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  • 商业空间的划分方式
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    2018-09-27 22:25:53

    在知识传播途中,向涉及到的相关著作权人谨致谢意!

    【空间数据组织与管理】空间数据获取、空间数据处理、空间数据应用三大技术的基础和核心

    1 空间数据管理

    【空间数据管理定义(狭义)】基于传统的数据库技术、面向空间数据的特点,研究数据的存储方法、索引技术和查询手段

    1.1 空间数据为什么要管理

    【为什么空间数据需要管理?】空间数据有以下特征,这些特征需要统筹解决=>所以需要科学进行管理
    【空间数据的特征】

    1. 【空间特征】空间对象的空间坐标隐含了空间分布特征,因而我们除了通用性数据库管理系统或者文件系统关键字的索引和辅助关键字索引外,一般都需要建立空间索引
    2. 【空间关系特征】拓扑关系、度量关系、方位关系。拓扑关系方便了空间数据查询和空间分析,但另一个方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂度
    3. 【非结构化特征】
      • 在当前关系数据库管理系统中,数据中每条记录都是结构化的(定长的),数据项不能再分,不允许嵌套记录。而空间数据不能满足这种定长的要求。空间数据的数据项是变长的,非结构化的
      • 比如一条弧段的坐标,其长度是不可限定的,可能是两对坐标,也可能是成百上前对坐标;另一方面,它不满足关系数据模型的结构化要求,从而使得空间图形难以直接采用关系数据管理系统
    4. 【多尺度多态特征】不同观察比例尺具有不同的尺度和精度,同一地物在不同情况下也会有形态差异
    5. 【海量数据特征】GIS数据量庞大,远大于一般通用数据库,可称为海量数据。由此,需要在二维空间上划分块或图幅,在垂直方向上划分层来进行组织
    6. 【分类编码特征】一般情况下,每个空间对象都有一个分类编码,这类分类编码往往是按照国家标准、行业标准、区域标准应用的
      • 每一种地物类型在某个GIS中的属性项个数是相同的,因而在许多情况下,一种地物类型对应一个属性数据表文件
      • 如果几种地物类型的属性项相同,也可以多种地物类型共用一个属性数据表文件
    7. 【多源特征】空间数据的来源多种多样

    【结构化】相对来讲,更加稳固的,更清楚,更具体的一种形式
    结构化的数据库管理技术面临的挑战:内模型、外模型、不适应非结构化特征,并与之对应

    【GML】XML可扩展标记语言,在GIS方面的应用即是GML,特点是:有语义信息,可以把数据的关联性表达出来
    【为什么GIS没有用这种方式表达?GIS数据模型为什么不是这种形态?】
    传统GIS手段局限了我们的认知,局限了我们的视野

    1.2 数据管理的发展历程

    可以从数据库发展这个线索上看

    在这里插入图片描述

    【发展背景】

    1. 早期的系统图像属性和属性数据是完全独立的,这通常需要同时启动图形文件系统和关系数据库系统,甚至两个系统来回切换,使用起来很不方便
    2. 后来,随着技术的发展,GIS可以在图形环境下直接操纵属性数据,图形与属性完全在一个界面下进行咨询和维护,而不需要启动一个完整的数据库管理系统
    3. 并随着ODBC(open data base consortium,开放数据库连接协议)推出,GIS软件开发商只要开发GIS与ODBC的接口,就可以将属性数据与任何一个支持ODBC协议的关系型数据库系统连接,并且GIS用户都是在同一个界面下处理图形和属性数据,这种方式成为混合方式

    1.3 矢量数据管理

    1. 文件-关系型
    2. 全关系型
    3. 对象-关系型
    4. 纯对象型

    1.3.1 文件-关系型

    【代表】ESRI:coverage(一种数据库、优秀的一种数据结构)、shapefile

    【工作方式】图像数据和属性数据独立组织和管理

    1. 索引、图像存在文件中:用文件系统管理几何图形数据
    2. 属性存在数据库中:用商用关系型数据库管理属性数据
    3. 两者通过ID传递:两者通过目标标识或内部连接码进行连接

    在这里插入图片描述

    【优点】比单单的文件型,更灵活了
    【缺点】

    1. 数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能
      通过ID关联,有一个中间人,消息传递很困难保持一致,理论上能够做到,但实际上要花费很大的代价,需要用两套标准。文件无法让更多人使用,并发性差
    2. 查询运算、模型操作运算速度慢
      属性数据和图形数据通过ID联系起来
    3. 计算机系统中单个文件的最大数据量有限制(有不超过4G、十几G),超过便无法打开
    4. 数据发布和共享困难
    5. 缺乏表示空间对象及其关系的能力

    1.3.2 全关系型

    【二维表】符合范式的结构,特点:结构精良、有类型长度的限制、大小非常统一,是一种结构化数据管理
    【国产数据库】人大:金仓数据库;华中科大:达蒙数据库

    【原理】图形数据、属性数据都采用现有的关系型数据库存储,使用关系数据库标准连接机制来进行空间数据与属性数据的连接

    1. 基于关系模型的方式(用表来存):正常的几何方式(几何表中单独表示)
      【例子】存线:两个表,线:点=1:N的关系
      【缺点】简单普遍的空间查询与操作,需要遍历、连接表来运算,费力耗时

    2. 变长字段存(BLOB二进制块中存)
      【优点】省去了大量关系连接的操作
      【缺点】二进制块的读写效率比定长属性字段更慢=>需要通过索引来解决

    【优点】

    1. 用二维关系表表达,存储和标准化提取数据
    2. 成熟的商业化的关系数据库软件进行支撑
    3. 能存海量数据,单个字段存储量高达2GB
    4. 具有较高的安全性,能提供分布式共享的能力

    【缺点】不能直接存储和管理非结构化的空间数据

    在这里插入图片描述

    1.3.2.1 空间数据引擎SDE

    【概念】空间数据引擎(Spatial database engine)

    1. 是一种GIS产品或模块
    2. 主要是指通过解决存储在关系数据库中的空间数据与应用程序之间的数据结构,从而将空间图形数据存放到大型关系数据库进行管理

    【两种方式】

    1. 一种是ESRI与数据库开发商联合开发的空间引擎SDE,称为中间件方式的SDE
    2. 另一种是开发商自己对数据库本身做出的扩展,使其支持空间数据管理,如Oracle的Spatial模块

    【特点】

    1. 存储量大:支持超大数据集
    2. 通过标准API提供查询检索数据
    3. 高性能高并发:提供灵活且高性能的空间数据提取与搜索,拥有多用户并发查询的快速响应
    4. 分布式:专门为多用户,分布式环境设计
    5. 开发方面:开放的体系结构,真正的CS架构,具有有利而灵活的应用开发环境、完整灵活的安全控制机构
    6. 跨平台跨网络:通过TCP/IP横跨任何同构或异构的网络,支持多种硬件平台
    7. 数模模型:逻辑上的无缝、连续的非瓦片式的空间目标数据模型
    8. 升维:提供从基于文件的系统到DBMS管理数据库系统的平滑的升迁

    1.3.2.2 ArcSDE

    【介绍】

    1. 浮着在关系型数据库之上的,没有对数据库进行改变
    2. 在外围的 做了一个翻译工作 中间件
    3. 一边存,一边建立空间索引

    【注意】ArcSDE不是一种数据库,是一种模型,一种中间件,一种软件
    【工作原理】
    在这里插入图片描述

    【优势】

    1. 为任何客户提供空间数据的服务(多并发操作)
    2. 通过TCP/IP横跨任何同构或异构的网络
    3. 提供从基于文件的系统到DBMS管理数据库系统的平滑的升迁
    4. 以一种连续的、无缝的数据管理大型地理要素
    5. 通过标准API提供查询检索数据
    6. 真正的CS架构(客户端/服务器的架构)
    7. 跨越Internet提供公开的空间数据访问
    8. 通过前期建立的空间索引可以快速的把数据从中提取和定位出来

    【类似的软件】

    1. 超图的SDX软件:全关系型的空间数据库软件
    2. MapInfo公司:SpatialWare

    1.3.3 对象关系型模式

    【背景】

    1. 商业数据库厂商发现ArcSDE占据市场份额后。
    2. 直接采用通用的关系数据库管理系统的效率不高,而非结构化的空间数据又十分重要

    【对象关系型模式】在标准的支撑下,在数据库底层修改数据库结构,使数据库支持点、线、面的存储

    【代表】

    1. SQL Server2008全面支撑空间数据
      软件帮助:详细介绍了支持的空间数据库、空间索引方法,CSDN可以拿到这方面的资料
    2. Oracle
      Oracle白皮书(技术资料)

    【优势】

    1. 产生了新的对几何的支持
      【注意】空间几何绝不意味着只有点、线、面。点、线、面只是代表着几何中的一种特例。还有几何单型(国家标准里定义了48种:样条曲线、弧串弧段等)、几何复型、几何组合型、几何聚集性
    2. 提供了简单的空间操作
      对各种几何操作进行了定义,提供了各种空间操作算子,这些算子都是嵌入到SQL语句中的
    3. 效率高很多
      在全关系型数据库中坐标串存在BLOB字段类型中,而数据库厂商对此提出了一个解决方案:线串

    【缺点】

    1. 几何类型太少。空间数据结构不能由用户任意定义,使用上受限制
    2. 函数相对来说比较简单,一般不带拓扑关系
    3. 依然没有解决对象的嵌套问题(冗余的问题、关系的问题)
    4. 利用关系数据库管理系统中的大对象字段可以分块存储影像和DEM数据,但是对于多尺度的DEM数据,影像数据的空间索引、无缝拼接与漫游、多数据源集成等技术漫游一个完整的解决方案

    1.3.4 面向对象的数据库

    【优势】

    1. 具有嵌套性
    2. 具有高度的封装性
    3. 等等

    【缺点】商业数据库产商不愿意做出改变
    他们知道关系型数据库存在着一些局限,但市场已经高度发达了,基本能够承载他的基本发展了,他不想去做这种风险性的改变–>产业绑架了技术的发展

