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  • 云计算最底层
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    2020-08-21 16:05:30

    我们熟知的VMware事实上有两个产品线,一个是VMware ESXi,直接安装在裸金属之上,不需要额外的操作系统,属于第一类虚拟化。另一个是我们普通用户更加熟知的VMware WorkStation,属于第二类虚拟化。
    对于虚拟机中的操作系统,VMM需要完整模拟底层的硬件设备,包括处理器、内存、时钟、I/O设备、中断等等,换句话说,VMM用纯软件的形式“模拟”出一台计算机供虚拟机中的操作系统使用。
    这种完全模拟一台计算机的技术也称为全虚拟化,这样做的好处显而易见,虚拟机中的操作系统感知不到自己是在虚拟机中,代码无需任何改动,直接可以安装。而缺点也是可以想象:完全用软件模拟,转换翻译执行,性能堪忧!
    而QEMU则是完全软件层面的“模拟”,乍一看和VMware好像差不多,不过实际本质是完全不同的。VMware是将原始CPU指令序列翻译成经过处理后的CPU指令序列来执行。而QEMU则是完全模拟执行整个CPU指令集,更像是“解释执行”,两者的性能不可同日而语。
    既然有全虚拟化,那与之相对的也就有半虚拟化,前面说了,由于敏感指令的关系,全虚拟化的VMM需要捕获到这些指令并完整模拟执行这个过程,实现既满足虚拟机操作系统的需要,又不至于影响到物理计算机。但说来简单,这个模拟过程实际上相当的复杂,涉及到大量底层技术,并且如此模拟费时费力。而试想一下,如果把操作系统中所有执行敏感指令的地方都改掉,改成一个接口调用(HyperCall),接口的提供方VMM实现对应处理,省去了捕获和模拟硬件流程等一大段工作,性能将获得大幅度提升
    这就是半虚拟化,这项技术的代表就是Xen,一个诞生于2003年的开源项目。
    这项技术一个最大的问题是:需要修改操作系统源码,做相应的适配工作。这对于像Linux这样的开源软件还能接受,充其量多了些工作量罢了。但对于Windows这样闭源的商业操作系统,修改它的代码,无异于痴人说梦
    硬件辅助虚拟化 VT / AMD-v
    折腾来折腾去,全都是因为x86架构的CPU天然不支持经典虚拟化模式,软件厂商不得不想出其他各种办法来在x86上实现虚拟化。
    如果进一步讲,CPU本身增加对虚拟化的支持,那又会是一番怎样的情况呢?在软件厂商使出浑身解数来实现x86平台的虚拟化后的不久,各家处理器厂商也看到了虚拟化技术的广阔市场,纷纷推出了硬件层面上的虚拟化支持,正式助推了虚拟化技术的迅猛发展。这其中为代表的就是Intel的VT系列技术和AMD的AMD-v系列技术。
    KVM-QEMU
    有了硬件辅助虚拟化的加持,虚拟化技术开始呈现井喷之势。VirtualBox、Hyper-V、KVM等技术如雨后春笋般接连面世。这其中在云计算领域声名鹊起的当属开源的KVM技术了。
    KVM全称for Kernel-based Virtual Machine,意为基于内核的虚拟机。
    在虚拟化底层技术上,KVM和VMware后续版本一样,都是基于硬件辅助虚拟化实现。不同的是VMware作为独立的第三方软件可以安装在Linux、Windows、MacOS等多种不同的操作系统之上,而KVM作为一项虚拟化技术已经集成到Linux内核之中,可以认为Linux内核本身就是一个HyperVisor,这也是KVM名字的含义,因此该技术只能在Linux服务器上使用。
    KVM技术常常搭配QEMU一起使用,称为KVM-QEMU架构。前面提到,在x86架构CPU的硬件辅助虚拟化技术诞生之前,QEMU就已经采用全套软件模拟的办法来实现虚拟化,只不过这种方案下的执行性能非常低下。

    KVM本身基于硬件辅助虚拟化,仅仅实现CPU和内存的虚拟化,但一台计算机不仅仅有CPU和内存,还需要各种各样的I/O设备,不过KVM不负责这些。这个时候,QEMU就和KVM搭上了线,经过改造后的QEMU,负责外部设备的虚拟,KVM负责底层执行引擎和内存的虚拟,两者彼此互补,成为新一代云计算虚拟化方案的宠儿
    容器技术-LXC & Docker
    前面谈到的无论是基于翻译和模拟的全虚拟化技术、半虚拟化技术,还是有了CPU硬件加持下的全虚拟化技术,其虚拟化的目标都是一台完整的计算机,拥有底层的物理硬件、操作系统和应用程序执行的完整环境。

    为了让虚拟机中的程序实现像在真实物理机器上运行“近似”的效果,背后的HyperVisor做了大量的工作,付出了“沉重”的代价。
    虽然HyperVisor做了这么多,但你有没有问过虚拟机中的程序,这是它想要的吗?或许HyperVisor给的太多,而目标程序却说了一句:你其实可以不用这样辛苦。
    确实存在这样的情况,虚拟机中的程序说:我只是想要一个单独的执行执行环境,不需要你费那么大劲去虚拟出一个完整的计算机来。
    这样做的好处是什么?
    虚拟出一台计算机的成本高还是只虚拟出一个隔离的程序运行环境的成本高?答案很明显是前者。一台物理机可能同时虚拟出10台虚拟机就已经开始感到乏力了,但同时虚拟出100个虚拟的执行环境却还是能够从容应对,这对于资源的充分利用可是有巨大的好处。
    近几年大火的容器技术正是在这样的指导思想下诞生的
    不同于虚拟化技术要完整虚拟化一台计算机,容器技术更像是操作系统层面的虚拟化,它只需要虚拟出一个操作系统环境。

