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  • 云计算的五个关键特性,用了“SALES”概括,包含了未来的商业模式,服务模式的内涵。如果满足这几个方面,我们就可以说他叫做“云”: 第一个是按需自助服务(On Demand Self-Service),前面讲的技术跟业务之间有一个...

    云计算的五个关键特性,用了“SALES”概括,包含了未来的商业模式,服务模式的内涵。如果满足这几个方面,我们就可以说他叫做“云”:

    第一个是按需自助服务(On Demand Self-Service),前面讲的技术跟业务之间有一个矛盾,如果业务部门可以自助做一些工作,IT压力会减少很多。

    第二个就是泛网的访问(Broad Network Access) ,无时无刻可以通过互联网各种方式去访问这种服务。这种服务的话,他是有资源要求的。

    第三个是资源池(Resource PooLing) ,这个资源是非常广泛的,如果大家通过泛网的访问可以去访问各种资源 ,不光是方便了我们服务的对象,也方便了我们作为云计算支撑服务的自己。

    第四个就是快速弹性的扩展(Rapid Elasticity) ,前面讲到我们有很多厂商的支持,在当前的技术条件下,越来越存在这方面的困难了。

    第五个就是可计量的服务(Measured Service) ,将来我们可以把我们的服务按照一种商业模式进行划分,这里面对于我们本身做 IT来讲,他是一个价值的体现,我们可以计量到我们自己的IT真正的价值。

    云计算的四种部署方式:私有云、社区云、公有云和混合云。“三”种服务方式,指Iaas,Paas,Saas 。最终的形态,将来云的发展会出现这种倒三角,最终的洗牌以后 ,最多的集中在SAAS这一层,但是目前中国处于发展阶段,现在的格局是正三角,相对来说还不是我们最终的方式。在这种情况下,我们要把资源进行抽象化,平台要按各种业务的需求进行功能化,最终实现软件的服务化。 这样一个格局势必对我们的管理产生很大的变化,将来公司的形态会有很大的变化,将来一些以个体人员的服务方式。

    什么是云计算技术,对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里?
    云计算和大数据引领企业发展,按需定制成为趋势
    企业为何采用云计算?主要用途是什么?

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  • NUMA为何成为云计算关键技术

    千次阅读 2017-02-20 17:26:28
    作者简介: ...近来也集中在qemu/kvm virtualization技术,还曾是一位有经验的Java开发者。 进入21世纪后,计算机的体系结构并没有停止前进的步伐,尤其是在处理器领域所取得的技术突破奠定了包括云...
    作者简介:
    鲁班,EasyStack系统工程和产品研发工程师,作为一名OpenStack兼内核开发者,他早在OpenStack Grizzly即加入小区开发,并为OpenStack贡献了可观的代码量。近来也集中在qemu/kvm virtualization技术,还曾是一位有经验的Java开发者。
    

    进入21世纪后,计算机的体系结构并没有停止前进的步伐,尤其是在处理器领域所取得的技术突破奠定了包括云计算、大数据,以及近几年炙手可热的机器学习的基础,在软件定义时代来临之后,硬件的作用却丝毫没有降低,反而越发显得重要。

    随着制造工艺越来越接近极限,计算场景化的不断丰富,在通用计算场景下,可编程能力显的极为重要,在专用计算场景下,大规模并行与低延迟又变的不可或缺,面对这一前所未有的复杂局面,比较可行的办法是软件与硬件的高度协同,通过对硬件层面能力的控制权直接暴露给操作系统,乃至运行于用户态的Application来满足可编程与性能等不同场景的要求,这种做法比比皆是,其中之一就是NUMA(None Uniform Memory Acess)技术,接下来我们深入其中看一看这项技术的来龙去脉以及如何影响到云平台的。

    术语:

    图片描述

    NUMA 结构简介

    随着处理器的工作频率的提高和由于一些材料工艺限制导致处理器的发展朝向多core多socket带来一个明显问题 - 我们所熟知的FSB结构在多个性能强劲的处理器面前会成为竞争点。为了解决这个问题,AMD于2003年在第一代Athlon64位处理器中首次采纳了HT(Hyper Transport)设计,并提出把内存控制器由北桥挪到了处理器管芯中的设计,随后Intel借鉴并于2004年提出了类似的设计,称之为QPI(QuikPath InterConnection),但是在Xeon中采用这项技术已经是2009年的Nehalem了,HT与QPI都采用的point-to-point interconnect技术,来保证处理器间的高速通信。结果如下图所示的:
    图片描述
    每个处理器都有自己的IMC,连接到本地内存。这样在增加和提高处理器数量和工作频率的时候,本地内存的访问效率也可得到保证。 这也就是我们要讨论的NUMA系统。每个处理器和它本地的内存(加上有可能存在的处理器集成IO)构成一个NUMA节点。再以Intel为例,结合CBox和HA间的snooping protocal,共享的LLC的一致性也得以保证。事实上X86的NUMA系统也都是ccNUMA。

    由于目前在用的Intel机器基本上都是2个NUMA节点的结构,所以经常在资料中提到的NUMA节点间的距离问题实际往往是不用考虑的。最新的Intel® Xeon® Processor E7-8860 v4和Intel® Xeon® Processor E5-4610 v4以上的CPU才支持8颗和4颗的系统配置,而服务器厂商出于成本考虑也会慎重考虑采用这样的配置。即使在多颗CPU的配置下,不同NUMA节点之间的距离问题在QPI的配备下也无须担心了,因为它提供任意两个处理器的点对点的直接通信。 下图较完整展示一个中端的系统,双Intel 2630 v4 CPU,10 cores (20 HT threads),4 memory channels,2 QPI Links,PCIe 40 Lanes Max。
    图片描述
    从中可以清晰的看到,CPU0要访问远程CPU1节点的内存是需要经过QPI,因此产生额外的latency。QPI的速率越快,这个latency就越小,然而此处理器的QPI速率是8 GT/s,换算后是要比这个系统所支持的最低的1600 MHz DDR4的内存的访问频率慢的。访问远程内存即便有LLC的命中,系统带着Home Snoop with DIR + OSB的支持,也是要产生额外的开销的。同样道理,NUMA节点里所集成的IIO远程访问是也有额外的latency。对于这个系统来说就是访问远程的集成PICe也要经过处理器间的QPI。事实上Intel的COD技术引入后,因为它启用后会在一个处理器上划分两个NUMA节点来提高每个节点内Ring Bus的带宽进而提高本地LLC在多核下的访问速度,本地LLC访问性能得到提升,远程的LLC的访问却未有提升。 并且需要软件开发人员的注意的是,与绝大多数常见的NUMA系统不同,这时在同一socket上由COD逻辑划分的NUMA节点与其它socket上的NUMA节点的距离是不同的,这可以在SRAT和SLIT中读到具体信息。
    当然,免得麻烦,用户可以简单粗暴的选择隐藏NUMA,启用BIOS的Node Interleaving项去提供 interleaved memory structure 影射所有节点的内存, 不过这样会产生粗略估计一半内存访问落到的实际远程内存,系统无法发挥出最优性能。

    讨论过NUMA结构下系统性能提升和所须要避免的一些使用方式,接下来的两个章节分别探讨Linux以及基于Linux的云计算平台OpenStack提供怎样的机制让我们更有效的使用NUMA结构系统。

    NUMA in Linux

    对于NUMA系统来说,Linux会为每一个NUMA节点创建一套内存管理对象的实例,每个节点包含DMA, DMA32, NORMAL等Zone。当某个节点下的某个Zone无法满足内存分配请求时,系统会咨询zonelist进而决定后备Zone的选择顺序。当本地Zone NORMAL内存不足时,黙认顺序是从本地的Zone DMA32和DMA尝试,然后再尝试其它的节点。此顺序可以由numa_zonelist_order参数更改,比如先去尝试远程节点的Zone NORMAL以节省比较稀缺的Zone DMA32和DMA内存(当然,非黙认NUMA policy有可能偏好远程节点)。