    【思考】新技术的产生,旧技术还有什么存在的价值
    【参考文章 | 搜索关键词】

    1. 蔡晓兵 Esri中国(北京)有限公司副总裁:ArcSDE鸡肋说
    2. ArcSDE产品介绍
    3. The Gateway for GIS data in a DBMS-SDE
    4. ArcSDE中间件技术的生命力
    5. Understanding ArcSDE

    1.4 栅格数据管理

    【栅格数据管理】基于文件的影像数据库管理、文件结合数据库影像管理、基于关系数据库管理

    1.4.1 文件管理方式

    目前大部分GIS软件和遥感图像处理软件都是采用文件方式来管理遥感影像数据

    【缺点】

    1. 遥感影像数据库并不是仅仅包含图像数据本身,而且还包含大量的图像元数据信息(如图像类型、摄影日期、摄影比例尺等)
    2. 本身还具有多数据源、多时相等特点
    3. 数据的安全性、并发操作和数据共享等都将使文件管理无法应付

    1.4.2 文件数据库管理方式

    【工作原理】

    1. 影像数据仍按照文件方式组织管理
    2. 在关系数据库中,每个文件都有唯一的标识号(ID)对应影像信息(如文件名称、存储路径、元数据等)

    【优点】影像数据索引的存在,使影像数据的检索效率得到提高
    【缺点】不是真正的数据库管理方式,影像数据并没有放入数据库中,数据库管理的只是其索引

    1.5 关系数据库管理

    【工作原理】

    1. 基于扩展关系数据库的影像数据库管理是将影像数据存储在二进制变长字段中
    2. 然后应用程序通过数据访问接口来一访问数据库中的影像数据
    3. 同时影像数据的元数据信息存放在关系数据库的表中,二者可以进行无缝管理

    【特点】

    1. 集中安全共享:所有数据集中存储,数据安全,易于共享
    2. 管理多源、时态:较方便管理多数据源和多时态数据
    3. 共享互操作:支持事物处理和并发控制,有利于多用户的访问与共享
    4. 交互式查询:影像数据和元数据集成到一起,能方便进行交互式查询
    5. 对Caientl Server的分布式应用支持较好,网络性能和数据传输速度都有很大提高
    6. 影响数据访问只能通过数据驱动接口访问,有利于数据的一致性和完整性控制,数据不会被随意移动、修改和删除
    7. 支持异构的网络模式,即应用程序和后台数据库服务器可以在不同操作系统平台下运行
      现有商业数据库都有良好的网络通信机制,本身能够实现异构网络的分布式计算,使应用程序的开发相对简单化

    2 总结

    2.1 矢量数据的管理方式

    方式介绍优点缺点
    文件/关系数据库混合管理模式图形数据和属性数据通过ODBC协议联系比传统的OID方式方便但运行速度慢,自修复性差、缺乏处理空间对象及其关系的能力
    全关系数据库管理模式关系数据库采用标准连接机制来进行管理其标准统计,便于数据互操作这种存储方式采用二进制块存储、处理效率较低
    对象-关系数据库管理模式采用了管理空间数据库的专用管理模块解决了空间数据变长的问题,比二进制快存储机制处理效率高得多但是空间数据结构不能由用户自行定义,API预先设置,不利于用于依据自身需求的二次开发

    2.2 栅格数据管理方式

    方式介绍优点缺点
    简单文件管理文件管理方式采用简单文件管理数据结构相对简单,适用于小型数据但由于遥感影像数据通常不仅仅包含图像本身,还包含一系列的元数据,因此这种管理方式的数据安全性较低、并发控制处理能力较弱,数据共享能力较差
    文件-数据库管理方式影像数据依旧使用文件方式管理,在数据库中每个文件对应唯一标识码这种管理方式使数据检索效率得到显著的提高但并没有真正数据入库,数据库管理的只是索引
    关系数据库管理方式将影像数据存储于二进制变长字段中,将元数据存放在关系数据库表中,实现了无缝管理数据集中存储,数据安全、易于共享,支持并发操作,交互式查询,支持异构网络模式,使数据管理方便但建库较为复杂
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  • 空间数据结构

    千次阅读 2021-10-22 17:08:19
    空间分割、引擎场景图、场景管理,CSG、光追加速等等都需要用到空间数据结构,它是一些通用的算法抽象,主要用于空间2D 、3D等等所以才称为空间数据结构,我这次是做了PPT、研究讨论最后演讲也分享部分出来~

    空间数据结构我这个是项目中用来解决一些问题,包括在引擎中的场景管理!做了一个ppt来演讲,所以地下有的直接就用ppt的内容或者截图~
    二维下使用四叉树、Kd-tree等等在三维下使用八叉树、bvh-tree、BSP-tree
    BVH-tree在动态场景下使用(游戏使用的最多);Oc-tree八叉树是对于室外大场景来说的;BSP-tree是对于室内场景;
    用途:场景管理、碰撞检测、LOD、光线追踪、 视椎体面剔除、几何加速;

    KD-tree(以光追为例)

    其每次将空间划分为两部分,且划分依次沿着x-axis,y-axis,z-axis,即如图中所示,第一次横着将2维空间分为上下,第二次再竖着将上下两个子空间分别划分为左右部分,依次递归划分,终止条件与八叉树类似,但是是以空间划分为依据;
    在这里插入图片描述

    循环以下步骤:
    1 依次沿着x-axis,y-axis,z-axis划分,使得空间被划分的更加平衡
    2 划分的位置由空间中三角面的分布决定,具体细节不展开
    3 叶子节点存储对应空间的所有物体或三角面信息,中间节点仅存储指针指向两个子空间
    4 当划分空间太小或是子空间内只有少量三角形则停止划分
    区别:直接对空间进行划分,都是二分空间!比如先左右划分当前场景,再对子场景进行上下的划分

    优点:
    利用KD-Tree的结构来构建AABB的好处是倘若光线与哪一部分空间不相交,那么则可以省略该部分空间所有子空间的判断过程,在原始的纯粹的AABB之上更进一步提升了加速效率。
    缺点:
    缺点是判断包围盒与三角面的是否相交较难,因此划分的过程不是那么想象的简单,其次同一个三角面可能被不同的包围盒同时占有,这两个不同包围盒内的叶节点会同时存储这一个三角形面
    近十年来 用的比较少;

    层次包围盒树 (Bounding Volume Hierarchy Based On Tree)

    不再以空间作为划分依据,而是从对象的角度考虑,即三角形面(主要是应用于动态场景)

    层次包围盒树(BVH树)是一棵多叉树,用来存储包围盒形状。它的根节点代表一个最大的包围盒,其多个子节点则代表多个子包围盒。此外为了统一化层次包围盒树的形状,它只能存储同一种包围盒形状。 算法核心大概:形状的位移/旋转/伸缩更新对应的叶节点,然后一级一级更新上面的节点,使它们的包围体包住子节点, 构造时间复杂度只有O(NlogN)。
    在这里插入图片描述

    区别:利用了Bounding box(AABB)从物体来开始划分

    **优点:**现代用的最多
    1、每次划分一般选择最长的那一轴划分,假设是x轴,那么划分点选择所有三角面的重心坐标在x坐标上的中位数进行划分,如此便能保证划分的三角形左右两边三角形数量尽可能差不多,当然也就使得树形结构建立的更加平衡,深度更小,平均搜索次数更少,提高了效率,这些都是数据结构的知识,相信大家掌握的都不错,就不多赘述了。
    2、与KD-Tree一样,中间节点不存储物体三角面信息,只在叶节点中存储,终止条件可设定为当前包围盒内三角形数量足够少 (e.g. 5个)

    四叉树与八叉树:

    二维使用四叉树、
    在这里插入图片描述
    三维是使用的八叉树(室外大场景)为了防止满树,优化需要线性八叉树(tree本质上就是数组)
    在这里插入图片描述
    递归分割立方体

    • F: 子立方体被场景内容填充满内容标记为F(full)该子立方体不再被分割;

    • E:子立方体没有场景内容标记为E(empty)该子立方体不再被分割;

    • 叶子节点是F或E;(缺点)

    松散四叉树/八叉树:减少边界问题

    解决四叉树/八叉树一个问题,物体有可能在边界处来回(即在A象限也在B象限),从而导致物体总是在切换节点,从而不得不断更新四叉树/八叉树。除此之外较小的物体可能因为其特殊位置被存储到一个具有非常大的包围盒体积的八叉树节点中。

    在《Game Programming
    Gems》中该问题被描述为层次划分过程中产生的“粘性(Sticky)”区域,较小的物体却保持在树的较高层次,降低了划分的效率

    在这里插入图片描述

    而松散四叉树/八叉树正是解决这种边界问题的一种方式:

    1. 首先它定义一个节点有入口边界(inner boundary),出口边界(outerboundary)。
    2. 判定一个物体现在在哪个节点
    3. 若物体还没添加进四叉树/八叉树,则检测现在位于哪个节点的入口边界内;
    4. 若物体先前已经存在于某个节点,则先检测现在是否越出该节点的出口边界,若越出再检测位于哪个节点的入口边界内。

    在非松散的四叉树/八叉树中,入口边界和出口边界是一样的。而松散四叉树/八叉树的松散,是指出口边界比入口边界要稍微宽些(各节点的出口边界也会发生部分重叠,松散比较符合这种描述),从而使节点不容易越过出口边界,减少了物体切换节点的次数。
    随之而来一个问题就是,如何定义出口边界的长度。因为太短会退化成正常四叉树/八叉树,太长又可能会导致节点存储冗余的物体。而在一篇关于松散四叉树/八叉树的论文里,实验表明出口边界长度为入口边界2倍时可以表现得很好。

    线性八叉树:

    在这里插入图片描述

    BSP树(Binary Space Partitioning Tree):二叉空间分割

    在游戏工业算是老功臣了,第一次被应用用是在1993年的商业游戏《DOOM》上,可是随时渲染硬件的进步,基于BSP树的渲染慢慢淘汰。但是即使在今天,BSP仍是在其他分支(引擎编辑器)不可或缺的一个重要数据结构。
    (用在室内场景)用空间超平面,递归的将空间分割为凸多面体,用二叉树表示被分割的的空间(AVL树),场景中的平面都有前平面与后平面(平面法向量的为前平面)
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  • 需求与商业模式分析-1-商业模式画布