    LXC技术就是这种方案的一个典型代表,全称是LinuX Container,通过Linux内核的Cgroups技术和namespace技术的支撑,隔离操作系统文件、网络等资源,在原生操作系统上隔离出一个单独的空间,将应用程序置于其中运行,这个空间的形态上类似于一个容器将应用程序包含在其中,故取名容器技术。
    举个不是太恰当的比喻,一套原来是三居室的房子,被二房东拿来改造成三个一居室的套间,每个一居室套间里面都配备了卫生间和厨房,对于住在里面的人来说就是一套完整的住房。
    如今各个大厂火爆的Docker技术底层原理与LXC并不本质区别,甚至在早期Docker就是直接基于LXC的高层次封装。Docker在LXC的基础上更进一步,将执行执行环境中的各个组件和依赖打包封装成独立的对象,更便于移植和部署
    容器技术的好处是轻量,所有隔离空间的程序代码指令不需要翻译转换,就可以直接在CPU上执行,大家底层都是同一个操作系统,通过软件层面上的逻辑隔离形成一个个单独的空间。
    容器技术的缺点是安全性不如虚拟化技术高,毕竟软件层面的隔离比起硬件层面的隔离要弱得多。隔离环境系统和外面的主机共用的是同一个操作系统内核,一旦利用内核漏洞发起攻击,程序突破容器限制,实现逃逸,危及宿主计算机,安全也就不复存在。
    超轻虚拟化 firecracker
    虚拟完整的计算机隔离性好但太过笨重,简单的容器技术又因为太过轻量纯粹靠软件隔离不够安全,有没有一个折中的方案同时兼具两者的优点,实现既轻量又安全呢?
    近年来,一种超轻虚拟化的思想开始流行开来,亚马逊推出的firecracker就是一个典型的代表。
    firecracker将虚拟化技术的强隔离性和容器技术的轻量性进行融合,提出了一个microVM的概念,底层通过KVM虚拟化技术实现各个microVM的强隔离,而隔离的虚拟机中运行的是一个个精简版的微型操作系统,砍掉了大量无用的功能,专为容器设计的微型OS。
    超轻虚拟化如今成为一个新的浪潮,除了AWS的firecracker,谷歌的gVisor, Intel主导的NEMU也在向这个领域开始发力。
    总结
    本文简单介绍了虚拟化技术的基本概念和基本要求。随后引出由于早期的x86架构不支持经典的虚拟化方案,各家软件厂商只能通过软件模拟的形式来实现虚拟化,其代表是早期的VMware WorkStation和Xen。
    不过纯粹依靠软件的方式毕竟有性能的瓶颈,好在Intel和AMD及时推出了CPU硬件层面的虚拟化支持,软件厂商迅速跟进适配,极大的改善了虚拟化的性能体验。这一时期的代表有新版本的VMware WorkStation、Hyper-V、KVM等。
    近年来,随着云计算和微服务的纵深发展,对虚拟化技术的虚拟粒度逐渐从粗到细。从最早的虚拟化完整的计算机,到后来只需虚拟出一个操作系统,再到后来虚拟出一个微服务需要的环境即可,以Docker为代表的容器技术在这个时期大放异彩。

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    云计算的特点或优势 1.按需自助服务 2.广泛的网络接入:就是说我们要使用的资源可以使用任意一个网络连接到这个资源 3.资源池化:资源池化需要虚拟化来实现 4.快速弹性伸缩:也就是说我们可以按需的申请服务 5.可...

    一.云计算的特点或优势

    1.按需自助服务

    2.广泛的网络接入:就是说我们要使用的资源可以使用任意一个网络连接到这个资源

    3.资源池化:资源池化需要虚拟化来实现

    4.快速弹性伸缩:也就是说我们可以按需的申请服务

    5.可计量服务

    二.云计算的定义:

    美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种模型,它可以实现随时随地、便捷地、随需应变地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源(例如,网络、服务器、存储、应用、及服务),资源能够快速供应并释放,使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。

    三.计算技术的发展

    1.串行计算:传统上,一般的软件都是串行式计算,即将一个"problem"划分成一串离散的"Instructions",每个"Instructions会在单个CPU上一个一个被执行,CPU在同一时间内只能处理一个"Instructions“

    2.并行计算:将一个problem分解成多个可以被同时处理的part,再把每一个part划分成一串离散的instrutions,每个part把自己的instrutions交给各自的CPU进行处理,每个Cpu同时受理不同part的instrutions,再加入一个统一的控制机制对整个过程进行控制

    3.分布式计算:分布式计算属于研究分布式系统的计算机科学领域。分布式系统,是将自己的所有组件分散在属于不同网络的计算机上,这些计算机通过统一的消息机制来相互通讯和配合。分布在不同网络计算机上的组件互相协作,完成共同的目标。

    分布式计算与并行计算的区别:如果处理单元(处理单元也就是我们所说的CPU)共享内存,就称为并行计算,反之就是分布式计算。也有人认为分布式计算是并行计算的一种特例。