    NUMA Policy

    Linux memory policy用来指定在NUMA系统下kernel分配内存时具体从哪个节点获取(Interrupt Context下不受policy限制 ,详见alternate_node_alloc 和alloc_pages_current)。系统的黙认policy为优选当前节点。不过在系统启动阶段用的是interleave mode分配内存,以避免过载启动节点,同时也因为系统也无法预测运行时那个节点的内存访问会更多。 Memory policy可以作用于task和VMA上。作用于task时可以限制对于当前task的所有内存分配,并且会被child task继承。VMA policy用来限制一个vm area的内存分配。此时需额外注意,它只作用于 anonymous pages(详见alloc_pages_vma)并且被使用同一个地址空间的task共享。VMA policy优先应用于task policy。

    Linux memory policy 支持四种不同的模式 – DEFAULT,BIND,PREFERRED,和INTERLEAVED。 Default意味着用下级备选policy(系统的黙认policy为最后选择),BIND强制内存分配必须在指定节点上完成,PREFERRED模式在内存分配时会优先指定的节点,失败时会从zonelist备选, INTERLEAVED会使内存分配依次(VMA的page offset或task的node counter)在所选的节点上进行。

    mbind和set_mempolicy系统呼叫用来更改当前task和task地址空间里的VMA的policy。mbind更改VMA policy黙情况下只对之后分配的内存有效,不过可以通过move或move_all 标旗来强制移动已分配的页面。 set_mempolicy更改task policy后,之前不符合此policy的页面会逐步被NUMA Balancing挪到指点的节点。

    NUMA Balancing

    Automatic NUMA balancing可以将task迁移到它大量访问内存的节点上,同时将task错误放置的内存页在晚些时候这个页面被访问到时按照policy的指示移动(当用户改变内存policy)。这主要是依赖内核中的task_numa_work和do_numa_page两段代码。前者会被时钟中断处理加到task work上,然后在返回用户态前(评估signal之前)运行,用来去掉此task的内存区的页表(数量由numa_balancing_scan_size决定)PRESENT位并且用一个预留位来标示此页即将产生的Page Fault为NUMA Page Fault。它发生的频率可以由numa_balancing_scan_period等参数调整。后者在Page Fault产生时用来处理NUMA Page Fault,来真正移动不符合内存policy的页面。迁移task也是在此时跟据远程内存访的统计来进行的。在无需挪动页面时此种Page Fault的开销很小,只须将页表的PRESENT位加上。用户也可以主动手工移动内存页面到其它NUMA节点,move_pages和migrate_pages两个系统呼叫提供了这样的功能。这里特别提及一下migrate_pages系统呼叫,与大多其它NUMA相关的系统呼叫不同,此呼叫可以用来移动其它task(不局限于当前task)的内存页面到不同的NUMA节点上,这也使用户态下直接调整不同NUMA节点内存使用的工具可以实现, 比如migratepages工具。

    cpuset

    cgroup的cputset可以用来限定一个task可以在哪(几)个CPU上运行,以及它可以在哪些节点上获取内存。sched_setaffinity,mbind和set_mempolicy的行为也都是要受到cpuset的限制,也可理解为cpuset有着更高的优先级。一个cpuset关连一组CPU和内存节点,系统中每个task都要搭载到一个cputset。黙认情况下为 root cpuset,此时充许使用所有的CPU和内存节点。通过cpuset具体属性的调整可以实现很多具体的需求。比如创建一个大的mem_exclusive cpuset去限制(hardwall)某些task在内核态下的内存分配只能在某些节点上,同时为每(几)个task创建子cpuset来限定这些task在用户态下可分配的内存,这样这些task可以在预定的节节上共享page cache等内核数据,同时每(几)个task又可定义在用户态下自己可使用的资源。