    Book1-商业模式画布

    1. Reference:《商业模式新生代》

    1. 复习与引入

    1. 需求开发也需要一套可以简单描述和操控的商业模式分析工具,并具备商业模式思维
      1. 通过分析工具全面、系统、准确地刻画问题域:为后续目标、任务、交互的逐层转化以及相应的归约描述、验证、管理服务
      2. 更好地做到以“人”为中心的设计,平衡用户、技术、商业三者的关系,实现企业或组织的可持续发展:创新创业、互联网产品设计、开发团队内部沟通
      3. 应对愈发成熟的信息科技加速下沉到传统业务领域所带来的挑战与机遇:软件逐步成为所有公司的核心,并围绕软件开发设置组织部门(新岗位)
      4. 追求“设计思维” :以人为根本,构建功能性与情感意义兼具的创意:产品“质感”与“情怀”的来源,“人民追求更高水平生活”,供给侧改革
    2. 计算器的问题域与解系统
      1. 纯计算器可认为是解系统的一个组件,不同类型的计算器有其假设的场景,才有问题域
        1. “归归归…归零”、“M+M-”、Python、R语言、“哪里不会点哪里”
      2. 部分同学心中的解系统更接近于某种“宏观”目标
    3. 《困在系统里的外卖骑手》
      1. 外卖配送时间被系统不断压缩
      2. 为何能够引发热议?文章本身在暗示什么?
      3. 饿了么的回应为何要比美团的差?
      4. 饿了么与美团的定位变化
      5. 饿了么的“再给我五分钟”被人抨击:搞错了出现问题的价值主张客户细分的对应关系(平台与骑手,平台与食客)
    4. 被“懂王”祝福和逼捐的TK,起诉成功且改名的WeChat
    5. 如何更好地领悟课程内容?构建自己的完整知识体系!
      1. 好好上课,多复习预习,先初步形成本课程下的体系
      2. “周末网上出差”:4-6小时系统性的调研一个或多个产品:推荐资源:公司主页、新浪/搜狐财经、36氪、百度资讯、谷歌或bing、公司财报、财经自媒体(小心软文!)
      3. 以产品体验与分析的视角使用自己最常用的App
      4. 利用大作业完成自我训练与评估
    6. 小米台灯特别便宜?

    2. 商业模式创新社区新面孔的专注领域

    人物描述
    企业高管在一个传统产业中建立一个新的商业模式
    内部创业家以正确的商业模式利用最先进的技术
    企业家找到未被满足的客户需求,并围绕这些需求建立新的商业模式
    投资人投资最具有竞争力商业模式的企业
    顾问帮助客户发现其商业模式中的问题,并帮助他们构思和建立新的商业模式
    设计师找到正确的模式去启动一个创新的产品
    良心企业家利用创新商业模式带来积极的社会变革及经济比变革

    3. 商业模式画布

    3.1. 什么是商业模式画布

    商业模式画布是一种统一的语言,用以直观地描述、评估并改变一个商业模式。

    3.2. 什么是商业模式

    一个商业模式描述的是一个组织创造、传递以及获得价值的基本原理。

    3.3. 商业模式描述

    1. 描述一个商业模式,可以通过其需要的九大模块。
    2. 这九大模块涵盖了一个商业体的四个主要部分:客户、产品或服务、基础设施以及金融能力。

    4. 商业模式的九大模块

    4.1. 客户细分 CS,Customer Segments

    1. 客户细分:任何一个组织都会服务于一个或多个客户群体
    2. 客户群体:企业想要获得的和期望服务的目标机构与人群
    3. 需要谨慎处理客户的细分与取舍(王者荣耀与Dota2)

    4.1.1. 细化客户群体的条件

    1. 他们的需求催生了一项新的供给
    2. 需要建立一个新的分销渠道
    3. 需要建立一套新的客户关系模型
    4. 他们产生的利润率显著不同
    5. 他们愿意为某方面的特殊改进而买单

    4.1.2. 客户群体的划分

    不同类型客户群体划分
    大众市场(mass market)大众市场的商业模式不会区分客户群体,聚焦于一个庞大的、有广泛的相似需求和问题的客户群,常见于消费电子产业、大型零售商(找人群共性)
    小众市场(niche market)迎合的是某一个具体的、专门的客户群体,其价值主张、分销渠道和客户关系是根据某一小众市场的具体需求量打造的,常见于供应商-采购商关系(强业务特性)
    求同存异的客户群体(segmented)有的商业模式面向的是有些许差别的需求和问题的多个细分市场,它为每一个客户群体都提供稍有区别的价值主张,常见于各类生产线、诺基亚(某业务下基于客户共性的细分)
    多元化的客户群体(diversified)一个面向多元化客户的组织服务的是两个需求的问题迥异的客户群体,常见于SM、YAMAHA、AMAZON/阿里、SAMSUNG、华为(垄断地位、技术领先与外拓、团队能力与开拓意识强)
    多边平台(多边市场)(multi-sided platforms/markets)有的组织服务的是两个或多个相互独立的客户群体(大流量、上升为生活方式的使用习惯)

    4.2. 价值主张 VP

    1. VP,Value Propositions
    2. 价值主张:一个组织的价值主张在于解决客户问题和满足客户的需求,为客户群体提供能为其创造价值的产品和服务。

    4.2.1. 什么是价值主张

    1. 价值主张模块描述的是为某一客户群体提供能为其创造价值的产品和服务,是选择一家公司而放弃另一家公司的原因。
    2. 价值主张可以是创新的,也可以是类似但是有新特点和属性的。

    4.2.2. 有益于客户价值创造的因素

    因素解释
    创新客户没有觉察到的需求(没有类似产品的),可以是非技术创新的
    性能更高性能,更高价值,PC机与显卡(摩尔定律,xp与vista,win7与win8),智能手机
    定制个性化、客户参与制造,大规模定制,大规模定制(众筹,联名款)与客户参与创造(MIUI,UGC,用户社区)
    保姆式服务帮用户完成任务并创造价值,劳斯莱斯飞机引擎维护、咨询公司、BOT工程(总包-交钥匙)
    设计在时尚产业和消费电子产业,设计尤为重要,时尚(施华洛世奇)、消费电子产品(苹果、索尼大法、锤子手机)
    品牌/地位客户使用和展示某一个品牌来获得价值,奢侈品(机械手表、名牌包)、潮牌(球鞋、Hip-Hop)、游戏等级
    价格更低价格相同的价值,免费Email等等,廉价航空,小(hong)米(mi),免费经济(羊毛出在猪身上,抢红包)
    缩减成本帮用户节约成本是创造价值的重要方式,服务外包(编程,房产销售)
    风险控制为客户购买的产品或服务降低风险,可以为其创造价值,一年保修,保险,额外保障服务
    可获得性帮助客户获得之前他们无法得到的产品和服务,合资购买私人飞机,共(fen)享(shi)经(zu)济(lin),共同基金(股票与货币基金),孤独的美食家五郎(+定制+一站式服务+设计)
    便利性/实用性让产品使用起来更方便或操作起来更简单,苹果音乐商店、云计算(网盘、服务器、游戏)

    上述因素往往会重叠:定制、设计与品牌地位(小团体认同),一站式服务与风险控制,缩减成本、可获得性与便利性等

    4.2.3. 因素总结

    1. 让事情更简单(痛点):价格、缩减成本、便利性/实用性
    2. 让事情更"复杂"(收益):定制、设计、品牌地位、可获得性
    3. 让事情"透明"(痛点):风险控制、一站式服务

    4.3. 渠道通路 CH

    1. CH,Channels
    2. 渠道通路:价值主张通过沟通,分发以及销售渠道传递给客户。
    3. 包含与客户的交流、分销和销售渠道
    4. 一家企业如何同它的客户群体达成沟通并建立联系,以向对方传递自身的价值主张
      1. 企业与客户交互体系:交流、分销、销售渠道(+售后),是用户的交互触点
      2. 作用:了解产品与服务、评估价值主张;购买产品与服务、传递价值主张;提供售后支持
      3. 商业真正的秘密,与产品设计的关系微妙(重合度小,却又容易受到产品口碑风险的冲击),容易积累收益但波动性极大、风险高

    4.3.1. 渠道通路的作用

    1. 使客户更加了解公司的产品和服务
    2. 帮助客户评估一家公司的价值主张
    3. 使得客户购买某项产品和服务
    4. 为客户传递价值主张
    5. 为客户提供售后支持

    4.3.2. 渠道通路的类型和阶段

    1. 渠道的五个阶段:知名度-评价-购买-传递-售后(三包、评论)
    2. 一个渠道可包含一个或全部五个阶段,一定要重视渠道-上设计运维一体化,最容易产生新闻的地方,要能够从渠道构建与运维看出隐含的价值主张与客户关系
    3. 一个组织可选用自有渠道、合作方渠道、或混用,以追求获益与成本的平衡以及最佳的客户体验
    4. 自身强渠道:蓝绿大厂、品牌贴牌与认证授权(日本马桶圈与电饭锅、日化、米家)
    5. 合作方渠道:各大电商平台(农村电商汇通达),贝业新兄弟,品牌水暖空调门店,小红书(种草拔草社区),视频推广(恰饭视频)
    6. 混用:移动运营商直营与加盟店,天猫上的苏宁易购官方店(仓储、物流、售后)、网易严选
    7. (低价)团购与尾货清理:拼多多、聚划算、唯品会、在线带货(“姐妹们买它"VS"他不配”)

    4.3.3. 什么是渠道通路

    渠道通路描述的是一家企业如何同它的客户群体达成沟通并建立联系,以向对方传递自己的价值主张。

    4.4. 客户关系 CR

    1. CR,Customer Relationships
    2. 客户关系:客户关系以客户群为单位建立和维护

    4.4.1. 什么是客户关系

    1. 客户关系模块描述的是一家企业针对某一个客户群体所建立的客户关系的类型
    2. 包含靠人员维护的客户关系,到自动化设备与客户间的交互,都属于客户关系。
    3. 当市场趋于饱和,运营商聚焦于增加客户忠诚度和提升单位客户的平均收益。

