种配置下，系统采用主和备用机器来提供服务，系统只在主设备上提供服务。在主设备故障时，通过虚拟IP服务，备设备上的服务被启动来替代主设备提供服务。
2.Active/Active HA：集群只包括两个节点时简称双活，包括多节点时成为多主（Multi-master）。在这种配置下，系统在集群内所有服务器上运行同样的负载。以数据库为例，对一个实例的更新，会被同步到所有实例上。
云环境是一个广泛的系统，包括硬件基础设施、IaaS层、虚机（PAAS）和应用（SAAS）。以 OpenStack云为例：
云环境的 HA 将包括：
· 应用的HA
· 虚机的HA
· 云控制服务的HA
· 物理IT层：包括网络设备比如交换机和路由器，存储设备等
· 基础设施：比如电力、空调和防火设施等。
灾难（Disaster）是由于人为或自然的原因，造成一个数据中心内的信息系统运行严重故障或瘫痪，使信息系统支持的业务功能停顿或服务水平不可接受、达到特定的时间的突发性事件，通常导致信息系统需要切换到备用场地运行。
灾难恢复（Diaster Recovery）是指当灾难破坏生产中心时在不同地点的数据中心内恢复数据、应用或者业务的能力。
容灾是指，除了生产站点以外，用户另外建立的冗余站点，当灾难发生，生产站点受到破坏时，冗余站点可以接管用户正常的业务，达到业务不间断的目的。为了达到更高的可用性，许多用户甚至建立多个冗余站点。
大体上讲，容灾可以分为3个级别：数据级别、应用级别以及业务级别。
容灾能力对比表
两者相互关联，互相补充，互有交叉，同时又有显著的区别：
· HA往往指本地的高可用系统，表示在多个服务器运行一个或多种应用的情况下，应确保任意服务器出现任何故障时，其运行的应用不能中断，应用程序和系统应能迅速切换到其它服务器上运行，即本地系统集群和热备份。HA 往往是用共享存储，因此往往不会有数据丢失（RPO = 0），更多的是切换时间长度考虑即RTO。
· DR是指异地（同城或者异地）的高可用系统，表示在灾害发生时，数据、应用以及业务的恢复能力。异地灾备的数据灾备部分是使用数据复制，根据使用的不同数据复制技术（同步、异步、Strectched Cluster 等），数据往往有损失导致 RPO >0；而异地的应用切换往往需要更长的时间，这样 RT0 >0。 因此，需要结合特定的业务需求，来定制所需要的RTO和RPO，以实现最优的TCO。
从其他角度上分析两者区别：
· 从故障角度，HA主要处理单组件的故障导致负载在集群内的服务器之间的切换，DR则是应对大规模的故障导致负载在数据中心之间做切换。
· 从网络角度，LAN尺度的任务是HA的范畴，WAN尺度的任务是DR的范围。
· 从云的角度看，HA是一个云环境内保障业务持续性的机制，DR是多个云环境间保障业务持续性的机制。
· 从目标角度，HA主要是保证业务高可用，DR是保证数据可靠的基础上的业务可用。
一个异地容灾系统，往往包括本地的HA集群和异地的DR数据中心。
OpenStack 部署环境中，各节点可以分为几类：
Cloud Controller Node（云控制节点）
Neutron Controller Node（网络控制节点）
Storage Controller Node（存储控制节点）
Compute node（计算节点）
要实现 OpenStack HA，一个最基本的要求是这些节点都是冗余的。根据每个节点上部署的软件特点和要求，每个节点可以采用不同的HA模式。但是，选择 HA 模式有个基本的原则：
· 能 A/A 尽量 A/A，不能的话则 A/P （RedHat 认为 A/P HA 是 No HA）
· 有原生（内在实现的）HA方案尽量选用原生方案，没有的话则使用额外的HA软件比如Pacemaker 等
· 需要考虑负载均衡
· 方案尽可能简单，不要太复杂
1. RDO HA 部署方案
RDO HA部署方案