    NUMA profile

    有关不同NUMA节点内存使用的信息可以在/sys/devices/system/node/nodeX 下的meminfo中得到, 同目录下的numastat中可以得到在内存分配过程中优选节点备选节点的页分配量,使用numastat工具还可以方便的获得指定task的这些信息。更细粒度的信息采集需要用perf来直接收集有关NUMA的硬件事件,比如远程节点LLC的命中和远和内存的访问信息。具体的可收集事件不同的微架构有所不同,需要参考Intel提供的文档。

    NUMA virtualization support

    Libvirt/Qemu是在Linux下常见的虚似化方案,也是OpenStack的主要选择。Libvirt在定义虚似机时充许用户指定Qemu虚似机进程的memory policy和虚似机及其vcpu绑定的物理cpu。在虚似机运行时也可以通过命令更改虚似机及其vcpu的绑定,但memory policy在运行时是无法改变的,因为更改memory policy的系统呼叫只可以作用由当前task,Libvirt需要更改memory policy然后让虚拟机进程(子进程)继承。虚拟机及其vcpu的绑定不受此限制,因为绑定是cgroup和sched_setaffinity支持的,而它们不受此限制。Qemu也支持将物理机的NUMA拓补结构“直通”给虚拟机。
    -object memory-backend-ram,size=1024M,policy=bind,prealloc=on,host-nodes=0,id=ram-node0
    -numa node,nodeid=0,cpus=0-1,memdev=ram-node0
    -object memory-backend- ram,size=1024M,policy=bind,prealloc=on,host-nodes=1,id=ram-node1
    -numa node,nodeid=1,cpus=2-3,memdev=ram-node1
    如上所示,显示的定义两个memory backend, 通过bind memory policy去将这两个VMA(Qemu为每个memory backend创建一个anonymous VMA)分别绑定到两个不同的host NUMA节点上。

    NUMA in OpenStack

    OpenStack在Juno和Kilo以后分别加入了虚拟机NUMA节点布署拓补与vCPU绑定功能 。接下来章节我们一起看下这两个NUMA相关的功能。

    虚拟机NUMA节点布署拓补

    此功能是通过flavor的extra specs (numa_nodes , numa_cpus , 和numa_mem )提供给用户的。当虚拟机的vCPU上内存要求很高, 超出了物理机单个NUMA节点可提供的数目时,或是某些情况当虚拟机里的任务在多核上都产生极大的内存访问量使单个节点的内存带宽(甚至是访问LLC对Ring Bus竟争)压力过大,此功能可以用来显示的指定虚拟机如何NUMA利用物理机上多个NUMA节点。下面的示例是将vCPU 0,1与2,3分别绑定到NUMA节点0与1上,同时要求1024与2048兆内存分别在节点0与1上分配。
    hw:numa_nodes=2
    hw:numa_cpus.0=0,1
    hw:numa_cpus.1=2,3
    hw:numa_mem.0=1024
    hw:numa_mem.1=2048

    vCPU绑定

    通过flavor的cpu_policy选项(设置为dedicated)也可以将虚拟机的vCPU具体绑定到物理机的某个core上,来满足接有实时性较高的虚拟机任务的需求。配合内核的isolcpus启动参数去把一些cpu放到isolated sched domain预留起来,以避免其它用户态进程被平衡调度过来,由此保证vcpu不被抢占。

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  • 第九届中国云计算大会已经拉上帷幕,当前新一轮科技革命席卷全球,云计算、大数据、物联网、机器学习等新技术不断涌现,逐步地融合,构建了一种新生态,这种生态正深刻地改变着生产和生活的方式,成为了智能制造和...