    4.4.2. 客户关系的驱动

    1. 开发新的客户
    2. 留住原有客户
    3. 增加销售量(或单价)(携程杀熟、杀苹果用户)
    1. 免费推广-提升忠诚度-提高客单件
    2. 新手礼包/老用户激活礼包-品牌宣传与建设/用户等级-老客户专属套餐

    4.4.3. 客户关系的类型

    客户关系具体描述
    私人服务基于人际互动,可以通过购买现场、呼叫中心、电邮或其他渠道进行,商场导购、柜台服务与电渠、销售员
    专属私人服务为一个客户指定一个固定的客户经理,最私人的客户关系类型,需要长时间的积累,私人银行服务、华为电信设备、健身/培训"私教"
    自助服务企业只需要为客户提供自主服务的渠道,话费流量充值、银行普通业务(ATM与大厅内自助服务)
    自动化服务将复杂的客户自助服务与自动化流程相结合,最好的自动服务可以模拟人际关系(推书),各类平台推荐系统、网站导航设计(活动、凑单、无货推荐、红色与橙色的加入购物车、立即购买)、新零售
    社区企业使用用户社区来融入客户以预判市场未来发展的方向,管理客户预期,花粉俱乐部、小米之家、小红书、各类网游社区
    与客户协作,共同创造邀请客户写书评等等,MIUI,UGC(土豆、B站、抖音),各种评论(电影书籍-豆瓣、旅游住宿-Airbnb、普通商品-"自发安利"与评论区),采纳用户反馈的社区(产品调查问卷、游戏平衡运维),小红书
    私域流量

    4.5. 收入来源 RS

    1. RS,Revenue Streams
    2. 收入来源:收入来源于将价值主张成功的提供给客户
    3. 探索用户真正愿意付费的点

    4.5.1. 什么是收入来源

    1. 收入来源这一模块代表了企业从每一个客户群体获得的现金收益(须从收益中扣除成本得到利益)
    2. 每一个收入来源都可能包含不同的价格机制:固定目录价、议价、竞价、根据市场浮动的价格、根据购买数量浮动的价值,以及收益管理系统(定价)

    4.5.2. 商业模式包含的收益来源

    1. 交易收入:由客户一次性支付产生
    2. 持续收入:因为传递了新的价值主张或提供了售后支持而带来的客户持续支付。

    4.5.3. 收益来源有哪些

    收益来源来源描述
    资产销售实物所有权的出售,消费者拥有处置的全部权利
    使用费对某种具体服务的使用,电信、宾馆、快递、付费网游点卡、公共交通车票
    会员费通过向用户销售某种服务持续的使用权限实现,健身月卡、付费网游月卡、公共交通月票、音乐会员
    租赁某一特定资产在某一时期专门供给给某人使用并收取一定的费用,共享单车/汽车、特定资产在特定时间的使用权转移并获益,租赁充电宝
    许可使用费向用户授予某种受保护知识产权的使用权,并向其收取许可使用费,专利授权、版权(图片、音乐、字体)、加盟或特许经营(卖品牌,可能对店面渠道等等有不同)
    经纪人佣金来自双方或多方提供的中介费用,信用卡(交易手续费)、支付平台(交易与提现手续费)、中介
    广告费用为某种产品、服务或品牌做广告的费用,信用卡(交易手续费,比如银行卡的手续费,支付宝千分之六,微信会稍微低一点)、支付平台(交易与提现手续费)、中介,广告费增长乏力,分蛋糕的过多

    4.5.4. 定价机制

    1. 固定(基于静态变量):
    固定价格定价机制描述
    目录价固定价格
    基于产品特性的基于某项价值主张的数量或质量的定价,“青春版”、“畅享版”
    基于客户群的基于某一客户群体的类型和特征的定价,“教育版”
    基于数量的基于购买数量的定价
    1. 浮动(基于动态变量):
    浮动价格定价机制描述
    谈判(议价)双方或多方的价格谈判,取决于谈判能力或技巧
    收益管理价格取决于库存及发生购买的时间(常用于易耗资源,如宾馆、房间、航班)
    实时市场价格价格根据需求变化动态变动
    拍卖根据竞价的结果决定
    1. 三级价格歧视(差异定价)
      1. 收入(杀价、拍卖、杀熟(一般是信息不对等,优惠券))
      2. 按量(批发、团购、套餐、优惠券、峰谷阶梯定价)
      3. 按类(可选择的差异化服务:氪金、VIP、加急、视频会员、精装与典藏、机票折扣、社交裂变)
      4. 比如电的波峰波谷定价

    4.6. 核心资源 KR

    1. KR,Key Resources
    2. 核心资源:核心资源是指为实现上述各项元素的共计和交付而必需的最重要的资源。

    4.6.1. 什么是核心资源

    1. 核心资源这个模块描述的是保证一个商业模式顺利运行所需的最重要的资产。
    2. 不同商业模式有不同的核心资源,比如芯片制造商是人力资源(设计微芯片的人)
    3. 可以"拥有"或"租赁"
      1. 拥有:额外的管理、折扣和风险
      2. 租赁:让出的利润空间与不可持续的风险

    4.6.2. 核心资源有什么?

    单纯的生产是没有意义的

    核心资源描述
    实物资源实物资源往往都是资本密集型的,生产设备、房屋、车辆、机器、系统、销售点管理系统、分销渠道(项目启动的硬门槛)
    知识性资源知识性资源获得不易,可能会创造巨大的价值,比如积累的知识产权,品牌(可口可乐)、专利(高通与华为)、知识产权与体系(微软、SAP)(项目发展扩展的关键)
    人力资源人力资源对于知识密集型产业和创新产业非常重要,普遍存在,对于创新性和知识密集产业最重要(如IT业),出色的营销团队(项目成功的基础)
    金融资源有些商业模式非常依赖金融资源或金融保障,外部:风险投资与资本市场,内部:车贷、电子设备免息分期、GE的膨胀与衰落,重要的润滑剂,不仅关乎于生产运营(天使投资、融资、上市、授信、抵押),也关乎于渠道(车贷、免息分期)

    4.7. 关键业务 KA

    1. KA,Key Activity
    2. 关键业务:关键业务为实现供给和交付所需完成的关键业务活动

    4.7.1. 什么是关键业务

    1. 关键业务这个模块描述的是保障其商业模式正常运行所需要做的最重要的事情
    2. 关键业务是一个企业成功运营所必须采取的最重要的行动。
    3. 与价值主张强相关,价值主张的具象化
    4. 构建护城河:商业模式创新 – 构建不可替代的关键业务 – 支撑服务升级 – 基础设施投资 –底层技术突破

    4.7.2. 关键业务有哪些

    关键业务描述
    生产这些活动设计以较大的数量或上乘的质量、设计、制造以及分销产品
    解决方案涉及为个体客户的问题提供新的解决方案,知识管理与持续的培训
    平台/网络在将平台作为关键资源的商业模式中,与平台以及网络相关的时间活动占据着支配地位,XX网、Visa卡、操作系统、应用商店、游戏平台

    4.8. 重要合作 KP

    1. KP,Key Partnerships
    2. 重要合作:部分活动需要外包,部分资源需要从其他企业获得。

    4.8.1. 什么是重要合作

    1. 重要合作这个模块描述的是保证一个商业模式顺利运行所需的供应商和合作伙伴网络。
    2. 在很多原因下,重要合作在许多商业模式中逐渐承担起重要的作用

    4.8.2. 重要合作的分类

    关系例子一例子二
    非竞争者之间的战略联盟康采恩,不同业务之间的利益共同体3q大战之后的腾讯联盟(与阿里直营思路显著不同)
    合作:竞争者之间的战略合作卡特尔,同产业控制产品产量和价格红蓝快乐水、微信支付与支付宝、米国两党制
    为新业务建立合资公司托拉斯,多个巨头通过合资公司组成的利益共同体大厂生态、微信 vs 苹果、Fortine vs App Store + Google Play
    为保证可靠的供应而建立的供应商和采购商关系辛迪加,同产业垄断上游供应和下游销售产品院、苹果认证供应商、闭环的互联网影视平台(传统影视产业:制作、发行、院线)

    4.8.3. 建立合作伙伴关系的三种动机

    动机描述
    优化以及规模效应最基本的合作关系或者买卖关系的类型,降低成本,外包或共享基础设施
    降低风险和不确定性竞争环境以不确定性为特征,合租关系的建立可以帮助企业在竞争环境中降低风险,某领域内的战略联盟(蓝光、5g),台湾省与韩国的面板联盟京东方的崛起(09-10家电下乡,韩国作为污点证人)
    特殊资源及活动的获得很少有企业拥有其商业模式下所需要的全部资源或者选择亲自完成所有的生产服务活动,而更多的专注于某种生产活动 :高技术产品、销售团队、特许商品

    4.9. 成本结构 CS

    1. CS,Cost Structure
    2. 成本结构:成本结构取决于经济模式中的各项元素。
    3. 成本最小化是任何一商业模式的诉求

    4.9.1. 什么是成本结构

    1. 成本结构描述的是运营一个商业模式所发生的全部成本
      1. 确定核心资源、关键业务和重要合作之后,成本核算将相对容易
      2. 也有以低成本结构为核心的商业模式(廉航、红米、Zara)
    2. 这个模块描述的是运营一个商业模式,所发生的的最重要的成本总和。
    3. 创造和传递价值、维护客户关系,以及创造收益都会发生成本,在之前多个模块确定的情况下,成本核算会变得相对比较容易。
    4. 成本导向的商业模式;廉价航空,就是以低成本结构为核心建立整个商业模式。

    4.9.2. 商业模式中最重要的成本结构的级别

    1. 商业模式的成本结构可以宽泛地分为两个等级 —— 成本导向型和价值导向型。
    成本描述
    成本导向聚焦于最大限度将成本最小化,目标在于创造并维持极尽极简的成本结构
    价值导向有些企业更少关注成本,更关注价值创造,通常有更高端的价值主张和高度的个性化服务