    其实分布式的任务包相互之间有独立性,上一个任务包的结果未返回或者处理结果错误,对下一个任务包的处理几乎没有什么影响。因此,分布式的实时性要求不高,而且允许存在计算错误(因为每个计算任务给好几个参与者计算,结果上传到服务器后要比较,然后对结果差异大的进行验证)。而并行程序并行处理的任务包相互之间有很大的联系,并且并行计算的每一个任务块都是必要的,没有浪费的分割的,就是每个任务包都要处理,而且计算结果相互影响,这就要求每个计算结果要绝对正确,而且在时间上要尽量做到同步,而分布式的很多任务块可以不用处理,比如大量的无用数据块,所以说分布式计算的速度尽管很快,但是真正的“效率”是低之又低的,

    4.网格计算:网格计算是利用广泛的零散的计算资源完成一个共同任务,它也是分布式计算的一种。根据IBM对“网格”的定义,它将本地网络或者互联网上零散的可用计算资源集合起来,使终端用户或者应用觉得他们在使用一台性能强悍的虚拟计算机。网格计算的愿景是创立一个虚拟动态的资源集合,使个人和组织机构能够安全协调的使用这些资源。网格计算通常使用集群的方式实现。

    四.按运营模式对云计算分类

    1.公有云:由一个实力特别强大的厂商构建,因为公有云需要在全球部署数据中心结点,大型服务商将自己的资源提供给用户,例如:AWS是亚马逊提供的公有云业务

    2.私有云:也就是一个公司自己搭建的一个云,阿里,腾讯不提供私有云,华为提供私有云,当然还有一些其他公司提供私有云

    3.混合云:混合云是一种比较灵活的云计算模式,它可能包含了公有云、私有云或者后面要讲的行业云中的两种或两种以上的云,用户的业务可以根据需求在这几种云上切换。

    4.行业云:运输行业云,金融行业云,医药行业云等。

    五.按服务模式对云计算分类

    在云计算中,一般我们部署的所有应用都遵循统一的分层结构,应用程序是最终呈现给用户,用户通过应用程序的界面保存或创建出自己的数据,为了保证应用程序的正常运行,需要依赖最底层的硬件资源、运行在硬件资源上的操作系统,以及运行在操作系统之上的中间件和应用程序的运行环境。我们把应用程序在内的所有部分称为软件层,将最底层的硬件资源,包括网络资源、存储资源和计算资源,以及虚拟化层称为基础设施层,运行在操作系统之上、应用程序之下的所有中间部分称为平台层。

    图片

    1.传统模式:通俗的讲是烟筒式,所有的部件都需要保持独立

    2.IaaS(架构及服务):

    如果基础设施层由云服务商提供,其它由用户自营,这种模式称为laaS

    3.PaaS(平台及服务):

    如果基础设施层和平台层由云服务商提供,其它由用户自营,这种模式称为PaaS;

    4.SaaS(软件及服务):如果全部由云服务商提供,这种模式称为SaaS。

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  • 大咖写在前面:大家都知道,“区块链”是目前出门寒暄的必杀技...概述,区块链与云计算相似的地方底层三要素之云计算1. 计算虚拟化计算虚拟化就是在虚拟系统和底层硬件之间抽象出CPU和内存等,以供虚拟机使用。计算虚拟


    大咖写在前面:

    大家都知道,“区块链”是目前出门寒暄的必杀技,可出名更早的“云计算”也一直是技术界的宠儿。我们在研究区块链的过程中发现,区块链的发展和云计算有许多的相似之处,因此便有了此文,带领大家从宏观的角度认识区块链和云计算。本期先从底层三要素讲起。


    概述,区块链与云计算相似的地方


    底层三要素之云计算


    1. 计算虚拟化

    计算虚拟化就是在虚拟系统和底层硬件之间抽象出CPU和内存等,以供虚拟机使用。计算虚拟化技术需要模拟出一套操作系统的运行环境,在这个环境你可以安装Windows也是可以安装Linux,这些操作系统被称作Guest OS。他们相互独立,互不影响(相对的,因为当主机资源不足会出现竞争等问题,导致运行缓慢等问题)。计算虚拟化可以将主机单个物理核虚拟出多个vcpu,这些vcpu本质上就是运行的进程,考虑到系统调度,所以并不是虚拟的核数越多越好;内存相似的,把物理机上面内存进行逻辑划分出多个段,供不同的虚拟机使用,每个虚拟机看到的都是自己独立的一个内存。除了这些还需要模拟网络设备、BIOS等。这个虚拟化软件叫做hypervisor,著名的有ESXI、xen、KVM等,通常分为两种,第一种是直接部署到物理服务器上面的,如下图ESXI 


    由于直接部署到裸机上面,hypervisor需要自带各种硬件驱动,虚拟机的所有操作都需要经过hypervisor。还有另一种虚拟化hypervisor,以KVM最为流行(个人电脑上面安装的virtualbox以及workstations也是),它们依赖与宿主机操作系统,这样的好处就是可以充分利用宿主机的各种资源管理以及驱动,但效率上面会打一些折扣。下图是KVM的在使用IO时候的流程图。

    当然也可以从全虚拟化、半虚拟化、硬件辅助虚拟化的角度去说,现在数据中心基本都是硬件辅助虚拟化了,全虚拟化就是完全靠软件模拟、半虚拟需要修改操作让其知道自己运行在虚拟环境中、硬件辅助由硬件为每个Guest OS提供一套寄存器、Guest OS可以直接运行在特权级,这样提高效率。 