2. Mirantis OpenStack 6.0 HA 方案（A/A 方案）
3. HP Helion 的 HA 方案（A/A方案）
4. Oracle OpenStack HA（A/P HA）
RDO > Mirantis > HP > Oracle,这里具体每个HA方案实现高可用就不叙述了。
网络不可用的因素包括：设备软硬件故障、设备间链路故障、维护升级、用户误操作、网络拥塞等事件。
为提升网络高可用一方面，可以针对这些因素采取如提高软硬件质量、减少链路故障、避免网络拥塞丢包、避免用户误操作等措施，使网络尽量不出故障，从而来提高网络MTBF指标，提升整网的可用性水平。另一方面，网络中的故障总是不可避免的，所以设计和部署从故障中快速恢复缩小MTTR指标，同样是提升网络可用性水平的手段。因此，在网络出现故障时，确保网络能快速恢复的容错技术均可以归入高可用技术。常用的网络高可用技术可归为以下几类：
· 单设备的硬件冗余：冗余电源、冗余风扇、双主控、板卡支持热插拔；
· 物理链路捆绑：以太网链路聚合，基于IRF的跨设备以太网链路聚合；
· 二层冗余路径：STP、MSTP、SmartLink；
· 三层冗余路径：VRRP、ECMP、动态路由协议多路径；
· 故障检测：NQA、BFD、OAM、DLDP；
· 不间断转发：GR、热补丁升级；
· L4-L7多路径：状态热备、非对称路径转发；
在进行高可用数据中心网络规划时，不能只将上述技术进行简单叠加和无限制的冗余，否则，一方面会增加网络建设整体成本，另一方面还会增加管理维护的复杂度，反而给网络引入了潜在的故障隐患。因此在进行规划时，应该根据网络结构、网络类型和网络层次，分析网络业务模型，确定数据中心基础网络拓扑，明确对网络可用性最佳的关键节点和链路，合理规划和部署各种网络高可用技术。
网络高可用
接入层的四种拓扑的比较：
网络拓扑对比
网络汇聚层作为网络接入层的流量会集点和服务器的网关，需要部署防火墙做为整个服务器区的安全控制边界，还需要部署应用优化设备（服务负载分担、SSL卸载等）用以减轻服务器的负担，提高应用响应速度。
网络拓扑二
FW与LB的双机高可用部署方案
对于接入层而言传统架构为保证网络高可用性通常采用MSTP+VRRP，这种组网需要在接入交换机与汇聚交换机间运行MSTP协议，管理和维护较复杂。但当接入交换机和汇聚交换机都采用IRF架构之后，可将每两台交换机（也可以是多台）配置成一个IRF堆叠组，两台汇聚交换机也配置成一个堆叠组，接入交换机与汇聚交换机之间通过捆绑链路连接。从逻辑上看，一个堆叠组就是一台设备，因此接入交换机和汇聚交换机间不存在二层环路，可以避免MSTP的配置管理，简化网络设计。
IRF组网的HA部署
据 CAICT 数据，2016 年，用户选择私有云的考虑，最主要是安全性（64.0%），其次是可控性（42.9%），再次是充分利用已有的 IT 资源（38.0%）。从下图可以看出来，云服务是否安全，成为用户首要考虑的重点要素之一。
私有云有两种不同的模式：
· 其一，公司在自己的数据中心中建立的私有云。下面的优劣分析就基于这种私有云模式。
· 其二，服务商提供设施和存储中心的私有云。该模式中，服务商将负责数据应用的托管服务，但不同客户间并不会共享服务器。
私有云优势：
· 安全：这是用户选择私有云的最主要原因。通过内部的私有云，公司可以控制其中的任何设备，从而部署任何他们觉得合适的安全措施。
· 条例：这是公有云的劣势之一，但在私有云模式中，公司可以确保他们的数据存储可以满足任何的相关法律法规。而且，公司能够完全控制安全措施，所以必要的话可以将数据保留在一个特定的地理区域也将变得简单。
· 可预测成本：因为用户将要购买自己的软件与硬件，所以他们会确切知道每月的花费成本。而且他们也不必担心使用更多服务所带来的额外开支。
· 定制化：内部私有云还可以让公司能够精确的选择进行自身程序应用和数据存储的硬件。不过实际上，他们也不必亲自来购买这些硬件，因为服务商可以提供这些硬件的服务。