    4.9.3. 成本结构的特点

    不同成本结构特点
    固定成本不因产品及服务的产量而改变的成本,包括管理员工工资,租金,生产设备等
    可变成本随产品及服务的产量而同比例变化的成本,包括加工工人工资,加班费,广告推广费,水电,原材料消耗
    规模经济企业的产出扩大,会带来成本优势。比如大型企业享有大宗商品采购价,包括大宗采购、大规模生产摊薄的固定成本等
    范围经济企业的经营范围的扩大会带来成本优势。比如同一个营销活动或分销渠道可供多个产品使用,包括渠道的复用

    5. 例子:苹果公司iPod/iTunes商业模式 重要

    1. 这种硬件设备、软件与在线商店的强大组合迅速扩展。
    2. 苹果不是第一个这么做的,为什么成功了呢?全新的商业模式
    3. 全新的商业模式是iPod专有的功能设计和iTunes软件及iTunes在线商店相结合,为用户提供无缝的音乐体验。

    6. 商业模式画布的使用

    1. 帮助找到企业自身定位,具象化公司现有的商业模式以及未来适用的商业模式。
    2. 帮助企业策划其自身的转型及退出企业的过程。
    3. 帮助艺术家、文化产业生产企业以及游戏设计师设计文化创意产业的创新商业模式
    4. 帮助非营利项目组建过程中的领导团队的设计及编排。
    5. 帮助将所有的项目成员以可视化的方式列出,包括全局角色、重要程度和任务依赖性。
    6. 帮助评估以个体为单位的商业模式。
    7. 帮助处于起步阶段的而企业家,将他们的商业计划转变成实现计划需要执行的活动。

    7. 重视模块之间的联系(以及联系的联系)

    1. 纵向联系
      1. 收入来源<-客户关系->渠道通路
      2. 成本支出<-关键业务->关键资源
    2. 跨越的联系
      1. 客户关系选择与成本支出导向(定制化、个人化 – 价值导向 VS 自动化、大众化 – 成本导向)
      2. 建设渠道通路所需的核心资源与重要合作
      3. 细分的客户群体是否认同上游的重要合作方与引入的外部关键资源?不要触怒某个细分的群体。
    3. 联系的联系
      1. 平台:多个"价值主张-客户细分"对的组合才能构成完整的收入来源
      2. B站
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  • 云存储云计算选择开源还是商业

    千次阅读 2018-04-11 18:06:25
    现在市场上有很多云计算架构可供选择,既有成熟的商业版本,也有基于开源的技术。 每个公司在面临存储运算瓶颈时,都会面临一番挣扎,本篇文章我们来调研梳理开源与商业版本的选择对比。 选择商用云平台还是选择...

    本文由张小凡整理,转载请注明出处: http://my.525.life/article?id=1510739742055

    现在市场上有很多云计算架构可供选择,既有成熟的商业版本,也有基于开源的技术。
    每个公司在面临存储运算瓶颈时,都会面临一番挣扎,本篇文章我们来调研梳理开源与商业版本的选择对比。

    选择商用云平台还是选择开源云平台创建企业的私有云,这确实是个问题。企业需要综合考虑,权衡利弊,依据企业自身技术能力,资金投入总量,实现业务效果等等各个方面去考虑云平台技术选型。
    开源云平台具有先天优势,是当下的流行趋势。开源云平台技术新,起点高,同时定制开发自由度大,总体拥有成本低。但是在选择开源云平台技术之前要考虑清楚,企业是否真的准备好了去应付高昂的开发费用和人力成本,而且这将是持续不断的投入过程。

    选择了开源,意味着会节省成本。与专有解决方案相比,开源的一个优势就是敏捷性。开源开发非常迅速,通过转向采用开源解决方案,那些需要快速开发和部署的企业级业务将会得到最好的服务。像OpenStack和Ceph这样的项目正在非常快速地发展,让企业能够利用开源解决方案创建大规模分布式数据和存储平台。短期内虽然难以动摇传统存储市场,但一席之地还是有的。

    开源是目前IT的行业趋势,表面看似乎降低了IT成本,实则增加了一定的风险,毕竟商业软件的稳定性、可靠性和售后支持方面会更好一些,所以开源软件包括开源的存储软件这方面还有很长的路要走,对于传统厂商来说,目前还尚不构成威胁。当然开源软件自身有很多的优势,扬长避短才能发展的更好。

    开源简介

    因为开源最大的魅力就是在于不依赖于某个厂商,大众可以自行修改代码以满足自身的需要,等于站在巨人的肩膀上成长,却不会被特定厂商所捆绑。

    开源云计算技术有很多,包括Eucalyptus、OpenNebula和OpenStack等。其中很多开源技术都存在商业版,导致开源的版本功能很少或者不完善。我选择用OpenStack来实现开源云构建,因为OpenStack是完全开源的技术,没有任何收费版本或者商业版本。OpenStack是由Rackspace和NASA共同开发的云计算平台,帮助服务商和企业内部实现类似于AmazonEC2和S3的云基础架构服务(Infrastructure as a Service,IaaS)。OpIenStack包含两个主要模块:Nova和Swift,前者是NASA开发的虚拟服务器部署和业务计算模块;后者是Rackspack开发的分布式云存储模块,两者可以一起用,也可以分开单独用。OpenStack除了有Rackspace和NASA的大力支持外,后面还有包括Dell,Citrix,Cisco,Canonical这些重量级公司的贡献和支持,发展速度非常快,有取代另一个业界领先开源云平台Eucalyptus的态势。

    随着信息建设的发展,每个单位的信息中心都会面临越来越多的服务器和越来越多的部门需要自己的服务器。原来单位里是按照部门给分配服务器,这样虽然看起来很好,每个部门有自己的服务器。但是资源浪费很大,因为并不是每个部门都可以把服务器资源使用到满负荷,而且每个部门还要有人管理服务器的硬件维护。虚拟化可以很好的解决这个问题,但是对于多服务器的资源整合和动态分配,资源的统一管理等方面虚拟化并不能全部解决。

    我们的想法是在企业的信息中心建立企业内部的私有云。将闲置的服务器资源组成企业的私有云平台来为各个部门服务。考虑到初期的建设难度和技术门槛,我们开始完全可以基于开源的OpenStack技术从原来的虚拟化过度到IaaS(基础设施即服务)的云平台上面。

    OpenStack总体上分为三个部分组成Nova、Swift和Glance。Nova负责云计算平台的资源管理。Swift是存储模块,负责映像存储、备份和归档等。Glance是映像服务模块,负责云平台中虚拟化系统的映像管理。OpenStack每个模块之间是无关联的,我们可以将所有模块部署在一台服务器,也可以部署在多台服务器。作为初步体验云平台,我们完全可以用2台服务器加一台客户机来实现云计算平台的部署。具体部署可以参考OpenStack的官方手册,这里就不在列出。随着云的建立,我们可以将单位中各个部门的服务器全部放在云里。每个部门的服务器其实就是云里的一个虚拟化实例,所有数据统一存储在Glance模块创建的卷里。每个实例可以很方便的在云里不同的硬件服务器中迁移和动态分配不同的资源给实例。

    随着信息化发展,云计算平台将会越来越普及。企业早一步实现自己的云平台,就能在将来的发展中具有更大优势。通过云的应用,可以降低信息化建设成本并降低各部门重复投资的硬件与管理成本。而且目前开源云技术已经日趋成熟和稳定,完全可以满足企业的日常需要。

    云基础设施和管理开源方案

    参考:2015年5月开源云计算应用程序排行榜

    CloudStack

    CloudStack得到了Apache软件基金会的鼎力支持,它自称是“旨在部署和管理庞大虚拟机网络的开源软件,成为一款具有高可用性和可扩展性的基础设施即服务(IaaS)云计算平台。”知名用户包括Cloudera、思杰、中国电信、戴尔、迪士尼、华为、诺基亚、SAP、韦里逊及其他许多企业组织。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:http://cloudstack.apache.org

    Eucalyptus

    Eucalyptus现在是惠普Helion生态系统的一部分,它是一种私有云平台,与亚马逊网络服务(AWS)兼容,因而能够实现混合云计算。除了免费社区版外,它还有收费的标准版和高级版,惠普还提供许多的相关服务。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://cloudstack.apache.org

    FOSS-Cloud

    FOSS-Cloud是一个全面的项目,旨在让企业组织可以构建自己的私有云。其定位是作为思杰和VMware的替代者,可以为企业组织节省多达40%的成本。

    支持的操作系统:Windows和Linux。

    相关链接:http://www.foss-cloud.org/en/wiki/Main_Page

    ManageIQ

    这款云管理解决方案是红帽CloudForms背后的开源项目。除了能够支持混合云环境外,它还支持众多服务,比如费用分摊、服务编排、生命周期管理和自动化工作流程。

    支持的操作系统:Linux和VMware。

    相关链接:http://manageiq.org

    Mesos

    Apache Mesos是一种分布式系统内核,将计算资源从物理机或虚拟机抽取出来,让用户可以将其数据中心当成单一的资源库。它常常与Hadoop等大数据工具结合使用,还与Docker整合起来。

    支持的操作系统:Linux和OS X。

    相关链接:http://mesos.apache.org

    OpenNebula

    OpenNebula号称“简单而又强大”,这个一切就绪的成套解决方案可用于管理虚拟化环境、构建私有云。提供了付费的支持和服务;OpnNebula.systems还设有该项目的商业部门。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://www.opennebula.org

    openQRM

    openQRM的下载量已超过37万人次,它能够实现最终用户自助服务,用于云配置和计费。除了免费开源版外,它还有付费的中小企业版、大公司版和企业版。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://www.openqrm-enterprise.com

    OpenStack

    OpenStack的支持者包括红帽、SUSE、Rackspace、IBM、英特尔、惠普、Ubuntu和AT&T等企业组织,它支撑着众多公有云和私有云计算环境的运行。官方网站上有一个市场(http://www.openstack.org/marketplace/),便于用户购买相关产品和服务。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:http://www.openqrm-enterprise.com

    Scalr

    Scalr旨在简化多云环境的管理、安全和治理,同时为用户们提供更大的业务灵活性。知名用户包括:Expedia、三星、迪士尼、美国宇航局喷气推进实验室、索尼和埃森哲。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://www.openstack.org/marketplace/