    虽然当前数据中心商用的虚拟化软件仍然以VMware的ESXI为主,但在OpenStack的推动下,KVM正在慢慢追赶,并且KVM是开源的,下面简单介绍一下KVM。KVM是基于内核的,从内核2.6以后就自带了,可以运行在x86和power等主流架构上。 KVM主要是CPU和内存的虚拟化,其它设备的虚拟化和虚拟机的管理则需要依赖QEMU完成。一个虚拟机本质上就是一个进程,运行在QEMU-KVM进程地址空间,KVM(内核空间)和qemu(用户空间)相结合一起向用户提供完整的虚拟化环境。



    2. 网络虚拟化

    网络虚拟化是一种重要的网络技术,该技术可在物理网络上虚拟多个相互隔离的虚拟网络,不依赖于底层物理连接,能够动态变化网络拓扑,提供多租户隔离,从而使得不同用户之间使用独立的网络资源切片变成可能,从而提高网络资源利用率,实现弹性的网络。这里面目前最为火热的即软件定义网络(Software Defined Network, SDN),SDN的出现使得网络虚拟化的实现更加灵活和高效,同时网络虚拟化也成为SDN应用中的重量级应用。其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,使网络作为管道变得更加智能。


    通过SDN实现网络虚拟化包括物理网络管理,网络资源虚拟化和网络隔离三部分。而这三部分内容往往通过专门的中间层软件完成,我们称之为网络虚拟化平台。虚拟化平台需要完成物理网络的管理和抽象虚拟化,并分别提供给不同的租户。此外,虚拟化平台还应该实现不同租户之间的相互隔离,保证不同租户互不影响。虚拟化平台的存在使得租户无法感知到网络虚拟化的存在,也即虚拟化平台可实现用户透明的网络虚拟化。


    (1)虚拟化平台

    虚拟化平台是介于数据网络拓扑和租户控制器之间的中间层。面向数据平面,虚拟化平面就是控制器;而面向租户控制器,虚拟化平台就是数据平面。所以虚拟化平台本质上具有数据平面和控制层面两种属性。在虚拟化的核心层,虚拟化平台需要完成物理网络资源到虚拟资源的虚拟化映射过程。面向租户控制器,虚拟化平台充当数据平面角色,将模拟出来的虚拟网络呈现给租户控制器。从租户控制器上往下看,只能看到属于自己的虚拟网络,而并不了解真实的物理网络。而在数据层面的角度看,虚拟化平台就是控制器,而交换机并不知道虚拟平面的存在。所以虚拟化平台的存在实现了面向租户和面向底层网络的透明虚拟化,其管理全部的物理网络拓扑,并向租户提供隔离的虚拟网络。


    网络虚拟化平台示意图

    虚拟化平台不仅可以实现物理拓扑到虚拟拓扑“一对一”的映射,也应该能实现物理拓扑“多对一”的映射。而由于租户网络无法独占物理平面的交换机,所以本质上虚拟网络实现了“一虚多”和“多虚一”的虚拟化。此处的“一虚多”是指单个物理交换机可以虚拟映射成多个虚拟租户网中的逻辑交换机,从而被不同的租户共享;“多虚一”是指多个物理交换机和链路资源被虚拟成一个大型的逻辑交换机。即租户眼中的一个交换机可能在物理上由多个物理交换机连接而成。


    单虚拟节点映射到多物理节点


    (2)网络资源虚拟化

    为实现网络虚拟化,虚拟化平台需要对物理网络资源进行抽象虚拟化,其中包括拓扑虚拟化,节点资源虚拟化和链路资源虚拟化。


    拓扑虚拟化

    拓扑虚拟化是网络虚拟化平台最基本的功能。虚拟平台需要完成租户虚网中的虚拟节点和虚拟链路到物理节点和链路的映射。其中包括“一对一”和“一对多”的映射。“一对一”的映射中,一个虚拟节点将会映射成一个物理节点,同理虚拟链路也是。而在“一对多”的映射中,一个虚拟节点可以映射成由多个连接在一起的物理节点;一条逻辑链路也可能映射成由链接在一起的多条链路。而对于物理节点而言,一个物理节点可以被多个逻辑节点映射。


    节点资源虚拟化

    节点资源的虚拟化包括对节点Flow tables(流表)、CPU等资源的抽象虚拟化。流表资源本身是交换机节点的稀缺资源,如果能对其进行虚拟化,然后由虚拟化平台对其进行分配,分配给不同的租户,那么就可以实现不同租户对节点资源使用的分配和限制。拓扑抽象仅仅完成了虚拟节点到物理节点的映射,而没有规定不同用户/租户对物理节点资源使用的分配情况。若希望进行更细粒度的网络虚拟化,节点资源虚拟化非常有必要。


    链路资源虚拟化

    和节点资源一样,链路资源也是网络中重要的资源,而拓扑抽象并没有规定某些用户可使用的链路资源的多少。所以在进行更细粒度的虚拟化时,有必要对链路资源进行虚拟化,从而实现链路资源的合理分配。可被抽象虚拟化的链路资源包括租户可使用的带宽以及端口的队列资源等等。


    (3)网络隔离

    网络资源虚拟化仅仅完成了物理资源到虚拟资源的抽象过程,为实现完全的网络虚拟化,还需要对不同的租户提供隔离的网络资源。网络隔离需要对SDN的控制平面和数据平面进行隔离,从而保证不同租户控制器之间互补干扰,不同虚网之间彼此隔离。此外,为了满足用户对地址空间自定义的需求,虚拟化平台还需要对网络地址进行虚拟化。