    第九届中国云计算大会已经拉上帷幕,当前新一轮科技革命席卷全球,云计算、大数据、物联网、机器学习等新技术不断涌现,逐步地融合,构建了一种新生态,这种生态正深刻地改变着生产和生活的方式,成为了智能制造和智能社会的催化剂和助推器,只有牢牢把握这种科技发展的趋势,提前预见未来的生态模式,积极抢占战略制高点,才能适应未来社会的发展环境,引领科技创新。

    正如我在“第九届中国云计算大会日程曝光”提到,要想在最短时间内了解行业最新趋势,那么快捷的途径就是参会。这次盛会或许就是你期待已久的充电宝。用“干货满满,不虚此行”来形容本次大会,应该一点也不为过。

    云计算已经不是简单数字化转型需求,面临的不是解决资源集中管理、共享、池化的问题,更不是孤岛系统的收编和标准化、软硬件层的资源池化、虚拟化等问题。而是已经回归到一种服务模式,让硬件资源使用更加高效被使用和共享,简单来说,云计算不是一个技术,而应该是一种状态

    关于云市场的概念、分类、各种营销宣传都让人眼花缭乱,接下来我就从以下几个方面,谈谈我个人对云计算未来发展的看法。

    与云计算相关的几个热词——云安全

    云计算首要解决安全问题,传统安全防御的费用很高,且云的灵活性让安全问题得以更加快捷的解决。安全防御仅有大公司具备安全防御能力,而普通中小型公司对安全重视程度低,基本无安全防御能力。

    云时代下由于涉及到的业务面多,安全面临诸多挑战,安全是当前唯一不能被“云”化掉的特殊领域。

    与云计算相关的几个热词——大数据分析

    云计算的核心就是数据,大数据是因云而生,随着HPDA市场越来越大,高性能计算和云计算结合将越来越紧密。目前有用的数据资源十分稀缺,且都集中在互联网相关应用手中,我们经常听到国内某些厂商0元投标做电子政务平台,其最终目的就是为了获取数据,因为数据是可以用来交易和变现的。

    企业的洞察也在数字化——预测系统

    未来云服务更加注重数字化客户体验和数字化卓越运营。洞察系统是比较早上云的应用,因对企业内部关键应用的影响小,所以各厂商都在云服务中增加分析功能(如Cognitive Computing、AI等)提供数据智能服务。

    与云计算相关的几个热词——混合云

    混合云的管理很挑战,企业一般先将新应用、新开发放在私有云中,且多数是基于OpenStack搭建私有云。

    DevOps已不是“运维前移”,而是运维开发、交付结合在一起,因此企业需要面对Bimodel的IT环境,需要采用混合云实现“优化”与“创新”的平衡。

    核心业务域需要稳定、安全、可靠,而创新业务域需要快速、敏捷、弹性。混合云搭建需要解决开放性设计、负载可迁移、安全可控三大问题,同时混合云的建设是一个“生命周期过程”。

    混合云也面临着网络、安全、云灾备三大技术挑战。而公有云类似“租房”,对企业而言安全感、隐私感很差。

    云服务层次类型发生转变——应用+基础资源

    传统定义的云计算三层边界随着技术的发展已经越来越模糊,企业需要从三个层面(IaaS,PaaS和SaaS)统一考虑自己的云计算战略,随着IaaS与PaaS的大量融合,未来云的分类可能会演化成两极:Application As A Service(AaaS)、Infrastructure Resource(IaaS + PaaS) As A Service

    云计算催生的新型创新商业模式—— 平台经济

    平台经济(Platform Economics)所指是一种虚拟或真实的交易场所,平台本身不生产产品,但可以促成双方或多方供求之间的交易,收取恰当的费用或赚取差价而获得收益。淘宝、京东商城、凡客诚品、一号店、阿里巴巴等等就是典型例子,通过平台弹性收缩满足浪涌性业务诉求,通过数据分析实现数字化客户体验和运维,并实时指导未来规划和盈利。