    Synnefo

    Synnefo(希腊语意为“云”)得到了希腊和欧盟的资助,它是一种基于谷歌Ganeti、Archipelago和OpenStack API的开源云计算堆栈。版本1.0仍在开发之中。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:https://www.synnefo.org

    云桌面篇

    eyeOS

    这款云桌面解决方案的较新版本是闭源产品,但是你仍可以通过其官方链接访问早期的开源版本。它基于PHP和MySQL。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:https://www.synnefo.org

    Oneye

    Oneye基于来自eyeOS的开源代码。它让用户可以在自己的服务器上建立云桌面,并通过浏览器从任何设备来访问云桌面。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://oneye-project.org

    ownCloud

    这个成熟的云桌面项目现在迎来了版本8.0。主要功能特性包括:联合共享、收藏夹、元数据支持、出色的搜索及更多功能。

    支持的操作系统:Windows和Linux

    相关链接:http://oneye-project.org

    平台即服务篇

    Appcelerator Titanium

    开源Titanium软件开发工具包(SDK)让广大开发人员可以使用JavaScript,构建跨平台的原生、混合或移动Web应用程序。可以在Appcelerator.com上找到基于该SDK的基于云的服务。

    支持的操作系统:Windows、Linux、OS X、iOS和安卓。

    相关链接:http://www.appcelerator.org

    AppScale

    AppScale得到了谷歌、Ubuntu、Cloud Sherpas、Datastax、Canonical和Mirantis的支持,让用户可以构建自己的平台即服务系统,以便运行谷歌应用引擎(Google App Engine)应用程序,同时提供了额外的监控和备份工具。许多客户用它来建立混合云环境。提供收费服务。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://www.appscale.com

    Cloud Foundry

    这个开源PaaS解决方案得到了一大批企业的支持,其中包括Pivotal、思科、埃森哲、EMC、惠普、IBM、英特尔、SAP、Rackspace、VMware,甚至耶稣基督后期圣徒教会。它的开发社区非常活跃,经常发布博文,并经常开展培训活动。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://cloudfoundry.org/index.html

    OpenShift

    OpenShift是红帽的开源混合云计算平台。除了“Origin”这个免费社区版外,它还有收费的在线版和企业版。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://cloudfoundry.org/index.html

    云开发工具篇

    Cloud9 IDE

    Cloud9既是基于云的Ubuntu桌面,又是基于浏览器的集成开发环境(IDE)。你可以向其官方链接注册,使用免费版或收费版,也可以使用来自GitHub的源代码(https://github.com/c9/core/),建立自己的基于云的IDE。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:https://c9.io

    Desein

    戴尔支持的这个项目提供了“基于Java的云抽象层”,该抽象层让开发人员得以只要编写一次应用程序,就可以在任何云计算服务上运行该应用程序。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://www.dasein.org

    Dirigible

    隶属SAP的Dirigible是一种集成开发环境即服务(IDEaaS),承诺可以帮助开发人员“享受前所未有的编程乐趣”。它仍处于测试版状态,你可以从官方网站注册,免费使用。源代码放在GitHub上(https://github.com/SAP/cloud-dirigible)。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:http://www.dirigible.io

    Falcon

    Falcon自诩为“是一种速度非常快、非常简洁的Python框架,可用于构建云API和应用程序后端”。官方网站上有一些非常惊艳的基准测试数字。

    支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。

    相关链接:http://falconframework.org

    PredictionIO

    这个开源机器学习服务器系统承诺让开发人员“可以在很短的时间内构建和部署机器智能。”它基于Apache Spark、Hbase和Spray等其他项目。提供了企业级支持。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:https://prediction.io

    Roboconf

    这个工具让用户更容易将应用程序部署到云或其他分布式计算环境。它支持许多公有云服务,包括AWS、微软和VMware,另外还支持大多数私有云环境。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:http://roboconf.net/en/roboconf.html

    云备份篇

    Amanda

    先进的马里兰自动网络磁盘存储服务器(即Amanda)声称是“世界上最受欢迎的开源备份和恢复软件”。现在它隶属大名鼎鼎的云备份服务Carbonite,为Carbonite服务提供了底层技术。

    支持的操作系统:Windows。

    相关链接:http://www.amanda.org

    Bacula

    Bacula也声称是“最受欢迎的开源备份软件”。这个基于网络的解决方案面向大型企业组织。可通过Bacula Systems公司获得受到支持的企业版和“Bacula for the Cloud”。

    支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。

    相关链接:http://blog.bacula.org

    Duplicati

    这个备份客户软件可以自动将备份存储在云计算服务上。它可与AWS、微软OneDrive、谷歌云盘(Google Drive)、Rackspace和私有云协同运行。AES-256加密技术已内置,存档文件还可以用Gnu Privacy Guard(GPG)来签名。

    支持的操作系统:Windows和Linux。

    相关链接:http://www.duplicati.com

    云存储篇

    Ceph

    Ceph同时提供了对象存储和块存储,还提供了面向分布式存储的符合POSIX的文件系统。该项目现在由红帽管理,红帽销售基于Ceph的产品。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://ceph.com

    CloudStore

    CloudStore提供了类似Dropbox的同步功能。它让用户可以在自己的服务器上建立个人云存储服务,而且它高度安全。(请注意:该项目与同名的英国政府倡议毫无关系。)

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://cloudstore.codewizards.co/latest-stable/index.html

    Gluster

    由红帽管理的Gluster是一种开源分布式文件系统,旨在处理数拍字节(PB)、或者甚至数波字节(BB)的数据。它声称拥有高扩展性、高性能和高可用性。通过第三方合作伙伴提供了收费的支持和咨询服务。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://www.gluster.org

    Riak CS

    Riak是一种分布式数据库,具有低延迟、高可用性、容错和高扩展性等优点。Riak CS是一种云存储解决方案,建立在该数据库上。它既有社区版,也有企业版。

    支持的操作系统:Linux和OS X。

    相关链接:http://basho.com/riak-cloud-storage/

    Seafile

    Seafile为云存储提供了同步和团队合作功能。Seacloud.cc有一个基于云的版本,你也可以将开源版或专业版托管在自己的Linux服务器上。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:http://seafile.com/en/home/

    Sheepdog

    Sheepdog在设计时力求简洁,它是分布式对象存储方面的另一种选择。它可以扩展到数百个节点。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:http://sheepdog.github.io/sheepdog/

    Syncany

    这个开源云存储和同步工具让用户可以进行备份、与其他用户共享文件。所有文件都先经过加密,然后上传,以确保隐私。

    支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。

    相关链接:http://sheepdog.github.io/sheepdog/

    容器化篇

    Docker

    虽然Docker是一项相当新兴的技术,但它的容器化功能已经备受行业分析师和公司企业的关注。它自称是“一种开放平台,以便广大开发人员和系统管理员构建、交付和运行分布式应用程序。”

    支持的操作系统:Windows、Linux和OS X。

    相关链接:https://www.docker.com

    Linux Containers

    这个组织监管三个独立的与容器化有关的项目:LXC,这是一组容器化工具;LXD,LXC的这个后续版本提供了更直观的用户界面;以及CG Manager容器群组管理器守护程序和LXCFS文件系统。它宣称的目标就是“提供与发行版和厂商无关的环境,以便开发Linux容器技术。”

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:https://linuxcontainers.org

    OpenVZ

    虽然知名度完全不如Docker,但OpenVZ同样提供了开源容器化技术。它为一款名为Odin Virtuozzo的商用产品提供了基础。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://openvz.org/Main_Page

    虚拟化/虚拟机管理程序篇

    KVM

    KVM的全称是基于内核的虚拟机,它是一款面向x86硬件的全面的Linux虚拟化解决方案。它是主线Linux内核的一部分。

    支持的操作系统:Linux。

    相关链接:http://www.linux-kvm.org/page/Main_Page

    Xen

    Xen项目官方网站称之为是“为云设计的开源虚拟机管理程序。”它为世界上一些最大的云提供了基础,包括亚马逊弹性计算云(EC2)。

    支持的操作系统:与操作系统无关。

    相关链接:http://www.linux-kvm.org/page/Main_Page

    案例

    拥抱开源!上海交大云存储经验谈

    上海交通大学数据中心在闵行和徐汇校区建设有主备两个机房,距离超过30千米,通过校园万兆网络实现互连。现阶段共部署了100多台服务器,虚拟化程度达到60%。从2004年开始计划简化大型机的功能,再到初步实施服务器虚拟化,至今已经采用了VMware、 KVM和OpenVZ等技术。目前数据库以外的应用基本都运行在虚拟机中。由于考虑到数据库的IO比较密集,并且本身应用相对单一,所以没有将数据库放在虚拟机里面。

    日渐膨胀的数据存储对于上海交大来说也是一个令人头疼的问题。数据库、虚拟化平台、富媒体资源和电子图书,这些资源占用大量存储空间,仅上海交通大学的图书馆每年数据增长量就能达到几十个TB。同时,由于学校个IT部门之间相对比较独立,因此对于多租户也提出了一定的需求,既要给部门、学生和科研提供存储服务,又要做到互不干扰。

    在了解到可能面对的挑战和明确需求之后,接下来就是规划如何建设校园云存储环境了,是采用开源还是商业方案?如何让架构做到横向扩展?黄保青介绍说,最初在存储选型的时候,他们希望支持统一存储系统,除了SAN之外IP存储是简化数据中心架构一个很好的选择。此外,同时支持多个存储协议也是构建云存储平台的完备基础。

    红帽专家谈Ceph与Gluster开源存储路线

    目前在使用OpenStack的用户里,大概有60%的用户倾向于采用Ceph存储工具,使用意愿比例非常高。红帽的Ceph是一个开放、软件定义的云存储平台。它面向云基础架构和大规模对象存储而设计,提供灵活、自动且高性价比地帮助用户管理应用产生的海量数据。我们维护了一个稳定的版本,将给用户提供面向企业级的开源存储服务。

     据了解,目前应用Ceph的行业用户较多落地在金融服务、广电、云服务商、政府等领域。目前一个比较有名的成功案例就发生在澳大利亚的莫纳什大学,他们目前已经利用Ceph实现了对500PB的数据进行存储管理。