    控制面隔离

    控制器的性能对SDN整体的性能产生极大的影响,所以虚拟化平台需保证租户的控制器在运行时不受其他租户控制器的影响,保证租户对虚拟化平台资源的使用。虚拟化平台在连接租户控制器时需保证该进程可以得到一定的资源保障,比如CPU资源。而虚拟化平台本身所处的位置就可以轻易实现租户的控制器之间的相互隔离。


    数据面隔离

    数据面的资源包括节点的CPU、Flow Tables等资源以及链路的带宽,端口的队列资源等。为保证各个租户的正常使用,需对数据面的资源进行相应的隔离,从而保证租户的资源不被其他租户所占据。若在数据面上不进行资源的隔离,则会产生租户数据在数据面上的竞争,从而无法保障租户对网络资源的需求,所以很有必要在数据面对资源进行隔离。


    地址隔离

    为使租户能在自己的虚拟租户网中任意使用地址,虚拟化平台需要完成地址的隔离。实现地址隔离主要通过地址映射来完成。租户可任意定制地址空间,而这些地址对于虚拟化平台而言是面向租户的虚拟地址。虚拟化平台在转发租户控制器南向协议报文时,需要将虚拟地址转化成全网唯一的物理地址。租户的服务器的地址在发送到接入交换机时就会被修改成物理地址,然后数据包的转发会基于修改之后的物理地址进行转发。当数据到达租户目的地址主机出端口,控制器需将地址转换成原来租户设定的地址,从而完成地址的虚拟化映射。地址的虚拟化映射使得租户可以使用完全的地址空间,可以使用任意的FlowSpace(流空间:流表匹配项所组成的多维空间),而面向物理层面则实现了地址的隔离,使得不同的租户使用特定的物理地址,数据之间互不干扰。


    3. 存储虚拟化

    存储虚拟化是一种贯穿于整个IT环境、用于简化本来可能会相对复杂的底层基础架构的技术。存储虚拟化的思想是将资源的逻辑映像与物理存储分开,从而为系统和管理员提供一幅简化、无缝的资源虚拟视图。在没有云计算之前存储虚拟化已经发展了很久,可以说和云计算没有特别关系,而云计算存储通常指的是亚马逊的S3存储或者EBS存储等,将统一的资源池划分给多个用户。


    对于用户来说,虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”,用户不会看到具体的磁盘、磁带,也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。


    从管理的角度来看,虚拟存储池是采取集中化的管理,并根据具体的需求把存储资源动态地分配给各个应用。值得特别指出的是,利用虚拟化技术,可以用磁盘阵列模拟磁带库,为应用提供速度像磁盘一样快、容量却像磁带库一样大的存储资源,这就是当今应用越来越广泛的虚拟磁带库(VTL, Virtual Tape Library),在当今企业存储系统中扮演着越来越重要的角色。


    主流的存储虚拟化有以下三种技术,在云计算场景中通常会根据实际场景选择合适的技术。


    SAN

    先从高端存储说起,现在高端存储应该EMC、IBM和HDS的天下,这些年外置存储跟随着廉价磁盘不断提升容量和性能,推动了SAN网络、主机FC接口不断成熟,在数据中心变得很普遍,尤其在金融领域。

    SAN提供的是块存储,譬如磁盘阵列里面有10块I T的数据盘,然后可以通过做RAID或者逻辑卷(LVM)的方式划分出10个的数据盘,但这个10个数据盘已经和之前的物理盘不一样了,一个逻辑盘可能有第一个物理盘提供100G,第二个物理盘提供300G。对于操作系统来说,完全无法感知是物理盘还是逻辑盘,这是存储资源池的理念。通过RAID或者LVM不仅可以提供数据保护还能够重新划分盘的大小,提高读写速率。


    但SAN也不是毫无缺点,它价格也是比较昂贵的,光纤口,光纤交换机价格高,所以才有了IPSAN存储,通过IP协议承载存储协议;无法提供数据共享,一个盘只能挂给一个主机,所以这就有了NAS存储。


    NAS

    NAS是文件存储,文件存储相比块存储最大的优势是能共享数据,它基于标准的网络协议,SAN是有自己一套存储协议的。常见的NAS包括NFS、FTP和HTTP文件服务器等,由于这种设备通常都有一个IP,所以一般客户机充当数据网关服务器可以直接对其访问。NAS建立在传统网络之上,所以可以更远距离的传输,并且NAS具有安装容易易于维护的特点,但其速度通常要比SAN慢很多。 


    分布式存储

    伴随着x86性能提升,以x86芯片构建的小型存储系统在中端存储领域开始崭露头角。通过将X86本地的磁盘利用起来构建一个大存储集群。分布式存储通常能够同时提供块存储和文件存储的能力。这里不得介绍一个和OpenStack结合紧密的分布式存储ceph,下图是ceph官网的一个整体模块图,它提供了CEPH FS文件存储系统和POSIX接口、对象存储以及最常用的快存储。 


    它的基石是下面的RADOS,再下面就是系统组件,包括:

    • CEPH OSDs:CEPH的OSD(Object Storage Device)守护进程。主要功能包括:存储数据、副本数据处理、数据恢复、数据回补,平衡数据分布。并将数据相关的一些监控信息提供给CEPH Moniter,以便CEPH Moniter来检查其他OSD的心跳状态。一个CEPH存储集群,要求至少两个CEPH OSDs,才能有效的保存两份数据。注意,这里的两个CEPH OSD是指运行在两台物理服务器上的,并不是在一台物理服务器上开两个CEPH OSD的守护进程。 


    • Moniters:CEPH的Moniter守护进程,主要功能是维护集群状态的表组,这个表组中包含了多张表,其中有Moniter map、OSD map 、PG(Placement Group) map、CRUSH map。 


    • MDSs:CEPH的MDS (Metadata Server)守护进程,主要保存的是CEPH Filesystem的元数据。注意,对于CEPH的块设备和CEPH对象存储都不需要CEPH MDS守护进程。CEPH MDS 为基于POSIX文件系统的用户提供了一些基础命令的执行,比如ls、find等等,这样可以很大层度上降低CPEH 存储集群的压力。 


    还有一个开源的对象存储就是openstack的Swift,Swift的初衷就是用廉价的成本来存储容量特别大的数据,swift使用容器来管理对象,允许用户存储、检索和删除对象以及对象的元数据,而这些操作都是通过用户友好的RESTful风格的接口完成。


    底层三要素之区块链


    1. 共享帐本

    共享账本准确的说应该是分布式账本技术,这个技术从实质上说就是一个可以在多个站点、不同地理位置或者多个机构组成的网络里进行分享的资产数据库。在一个网络里的参与者可以获得一个唯一、真实账本的副本。账本里的任何改动都会在所有的副本中被反映出来,反应时间会在几分钟甚至是几秒内。在这个账本里存储的资产可以是金融、法律定义上的、实体的或是电子的资产。在这个账本里存储的资产的安全性和准确性是通过公私钥以及签名的使用去控制账本的访问权,从而实现密码学基础上的维护。根据网络中达成共识的规则,账本中的记录可以由一个、一些或者是所有参与者共同进行更新。


    分布式账本技术使用密码哈希算法和数字签名来确保交易的完整性,同时确保共享账本是精确副本,并降低了发生交易欺诈的风险,因为篡改需要同时在许多地方同时执行。密码哈希算法(比如 SHA256 计算算法)能确保对交易输入的任何改动 — 甚至是最细微的改动 — 都会计算出一个不同的哈希值,表明交易输入可能被损坏。数字签名则确保交易源自发送方(已使用私钥签名)而不是冒名顶替者。


    2. 共识算法


    这里主要讲述区块链在发展过程中出现的五种典型共识算法:PoW、PoS、DPoS、PBFT和联合共识。


    早期,比特币Bitcoin作为区块链技术的第一个成功应用率先引入了工作量证明机制(PoW,Proof of Work),工作量证明机制利用了Hash算法在随机性上这个非常重要的特性。PoW机制俗称挖矿,这里挖的是比特币里的每一个区块。每个区块用包含的交易、时间、以及一个自定义数值来计算这个区块的Hash。一个合格的区块的Hash必须满足前N位为零,因此需要不断的调整刚才那三个参数来寻找满足条件的Hash。由于Hash算法足够随机,零的个数越多,算出这个Hash的概率越低。此时,要得到合理的Block Hash需要经过大量尝试计算,计算时间取决于机器的哈希运算速度。当某个节点提供出一个合理的Block Hash值,说明该节点确实经过了大量的尝试计算,这就是工作量证明。当然,并不能得出计算次数的绝对值,因为寻找合格的Hash是一个概率事件。当节点拥有占全网n%的算力时,该节点即有n%的概率率先发布一个合格的区块。


    随后,由于PoW这种算法极其耗费计算资源,截至写本文时(2017年8月),据测算,比特币网络消耗的电力就已经高达15TW。因此,随后的NXT等新兴密码学货币提出了一种新的思路即股权证明(PoS,Proof of Stake)。这种模式会根据你持有数字货币的量和时间,决定你可以发布下一个区块的概率。在PoS模式下,有一个名词叫币龄,每个币每天产生1币龄,比如你持有100个币,总共持有了30天,那么,此时你的币龄就为3000,然后按照所有人的币龄根据一个随机算法决定谁来发布下一个区块。这个时候,如果你被选中发布了一个POS区块,你的币龄就会被清空为0重新再来。


    PoS也不是没有缺点,最大的缺点就是在于效率上。因此,比特股BitShares提出了委托股权证明机制(DPoS,Delegated Proof of Stake)。它的原理是让每一个持有比特股的人进行投票,由此产生101位代表 , 我们可以将其理解为101个超级节点或者矿池,而这101个超级节点彼此的权利是完全相等的。从某种角度来看,DPoS有点像是议会制度或人民代表大会制度。如果代表不能履行他们的职责(当轮到他们时,没能生成区块),他们会被除名,网络会选出新的超级节点来取代他们。


    以上的这些共识机制都依赖密码学货币,因为不管是PoW还是PoS,驱动寻找区块的源动力都是发布新区块的货币奖励。对于无代币的系统如HyperLedger Fabric,如何选择共识机制?这时,我们可以回过头看看PBFT。BFT(Byzantine Fault Tolerance,拜占庭容错算法)是很早就提出的分布式容错算法,可以查找拜占庭问题来进一步了解,这里不做详述。PBFT作为BFT的一种实现,是一种状态机副本复制算法,即服务作为状态机进行建模,状态机在分布式系统的不同节点进行副本复制。每个状态机的副本都保存了服务的状态,同时也实现了服务的操作。将所有的副本组成的集合使用大写字母R表示,使用0到|R|-1的整数表示每一个副本。为了描述方便,假设|R|=3f+1,这里f是有可能失效的副本的最大个数。尽管可以存在多于3f+1个副本,但是额外的副本除了降低性能之外不能提高可靠性。