    企业实现私有云最佳方式——超融合基础设施

    超融合基础架构(Hyper-Converged Infrastructure,或简称“HCI”)也被称为超融合架构,是指在同一套单元设备(x86服务器)中不仅仅具备计算、网络、存储和服务器虚拟化等资源和技术,而且还包括缓存加速、重复数据删除、在线数据压缩、备份软件、快照技术等元素,而多节点可以通过网络聚合起来,实现模块化的无缝横向扩展(Scale-out),形成统一的资源池。

    超融合基础设施(HCI)解决方案提供预先集成的计算和存储资源,帮助企业更快地运行云基础实施。企业将HCI作为私有云开发的基础,特别是对于需要快速、自动扩展的新工作负载和业务系统。

    迁移工具将使得云迁移更加容易——Data On Demand

    从目前来看,企业云迁移可分为互动系统(移动互联网等)上云(云原生)、洞察系统(Analytics、商业管理、预测等)上云、记录系统(CRM、销售、财务、生产等)上云、创新系统(业务流程改造等)上云四个阶段。

    企业拥有多种可行的云迁移工具,包括SaaS替代、重新搭建、迁移拓展、混合拓展、直接迁移等。企业将应用程序重构在公有云系统上运行,利用迁移服务,而不是简单的把现有应用程序转存到共有云上。移动应用程序的最佳做法是利用云弹性重写,但是这种方法的成本较高。迁移工具会加速云迁移,同时也会降低成本。

    容器将颠覆云平台和管理策略——CaaS

    虽然容器、DevOps已经吵得很火了,但未来新的CaaS(Container as a service)将层出不穷,需要重新评估PaaS搭建、容器调度和云管理等需求。

    因为容器广泛部署在生产环境中,所以公司需要应对新的安全、监控、存储和网络问题。这时企业需要做的第一步应该是评估内部私有PaaS与受管理的公有云开发平台的利弊。

    简单总结

    未来分析云计算必须立身于客户真实业务,因为随着IaaS层与PaaS的大量融合,单从云的部署模式是难以看清未来趋势的,必须回归到消费者对云计算的本质需求,通过分析跑在云上的各种工作流、数据流来分析云的发展趋势。

    互联网业务,在用户使用量上存在很强的无法预测的瞬时脉冲特征;而企业各项业务的数字化转型为主,且用户的使用量脉冲可以预测。这两类Workload对应着不同的云服务和消费方式,将会是作为未来作为分析的重点。

    另外,随着最近很多小云服务供应厂商都已经纷纷IPO了,未来大型云服务厂商不再是企业的唯一选择,至少公有云市场,将出现更多区域性玩家。

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  • 云计算关键技术包括虚拟化,分布式存储,分布式计算,多租户。 物联网中存在的大量数据需要与云计算和大数据结合 1.虚拟化 将一台计算机虚拟成多台计算机,多应用程序在相互独立的空间运行,显著提高计算机...

    云计算的关键技术包括虚拟化,分布式存储,分布式计算,多租户。

    物联网中存在的大量数据需要与云计算和大数据结合

    1.虚拟化

    将一台计算机虚拟成多台计算机,多个应用程序在相互独立的空间运行,显著提高计算机工作效率。

    2.分布式存储

    集中式存储无法满足海量数据的需求了,而分布式存储可以在廉价pc服务器上搭建起大规模存储集群。

    3.分布式计算

    在多个机器上并行处理数据,极大地提高了数据处理速度,可以满足对海量数据的批量处理需求。

    4.多租户

    多租户计算的主要目的在于使大量用户能够共享同一堆栈的软硬件资源,每一个用户按需使用资源,能够对软件服务进行客户化配置,而不影响其他用户使用。
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:
    企业为何采用云计算?主要用途是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-14574-1.html
    企业云计算的基本特征是什么,在建设过程中主要分为哪几个阶段?
    http://www.duozhishidai.com/article-13379-1.html
    什么是云计算技术,对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里?
    http://www.duozhishidai.com/article-527-1.html


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    千次阅读 2020-08-31 17:30:46
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空空如也

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云计算的四个关键技术