    华数云平台:开源OpenStack存储管理、关键应用x86迁移

      姚军向我们大致介绍了华数和英特尔开源云平台项目的进展情况:“我们当初做云平台主要有四方面的原因,我们这两年业务发展很快,我们的技术平台建设还是按照原来运营商的模式建的,这两年感觉到有些不能跟上业务需求发展的速度。另外,以前这种传统平台的建设模式,普遍存在资源利用率低、调配困难。我们在2010年左右已经开始做云了,最早还是用商用软件的方案,就遇到了下面的两个问题,一是商用软件在我们公司设备数量大量增加以后,整体成本比较高;一些定制化的需求,商用软件如果要实现一个客户的需求还是比较慢的,可能要一年左右以后他才会觉得这个需求不符
    合用户的期望,所以不一定会做那些定制化的需求。

      之前我们跟商用软件(提供方)也做过一些沟通。商用软件一般是两种付费模式,一种是根据物理CPU计费,另一种是战略框架,比如说这一年内你支付多少费用,然后就不限你的CPU。前面一种,当时粗略了解了一下,每个CPU大概在几千人民币左右。后面那种就比较大了,一般几百万才会跟你谈。我们评估了一下,像华数这样的设备数量,这个费用还是蛮高的。你是基于开源开发,其实你的License数是没有的,不存在License的费用,投入的只是开发的费用。

      我们今年跟英特尔一起合作做这个项目,主要想达成这三方面的目标,一是我们着眼于开源化的管理软件,开源化就要达到云基础架构平台,这上面希望能做华数的一些个性化的需求,包括流程、资源的申请和审批过程,最后要跟华数上端的APP做一些结合,更好的服务于应用。”

      “这是我们跟英特尔一起做的整体架构,我们最底层还是英特尔的虚拟化硬件,中间是用KVM(主要)、Xen或者VMware ESXi技术做资源池,也利用英特尔提供的一些能耗管理的代码(Node Manager)在这个平台中。上面一层做的是监控软件,这块自己再做的话意义不大,因为现在开源监控软件已经比较成熟了,我们做了一些集成,把Nagios、Ganglia这些监控软件集成到平台上来。最上层是一些整体的管理功能和云平台的高级功能,比如负载均衡、高可用、HA这些,我们也考虑这个平台能支持其它的云管理平台,现在目前主要支持OpenStack的平台,下一步要做对VMware新出来的云管理平台等一些第三方支持。”

      上图显示了华数云平台开发情况汇总。在存储管理方面:“存储架构优先基于OpenStack Swift模块进行设计;可以使用各种存储介质作为虚拟机的可分配存储资源,包括本地存储、NAS、FC SAN、IP SAN等分布式存储。”

      OpenStack是一款公共和私有云服务的开源平台,可自动控制和组织计算、存储和连网资源。OpenStack最初是由Rackspace和国家航空航天局共同完成构思的,现在由OpenStack基金会管理。

      Rackspace的首席技术官John Engates称:“在OpenStack平台基础上,客户们不会被锁死在某一家厂商上面。如果他们决定换用另一款OpenStack云服务,不管是私有云还是竞争对手云服务,如果他们还是坚持使用Cinder API的话,那么不会发生任何转换的成本,因为这些产品都是在同一种云上提供的。”

      记得在月初的新闻中:“IBM研究中心对OpenStack的贡献包括Nova-volume和Cinder drivers,正在开始以它们的方式支持更多的产品。由于OpenStack Nova-volume drivers,XIV Storage System第三代企业级阵列和Storwize V7000统一存储系统获得了云计算友好(cloud-friendly)的更新。”

      针对“基于Intel NM、CPU利用率进行虚拟机策略调度与迁移”,笔者是这样理解的:Node Manager(节点管理器)是Intel主要用于管理服务器能耗的工具,可以通过限制CPU的性能来控制功耗。华数有可能实现了服务器的开关机控制,当部分服务器的CPU利用率饱和的时候,再将处于关机状态备用的开机并迁移虚拟机负载到上面,这样在负载为零时就可以最大程度避免耗电。

      华数:“因为在关键应用里,譬如说交易系统、计费系统可能还是传统的SAN架构的。现在在媒资层面,我们这两年都在逐步转向云存储的方式,就是服务器加一个文件系统这样的云存储架构,会作为我们后续的主要方向。我们今年像这一类(集中式)存储大概有10TB左右,其他都是英特尔(x86)的。
      目前在计费系统上我们还是跑在小型机上。因为主要的取决因素是软件供应商,他整个开发环境就是基于Weblogic,基于IBM,这是一个因素。英特尔也在帮助我们做一件事情,很多关键应用也在慢慢往英特尔架构上迁移,往x86架构上迁移。包括以前的认证系统,都是跑在Sun架构上,现在我们会把它迁移到x86架构上。我们整个BOSS计费系统里,以前主要是小型机,不管是应用服务器、中间件服务器、数据库服务器,还是Web服务器,可能都是跑在Sun和IBM机器上。我们现在除了关键的数据库和中间件服务器,剩下的报表、隐账也都在往英特尔架构上转移。这块转移主要是成本上的差异,
    大家知道英特尔CPU,包括性价比上还是有比较大的差异。我也想说,你看为什么Oracle的一体机现在也是英特尔架构的。它为什么不采用买的Sun而用英特尔的架构,这一定是有原因的。但云化,包括云计算技术成熟之后,对这种的依赖也会降低。”

      ChinaByte比特网:“您刚才提到底层有英特尔VT虚拟化技术,还有Node Manager API,这应该也是英特尔搞的。像咱们这种客户,英特尔是不直接和咱们之间发生生意往来的,但实际上英特尔在您这边也给了一些支持,我想知道,他们给的这些支持给咱们带来了哪些帮助?”

      朱素平:“英特尔本身是价值链顶端的公司,他们关注的不是说你今天会买我多少东西,或者今天我要卖给你多少东西这样一个关注点。我跟Hunter(李志辉)交流,他给我的概念是,他要跟每一个行业顶尖的公司合作,也就是非常领先的公司,通过与这样公司的合作把握整个行业的趋势。

    我理解英特尔对华数的合作,是因为华数在新媒体领域,有可能在广电领域的新媒体业务当中是比较领先的,华数可能在业务创新和技术创新方面在这个行业里走的比较早一点,通过和华数的合作可能会了解到这个行业本身发展的一些趋势和态势。

      从云平台角度来讲,为什么我们跟英特尔合作?云现在很热,拿开源的东西随便搞两下也可以叫做云。当时我们也是想找一个商业的公司合作,我们也立了项,怎么样招投标,后来经过比较长时间的评估。一是觉得这个阶段很多商业化的东西做的还是大同小异,没有太多的特点。另外,我们自己的行业和应用环境有一些特殊的地方,我们可能更需要英特尔更深层次的支持。因为从虚拟化往云计算方向演进,最终更需要的是你跟硬件、CPU,跟底层的一些东西更紧密的结合,反而是那些纯云服务的软件供应商和平台供应商是做不了的。另一方面,英特尔本身在资源的整合方面也能够给我们带
    来很多价值,包括我们可以学习的互联网的前辈或者其它行业领先的案例,能够让我们做更多的分享。这个可能是我们跟英特尔合作的出发点和价值

    云计算下半场,运营商如何拥抱开源?

    有关云资源池如何构建算不上新鲜话题,自2006年谷歌CEO施密特首次提出“cloud computing”概念,距今已有12个年头。在云计算发展初期,业界除了亚马逊、谷歌、阿里等互联网企业可以凭借强大的研发实力构建自己的云平台外,其它云服务提供商(如电信运营商)只能基于封闭的商业软件实现云平台落地。但在最近几年,伴随OpenStack、KVM、Ceph等多个开源项目日趋成熟,以及DevOps理念风靡全球,各大公司都在对自身的云资源池实施开源技术架构演进。很显然,云计算已进入了下半场时段,传统电信运营商能否在此领域找准切入点、把握好节奏,势必对其ICT融合转型之路至关重要。

    本文的主题是对云计算资源池中相关开源技术的研究,重点围绕为什么要选择开源技术、应选择哪些开源项目、开源可能带来哪些问题这三个关键议题展开论述,旨在对运营商云资源池开源演进战略提供一些有价值的思路与建议。

    问题一:为什么要选择开源技术?

    与互联网企业所不同的是电信运营商作为传统的CT企业,更加关注于系统的稳定性、高可用,因此在以往的设备选型、架构设计中大多会采用纯商业、封闭的产品,以确保网络达到电信级标准要求。当前,开源趋势在全球兴起,大批贡献者持续不断地对项目源码进行完善,使得很多优秀的开源项目完全可以满足电信级要求,这是运营商拥抱开源技术的必要条件。另一方面,究竟为什么要选择开源技术则是我们运营商人必须想明白的问题,以下从九个方面对这一问题进行了阐述。

    1、标准:开源基金会扮演着与传统CT领域通信标准化组织(ITU、3GPP等)类似的角色,弥补了运营商在IT领域因缺乏标准化体系造成相关系统在全局性、兼容性、开放性方面的不足。

    2、降本:开源软件应用达到一定规模后,可以大幅节约成本,成本的节约有利于利润的增长。

    3、增效:开源社区有丰富的自动化运维工具,这些工具有利于运营商向DevOps转型,显著提升运维人员的工作效率。

    4、功能:依托开源体系架构,运营商可对定制化、个性化需求进行二次开发,而封闭、商业化的产品通常只会为通用可抽象化的功能进行设计开发,且无法实现二次开发。

    5、安全:源代码开放有利于自主可控,让“黑匣子”变成“白匣子”,使用者了解内在组成,大幅提升系统安全性。

    6、创新:开源项目是创新的土壤,新特性、新功能可以快速实现,不受限于商用产品的发布周期。社区某个贡献者的好想法也有助于激活其他参与者的灵感。

    7、竞争力:有利于运营商掌握核心技术,提升企业的核心竞争力。

    8、话语权:不会被某个厂家的“一揽子”解决方案绑定,使得系统优化演进更加灵活。

    9、生态圈:开源项目有利于企业借势借力,伴随开源社区的不断发展,企业的系统也会持续优化。

    问题二:应选择哪些开源项目?