    除此之外,还有一种基于投票的联合共识(Voting),以Ripple为代表。这种共识使网络能够基于特殊节点列表达成共识。初始特殊节点列表就像一个俱乐部,要接纳一个新成员,必须由51%的该俱乐部会员投票通过。共识遵循这核心成员的51%权力,外部人员则没有影响力。这种共识方式同样极大的提高了效率,但是却需要确保特殊节点中恶意节点不能超过51%,牺牲的是整个网络的去中心化。


    3. P2P网络

    P2P为大众所熟知主要要归功于BitTorrent及BT的流行,而P2P网络的核心概念即彼此连接的多台计算机之间都处于对等的地位,各台计算机有相同的功能,无主从之分,一台计算机既可作为服务器,设定共享资源供网络中其他计算机所使用,又可以作为工作站,整个网络一般来说不依赖专用的集中服务器,也没有专用的工作站。网络中的每一台计算机既能充当网络服务的请求者,又对其它计算机的请求做出响应,提供资源、服务和内容。通常这些资源和服务包括:信息的共享和交换、计算资源(如CPU计算能力共享)、存储共享(如缓存和磁盘空间的使用)、网络共享、打印机共享等。


    区块链为了实现分布式账本的能力,同样也采用了P2P网络。分布式账本会分发给网络中的所有成员节点,同时可以阻止任何单个或一组参与者控制底层基础架构或破坏整个系统。网络中的参与者是平等的,都遵守相同的协议。


    下期预告:

    云计算:公有云,私有云,混合云,朵朵不一

    区块链:公有链,私有链,联盟链,链链各异


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    本期嘉宾:

    谢文杰,智链ChainNova CTO区块链技术专家。原金山云技术产品专家,百度移动事业部技术经理。互联网从业十余年,在技术及产品设计、管理方面经验丰富。从14年开始研究区块链,对众多主流区块链技术平台均有深入研究,目前专注于带领团队将区块链技术与现有企业级成熟技术体系如Container、CI/CD、BigData的融合,帮助企业在业务中快速融入区块链技术特性。


    金钰,智链ChainNova 高级区块链研发工程师。原IBM GBS区块链技术专家,移动应用软件架构师。互联网从业8年,在金融领域,制造业领域有丰富的行业经验。从16年开始研究区块链,曾参与邮储银行,农业银行等多家银行区块链实践项目,有丰富的咨询及实施经验

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    目录

    1.概述

    2.云计算的原理

    3.云计算的分类

    4.云计算特点

    5.云计算应用


    1.概述


            云计算是分布式计算技术的一种,它的原理是通过网络“云”,将所运行的巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,再交由计算资源共享池进行搜寻、计算及分析后,将处理结果回传给用户。

            云连接着网络的另一端,为用户提供了可以按需获取的弹性资源和架构。用户按需付费,从云上获得需要的计算资源,包括存储、数据库、服务器、应用软件及网络等,大大降低了使用成本。

            云计算的本质是从资源到架构的全面弹性,这种具有创新性和灵活性的资源降低了运营成本,更加契合变化的业务需求。

    2.云计算的原理

            云计算就是把一个个服务器或者计算机连接起来构成一个庞大的资源池,以获得超级计算机的性能,同时又保证了较低的成本。云计算的出现使高性能并行计算走近普通用户,让计算资源像用水和用电一样方便,从而大大提高了计算资源的利用率和用户的工作效率。

            云计算模式可以简单理解为,不论是服务的类型,还是执行服务的信息架构,依托互联网向用户提供应用服务,使其不需要了解服务器在哪里、内部如何运作,通过浏览器即可使用。

    3.云计算的分类

            并非所有云计算都是相同的,也并非一种云计算适合所有人。不同型号、类型和服务的云计算可以帮助提供满足需求的解决方案。

    部署云计算方式的角度出发,云计算可以分为3类。

    公有云:公有云通常指第三方提供商提供给用户进行使用的云,公有云一般可通过互联网使用。阿里云、腾讯云和百度云等是公有云的应用示例,借助公有云,所有硬件、软件及其他支持基础架构均由云提供商拥有和管理

    私有云:私有云是为一个客户单独使用而构建的云,因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效的控制。使用私有云的公司拥有基础设施,并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式

    混合云:混合云是公有云和私有云这两种部署方式的结合。由于安全和控制原因,企业中并非所有的信息都能放置在公有云上。因此,大部分已经应用云计算的企业将会使用混合云模式