· 位置独立性：如同公有云，私有云也支持任何网络连接设备。
· 提升灵活性和扩展性：比起传统数据中心，私有云会带来更高的灵活性和扩展性；
私有云劣势：
· 总体成本：由于公司购买并管理自己的设备，所以私有云不会像公有云那样带来很多的成本节约。而且，在私有云部署时，员工成本和资本费用依然会很高。
· 管理复杂性：使用私有云时，公司必须处理内部的所有事务，而在公有云中，这些事务将由服务商来解决。因此公司必须独自进行自己内部私有云中的配置，部署，监控和设备保护等一系列的工作。此外，他们还需要购买和运行应用来管理，监控和保护云环境的软件。
· 有限灵活性，扩展性和实用性：私有云的灵活性不高，如果某个项目所需的资源尚不属于目前的私有云，那么获取这些资源并将其增添到云中可能会花费几周甚至几个月的时间。 同样，当需要满足更多的需求时，扩展私有云的功能也会比较困难。而实用性则需要依靠基础设施管理和连续性计划及灾难恢复计划（BC/DR）工作的成果决定。
· 高性能：前文提到，由于公有云的规模，公有云服务商可以购买最新的硬件设施，包括HPC系统。而使用私有云时，用户通常会有更长的迭代周期，并可能无法支付HPC系统购买和运行的费用。
一些公司会发现托管私有云可以实现公有云和私有云之间的优劣互补。这种云环境由第三方服务商进行管理和运行，但是客户公司所使用的设备与服务器都是单独的。
托管私有云优势
· 提高安全：因为每个公司使用的设备都是单独的，托管私有云可以消除一些公有云中用户所担忧的问题。不过，另一方面来说，由于公司无法对服务器进行完全的控制，所以他们不可能像使用私有云时一样安心。
· 简化管理：相比私有云，私有托管的最大好处就是用户不用去进行硬件设备的管理。如同在公有云环境中，服务商会处理这些问题，从而极大的简化用户的工作量。
· 定制化：根据所选择的服务商，用户可以在其私有云中指定所使用的硬件。
· 可预测成本：尽管托管私有云各自的定价模式会有所不同，但一般来说，他们都会要求客户公司签署一个指定使用水平的合同。所以托管私有云的成本比公有云具有更高的可预测性。然而，一些托管私有云的成本也可能会随着使用情况而上升，使得总成本仅仅是略低于私有云。
· 提升灵活性，扩展性和实用性：托管私有云会比私有云具有更高的灵活性，扩展性和实用性，但不会达到公有云那样的水平。
· 位置独立性：所有类型的云计算都不限制连接设备的所在场所，私有托管云当然也不例外。
托管私有云劣势
· 成本：如果在使用中，将云计算的资源抛开的话，那么私有托管云成本就会比公有云更高。而且，根据合同的具体细节，托管私有云的成本可能不会像内部私有云一样具有预测性。
· 有限灵活性，扩展性和实用性：尽管托管私有云在这些方面要优于私有云，但离公有云水平仍旧有一定的差距。
下表为几种不同形态云的业务能力对比：
所有的商业模式，都是通过为自己客户创造价值来实现自身价值的。私有云的商业化落地同样也不例外。云服务平台商，通过整合技术资源，为客户提供安全稳定的技术服务，帮助用户建设云服务平台，帮助用户快速上云，获取数字化营销带来的红利。
售卖优势条件：
1. 稳定安全的服务保障及先进的技术服务；
2. 控制度更高，安全隐私性更强；
3. 数据迁移方便快捷；
4. 不影响现有公司的IT流程；
5. 一站式的开发资源，丰富的SDK支撑，为快速开发产品和布局提供环境；
6. 云服务的技术模式，充分利旧，帮助客户更加节省资源和提升资源利用率；
7. 大规模运算，挖掘客户价值，为企业数字经济做技术转型；
8. 政策的导向和扶持……
下面是目前市场集中常见的云服务商业模式，不局限与云的形态。
一、 基础通信资源云服务商业模式
1）基础通信服务商已经在IDC领域和终端软件领域具有得天独厚的优势，依托IDC云平台支撑，通过与平台提供商合作或独立建设Pass云服务平台，为开发、测试提供应用环境。继续发挥现有服务终端软件的优势，提供Saas云服务。通过Paas带动Iaas和Saas的整合，提供端到端的云计算服务。
