把控制和传输命令搬到云上,像“芝麻开门”一样简单的让计算、存储、网络资源虚拟到执行端,这就是软件定义和分布式的未来。在向SDDC(软件定义数据中心)迈进的过程中,通过底层可编程标准,使得SDN、SDI、SDS等衍生技术都有了自己的发展路径,甚至还有了软件定义内存(SDM)。云服务的计算方式包括分布式,其后由服务形态又分出了分布式的计算、网络、存储。

与传统架构相比,软件定义可以将数据和控制分离,软件负责管理、控制和调度硬件资源,硬件负责运算和执行。对于企业客户来说,在租用虚拟服务器时要借助IDC的分布式数据中心网络,要知道像金融这类客户对毫秒级的延迟也是忧心忡忡,因此一些数据中心通常会就近建设,较大限度缩小物理距离的影响。

这种设置带来的好处可以通过一个例子来说明,根据Akamai的说法,当用户浏览网站时如果加载时间超过三秒,就会有40%的访问者立即离开网站。而更贴近实际客户的零售商沃尔玛的体会可能更深刻:进入竞争对手的网站之前,其网上商店只有0.25秒的时间保留网站访问者。线下购物尚且如此,线上的亚马逊商店哪怕网页只是多1秒的加载速度,对平台商家的影响一年就超过10亿美元。

当然,软件定义的转换过程并非一步到位,是软硬件解耦后将可操控部分通过编程接口或其他形式,结合前端应用的需求,分阶段实现对各类资源的调用。这种可编程的过程,类似对智能家居的控制,将传统一体化硬件“打散”,建立虚拟化、API层,借助控制软件进行调度和管理。顾名思义,本质上就是软件驱动硬件资源。

让这些数据中心基础设施的资源分布式可以让工作负载变得均衡,而软件定义则可以一方面是得益于其自身优势,不仅研发创新的速度加快了,价格成本也比硬件便宜不少,对数据中心性能、节能、扩容的升级应变灵活,而且现在基础设施也引入了智能化。同时,开源软件也为软件定义提供了更多可能性,厂商做系统时有了新选择。另一方面,摩尔定律为硬件性能带来的增强也为软件定义奠定了基础,可以通过虚拟化计算资源完成更复杂的任务。

从某种程度上来说,软件定义数据中心可谓软件定义的终极目标,简单来说就是虚拟化、软件化数据中心的一切资源,包括服务器、存储、网络等。通过虚拟化构建由虚拟资源组成的资源池,用户可以将这些资源横向扩展为内存池、存储池、计算池、网络池…再把其拓展为一个个小型虚拟数据中心,使得资源利用率提升。

而分布式的数据中心,其好处可以从三个方面来看。其一是可靠性,传统集中式的数据中心的应急模式在功率性能等方面都达不到满载的需求,而一旦出现自然灾害等情况就会导致大规模的服务宕机,这也是异地多活或者两地三中心的必要性。

其二是数据交互便捷了,云厂商在提供服务时会选择自建骨干网或跟IDC合作,这样的话就可以把发起点和传输点更靠近用户需求在发生的地方,这样无论是在企业之间还是企业内部,都可以提升服务和反馈效率。

其三是成本,通常企业尤其是规模较大的企业不会自建或选择一个数据中心,无论是物理机还是虚拟机,传统点到点的迁移模式效率低下,有时候甚至是同一家云厂商在不同的托管IDC的协议都有所区别,例如对客户造成了价格困扰,而选择多个数据中心在彼此之间打通服务就会让业务交付无缝。

边缘计算也是一个例证,工业机器人对处理任务有着实时性的要求,通过云端传到数据中心可能只是不到1秒的延迟,但要是乘以整个生产线上机器人的数量,显然是一次“大面积延误”。 当嵌入式芯片的性能不再是瓶颈,让计算、存储、分析等需求响应通常在距离物理位置较近的地方完成,而不是传输到千里之外的数据中心。这种就近处理的方式耗时更短,而且足以应付本地业务交互的轻量化需求,推动着云计算向分布式延伸。

架构层面,边缘计算物联网解决方案可分为传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层,其中网络层主要实现融合和互联,它的功能除了网络连接和管理,还包括边缘计算,进行现场处理,同时保障业务在本地实现。可以说,边缘计算重新梳理了“云管端”之间的关系,一方面提升了云资源的使用效率,另一方面也让终端有了更高的话语权。

无论是边缘还是云,分布式的概念都成为了未来趋势,而软件定义又为这种趋势提供了快速通道。

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