    所提供服务类型的角度出发,云计算可分为3类。

    基础设施即服务(IaaS):为企业提供计算资源——包括服务器、网络、存储和数据中心空间

    优点:无须投资自己的硬件,对基础架构进行按需扩展以支持动态工作负载,可根据需要提供灵活、创新的服务

    平台即服务(PaaS):为基于云的环境提供了支持构建和交付基于Web的(云)应用程序的整个生命周期所需的一切

    优点:开发应用程序使其更快地进入市场,在几分钟内将新Web应用程序部署到云中,通过中间件即服务降低复杂性

    软件即服务(SaaS):在云端的远程计算机上运行,这些计算机由其他人拥有和使用,并通过网络和Web浏览器连接到用户的计算机

    优点:可以方便快捷地使用创新的商业应用程序,可从任何连接其中的计算机上访问应用程序和数据,如果计算机损坏,数据也不会丢失,因为数据储存在云中

    4.云计算特点

    1. 可扩展性

            云计算中,物理或虚拟资源能够快速地水平扩展,具有强大的弹性,通过自动化供应,可以达到快速增减资源的目的。云服务客户可以通过网络,随时随地获得无限多的物理或虚拟资源。

            使用云计算的客户不用担心资源量和容量规划,如果需要,客户可以方便快捷地获取新的、服务协议范围内的无限资源。资源的划分、供给仅受制于服务协议,不需要通过扩大存储量或者维持带宽来维持。这样就降低了获取计算资源的成本。

    2. 超大规模

            云计算中心具有相当的规模,很多提供云计算的公司的服务器数量达到了几十万、几百万的级别。而使用私有云的企业一般拥有成百上千台服务器。云能整合这些数量庞大的计算机集群,为用户提供前所未有的存储能力和计算能力。

    3. 虚拟化

            当用户通过各种终端提出应用服务的获取请求时,该应用服务在云的某处运行,用户不需要知道具体运行的位置以及参与的服务器的数量,只需获取需求的结果就可以了,这有效减少了云服务用户和提供者之间的交互,简化了应用的使用过程,降低了用户的时间成本和使用成本。

            云计算通过抽象处理过程,对用户屏蔽了处理复杂性。对用户来说,他们仅知道服务在正常工作,并不知道资源是如何使用的。资源池化将维护等原本属于用户的工作,移交给了提供者。

    4. 按需服务

            无须额外的人工交互或者全硬件的投入,用户就可以随时随地获得需要的服务。用户按需获取服务,并且仅为使用的服务付费。

            这种虚拟化软件调度中心可以提高效率并避免浪费,类似人们在家里吃饭,想吃各式各样的饭菜,就需要买各种餐具以及食材,这样会造成餐具的空闲和饭菜的浪费,而云计算就像是吃自助餐,无须自己准备食材和餐具,需要多少取多少,想吃什么取什么。按需服务,按需收费。

            云计算服务通过可计量的服务交付来监控用户服务使用情况并计费,云计算为用户带来的主要价值是将用户从低效率和低资产利用率的业务模式中带离出来,进入高效模式。

    5. 高可靠性

            首先,云计算的海量资源可以便捷地提供冗余;其次,构建云计算的基本技术之一——虚拟化,可以将资源和硬件分离,当硬件发生故障时,可以轻易地将资源迁移、恢复。

            而在软硬件层面,采用数据多副本容错、计算机节点同构等方式,在设施、能源制冷和网络连接等方面采用冗余设计。同时,为了消除各种突发情况,诸如电力故障、自然灾害等对计算机系统的损害,需在不同地理位置建设公有云数据中心,从而消除一些可能的单点故障。

            云计算系统所使用的成熟的部署、监控和安全等技术,进一步确保了服务可靠性。

    6. 网络接入广泛

            云计算使用者可以通过各种客户端设备,如手机、平板电脑、笔记本电脑等,在任何网络覆盖的地方,方便地访问云计算服务方提供的物理资源以及虚拟资源。

    5.云计算应用

            云计算是当前最火爆的三大技术领域之一,其产业规模增长迅速,应用领域也在不断扩展,从政府应用到民生应用,从金融、交通、医疗、教育领域到创新制造等,全行业延伸拓展。以下是云计算的4个比较典型的应用场景。

    1. 云存储技术

            云存储是云计算技术的一个延伸和应用,它是一个远程平台,通过存储虚拟化、分布式文件系统、底层对象化等技术,利用应用软件将网络中的海量存储设备集合起来,协同工作,共同构成一个向外提供可扩展存储资源的系统。对于用户来说,云存储并不是一种设备,而是一种由海量服务器和存储设备提供的数据服务。

            通过各种网络接口,用户可以访问云存储服务并使用其中的存储、备份、访问、归档、检索等功能,大大方便了用户对数据资源进行管理。同时,用户仅需按其使用的存储量付费,无须进行存储设备的检测和维护。

            云存储环境的可用性强、速度快、可扩展性强。云存储可以解决本地存储管理缺失问题,降低数据丢失率,提供高效便捷的数据存储和管理服务。

    2. 开发测试云

            开发测试云可以解决开发中的一些问题,通过构建一个个异构的开发测试环境,利用云计算的强大算力进行应用的压力测试,适合于对开发和测试需求多的企业和机构。通过友好的网页界面,开发测试云可以解决开发测试过程中的各种难题。

    3. 大规模数据处理云

            大规模数据处理云通过在云计算平台上运行数据处理软件和服务,充分利用云计算的数据存储能力和处理能力,处理海量数据。它可以帮助企业通过数据分析迅速发现商机,从而针对市场做出迅捷、准确的决策。

    4. 杀毒云

            杀毒云是安置了强大的杀毒软件的云,通过云中存储的庞大病毒特征库并利用云强大的数据处理能力,分析一个数据是否含有病毒。如果在数据中发现疑似病毒,就将有嫌疑的数据上传至云进行检测并处理。杀毒云可以准确、迅速地发现病毒,捍卫用户计算机的安全。

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