2）均采取了"三朵云"的发展思路。第一，构建"IT支撑云"，满足自身在经营分析、资料备份等方面的巨大云计算需求，降低IT经营成本；第二，构建"业务云"，实现已有电信业务的云化，支撑自身的电信业务和多媒体业务发展；第三，开发基础设施资源，提供"公众服务云"，构建IaaS、PaaS、SaaS平台，为企业和个人客户提供云服务。
3）盈利手段
3）盈利手段：
①通过一次付费、包月，按需求、按年等向用户提供云计算服务。如CRM、ERP、杀毒等应用服务以及IM、网游、搜索、地图等无线应用。
②通过测试环境、开发环境等平台云服务，减少云软件供应商的设备成本、维护成本、软件版权的费用，带动软件开发者开发应用，带动Saas业务的发展。
③通过基础设备虚拟化资源租用，如存储、服务资源减少终端用户IT投入和维护成本。
④提供孵化服务、安全服务、管理服务等按服务水平级别收费的人工服务，拓宽服务的范围。
案例：阿里云、腾讯云、华为云等
二、 软件资源云服务商业模式
1）简介：与软硬件厂商以及云应用服务提供商合作提供面向企业的服务或企业个人的通用服务，使用户享受到相应的硬件、软件和维护服务，享用软件的使用权和升级服务。该合作可以是简单的集成，形成统一的渠道销售；也可以是多租户隔离的模式，即通过提供Saas平台的SDK，通过孵化的模式让软件开发商的应用程序的一个实例可以处理多个客户的要求，数据存储在共享数据库中，但每个客户只能访问到自己的信息。该业务模式主要是基于其他领域已经有很好的厂商提供服务的基础上，从终端用户的角度布局云计算产业链。
2）商业模式：以产品销售作为稳定的盈利来源向客户提供基于IaaS、PaaS、SaaS三个层面的云计算整体解决方案，尝试以BO模式提供运营托管服务。
3）盈利模式：
①向第三方开放环境、开发接口、SaaS部署、运营服务和用户推广带来的收益。
②收取平台租用费、收入分成或者入股的方式从第三方SaaS开发商获得收益。
③提供孵化服务按照远程孵化、深度孵化进行收费。
④软件升级和维护提供的收益。
案例：金蝶K/3 Cloud
3、 互联网资源云服务商业模式
1）简介：互联网企业基于多元化的互联网业务，致力于创造便捷的沟通和交易渠道。互联网企业拥有大量服务器资源，确保数据安全。为了节能降耗、降低成本，互联网企业自身对云计算技术具有强烈的需求。因而互联网企业云业务的发展具有必然性。而引导用户习惯性行为的特点就要求互联网企业云服务要处于研发的最前沿。
2）商业模式：基于互联网企业云计算平台，联合合作伙伴整合更多一站式服务，推动传统软件销售向软件服务业务转型，帮助合作伙伴从传统模式转向云计算模式。针对用户和客户需求开发针对性云服务产品。
3）盈利模式：
①租赁服务，按时间租赁服务器计算资源的使用来收费。
②工具租用服务，开发一些平台衍生工具（定制服务）——如远程管理、远程办公、协同科研等私有云的工具，也可以向客户提供工具的租用来收费。
③提供定制型服务，为各类用户提供各种定制型服务，按需收费。
典型案例：阿里钉钉
四、存储资源云服务商业模式
1）简介：云存储将大量不同类型的存储设备通过软件集合起来协同工作。共同对外提供数据存储服务。云存储服务对传统存储技术在数据安全性、可靠性、易管理性等方面提出新的挑战。云存储不仅仅是一个硬件，而是一个网络设备、存储设备、服务器、应用软件、公用访问接口、接入网和客户端程序等多个部分组成的系统。
2）商业模式：以免费模式、免费+收费结合模式、附加服务模式为云存储商业模式的主流模式，通过这三种模式向用户提供云服务存储业务。而业务的模式的趋同目前已成云存储服务函待解决的重要问题之一。
3）盈利模式：
①对普通用户基础免费，增值收费（以国外居多数），也就是免费空间加扩容收费。
②提供文件恢复、文件备份、云端分享等服务进行收费。
③个人免费，企业收费（部分存储公司）。
典型案例：百度网盘