    由于云计算资源池的基础是IAAS层,因此本文提及的开源项目主要以IAAS层视角展开分析。同时考虑到DevOps的重要性,会辅以部分优秀的PAAS层开源项目进行介绍。下面将分别从计算、网络、存储、云操作系统、自动化运维工具等五大维度探究运营商对云计算相关开源项目的选型问题。

    1、计算:硬件、虚拟化、容器

    (1)、硬件:按照人们通常的理解,开源项目都是软件相关的,然而硬件领域也不乏优秀的开源项目,例如OCP。该项目由FaceBook于2011年发起,旨在通过开源硬件驱动IT基础设施架构不断发展。历经6年多时间,OCP已有近200多家企业会员。由于构筑成本较低,去掉了很多繁琐的无用功能,OCP可以有效地提升企业数据中心的迭代速度,使软件升级更加简单,一改早期数据中心尾大不掉的形象。在国内也有个类似OCP的开源硬件项目,即天蝎计划。天蝎计划于2011年问世,百度是主要发起方之一,阿里、腾讯、联想、中国移动、中国电信等巨头陆续参与。目前已从1.0发展至3.0版本。据了解,天蝎计划已经达到OCP中关于整机柜部分的国际水准,甚至在部分设计上超越OCP相关规范。

    (2)、虚拟化:这里提到的虚拟化特指X86服务器虚拟化技术。在云计算发展初期,该技术主要由VMware、Citrix等IT巨头垄断,相关产品虽然功能全面、性能不俗,但价格也十分昂贵。现如今随着开源KVM技术日趋成熟,越来越多的企业开始构建基于开源KVM技术的云资源池,以期大幅缩减虚拟化软件购置成本。KVM的全称为Kernel Virtual Machine,翻译为中文就是内核虚拟机。KVM是典型的二类虚拟机架构(从VMM所处层次可将虚拟化软件划分为一类虚拟机架构和二类虚拟机架构,一类的VMM处于硬件层之上,自身就是一个操作系统。二类的VMM处于宿主机操作系统层之上,自身可看作一个应用程序),它的宿主机操作系统涵盖CentOS、Ubuntu、Debian等多个Linux发行版。

    (3)、容器:容器是轻量级的操作系统级虚拟化,可以让我们在一个资源隔离的进程中运行应用及其依赖包。在众多容器引擎技术中,Docker无疑是明星级解决方案。Docker是PAAS提供商dotCloud开源的一个基于LXC的高级容器引擎,基于go语言开发并遵从Apache2.0协议开源。

    2、网络:虚拟交换机

    虚拟交换机:大部分商业虚拟化软件中都自带虚拟交换机的组件,例如VMware的vDS、vSS。但对于开源的虚拟化软件而言,其自带的网络功能通常比较简单,这就需要额外的虚拟交换机弥补这一短板问题,OVS(Open vSwitch)则是该领域最热门的开源项目。OVS是由Nicira公司使用C和Python语言开发,并遵循开源Apache2.0许可的多层虚拟交换机,其初衷是让大规模网络通过可编程实现自动化扩展。它既可以作为一个软件交换机运行在虚拟化层,也可以作为交换芯片的控制栈实现,支持多种标准管理接口和协议(NetFlow, sFlow, SPAN, RSPAN, CLI, LACP, 802.1ag)。它也支持多种虚拟化技术,包括KVM、Xen和VirtualBox。

    3、存储:分布式存储

    分布式存储:云计算发展至今,可以说是一部软件定义一切(SDX)的技术发展史。从早期的X86服务器虚拟化(可以理解为软件定义计算),到软件定义网络(SDN)、软件定义存储(SDS),再到大一统的软件定义数据中心(SDDC),每种技术都曾在业界倍受关注。在这些SDX技术中,软件定义存储可以算是继软件定义计算后,最为实用的一类。何为实用技术?笔者认为有两项评判标准最为关键,其一是看这项技术与以往技术相比是否有显著进步(如架构的革新、功能的增加或性能的提升),其二是看这项技术的性价比。软件定义存储技术显然符合以上两点要求。首先,SDS与以往的存储技术相比,是一种全新的分布式架构,因此也有“分布式存储”的提法。这种“去集中化”的思想源自于谷歌等大型互联网企业,它不仅降低了IT系统的存储故障风险,同时可以大幅提升存储IOPS性能,甚至让存储容量在线扩展成为现实,以上三点都是长久以来困扰IT系统存储管理员的难题。其次,SDS完美地实现了软、硬件解耦,这点与X86服务器虚拟化类似。二者不同之处在于X86服务器虚拟化的松耦合架构带来了在线热迁移、计划内零宕机等特性,SDS的松耦合架构则使专用存储硬件演变为通用X86服务器,这大幅降低了IT系统存储设备的投资开销。目前业界最热门的开源分布式存储项目非Ceph莫属,作为一款同时支持对象、块、文件的统一存储系统,Ceph也是当前OpenStack生态系统中呼声最高的开源存储解决方案。

    4、云操作系统

    在云计算发展初期,有关云操作系统的市场争夺从未停歇过。除了VMware、Citrix、微软推出的商业云管理平台软件外,开源项目也是遍地开花,包括CloudStack、OpenStack、Eucalyptus、OpenNebula等多个平台。从现阶段的发展形势来看,OpenStack基本已成为云操作系统的不二选择。师承亚马逊AWS的OpenStack自2010年10月第一版(Austin)到最新版(Pike),已历经16个版本,从最初的Nova、Swift两大模块到如今大大小小上百个模块,被认为是仅次于Linux的第二大开源社区项目。近两年,各行各业基于OpenStack的云平台方案如雨后春笋般出现,而真正能给OpenStack一个准确定义的人却很少。有人认为它是云管理平台,有人认为它是云计算平台,还有人把它与VMware虚拟化相对应,正所谓“一千个人眼里有一千个哈姆雷特”,你把它看作什么只能表示你关注它哪方面,并不表示它就是什么。笔者倾向于将其看作是“现行最通用的云计算标准体系架构”,它的日益成熟规范了以往云计算领域各类错综复杂的技术概念,实现了各厂家云解决方案的和谐统一。可别小看这一点,毕竟能让全世界不同语言(各类IT产品接口)的国家(各IT厂家)搁置争议、沟通合作(统一适配)的组织也就联合国了。从这点来看,OpenStack就是云计算世界的“联合国”角色。

    5、自动化运维工具

    严格意义上说,自动化运维工具不能算是云计算特有的,在传统IT架构下也有自动化运维的需求与实现。只不过近些年业界兴起的DevOps与云计算相结合,重新赋予了自动化运维新的理念,在此背景下,也出现了不少优秀的开源自动化运维工具,Ansible就是目前业界最为热门的一个。Ansible是一种模型驱动型配置管理工具,充分利用SSH技术,改善安全、简化管理。除了配置管理外,它还能够实现应用程序部署(甚至多层部署)、工作流程编排和云配置自动化等功能。Ansible基于五大设计原则,包括易于使用(不需要编写脚本或自定义代码)、易于掌握(对管理员和开发者来说都是如此)、全面的自动化(让你可以做到你环境中的几乎一切都实现自动化)、高效率(因为它在OpenSSH上运行,因而不依赖内存或处理器资源),以及安全性(它天生来得更安全,因为不需要代理、额外端口或根级守护程序)。与其他许多开源项目一样,Ansible也有一款收费产品,使用一种名为Ansible Tower的Web用户界面。

    问题三:开源可能带来哪些问题?这是开源领域一个永恒的话题,也是任何机构、组织或公司想要用好开源软件需要接受的一个观点。开源软件是对传统商业软件开发及应用模式的一种变革。传统商业软件按照许可售卖,用户在部署、使用及后期维护方面遇到的问题,均可由软件商提供明码标价的服务。开源软件为用户提供了一个免费的社区版软件,但通常情况下,它只能算是一个“半成品”,仅能满足用户最基本、最通用的功能需求,一些定制化的功能需要用户在社区版基础上二次开发。另一方面,对于软件前期的部署、中后期的运维也缺乏专业的团队支持。如果将软件比作一辆车,国内外大部分电信运营商都习惯于做一名合格不出事故的司机,即从设备制造商手中买一辆“成品车”,然后努力学好驾驭这辆车的技能。然而,开源软件则是一辆“半成品车”,在它可以平稳驾驶前,首先要对其进行优化改造,而这需要机械师的技能。因此,多年来习惯于做“司机”的运营商或许需要考虑如何补充“机械师”技能了。想要成为一名合格的机械师,学费是不可避免的。

    1、开源不等于免费

    2、开源阻碍技术发展

    这个观点似乎与大众的认知相去甚远,但现如今这个问题在开源领域确实存在。开源项目的初衷是希望集合全世界广大开发者的力量打造一款优秀、强大、快速迭代的软件,替代传统IT巨头开发的闭源商业软件,从而消除技术壁垒,避免厂商控制技术演进路线的现象发生。例如Linux项目的发展促成了服务器X86化趋势,让系统封闭且价格高昂的小型机逐渐退出历史舞台。又如安卓项目的诞生加速了移动互联网的繁荣发展,让非智能手机消失在人们的视野中,这些成功的开源项目确实促进了技术的发展。但近年来,伴随众多IT巨头相继关注开源事业,投入资金支持社区发展后,曾经相对纯粹的开源项目产生了微妙的变化。一些由少数厂商主导的开源项目变得不再开放、友好,相关厂商为了自身利益的最大化做起了与开源项目初衷背离的事情,导致一些优秀的开源项目走向衰败。这种现象发生在开源项目上,通常比商业软件危害更大。因为同类型的商业软件一般可由多个竞争厂商分别提供,并长期共存。而同类型的开源软件在发展初期会充分竞争,但随着时间推移,基于“丛林法则”最终形成一家独大的格局。如果胜出的项目被少数商业公司掌控,这些企业就可以控制某一行业、某一领域的技术趋势,这与完全垄断某个市场的商业软件几乎毫无差别。

    3、开源并不安全

    在前文中笔者曾将“安全”作为开源软件的优点加以论述,现在又将其视为开源软件的潜在问题来讨论,这看似有些悖论的意味,却又真实存在。提出开源软件更加安全论点的人们普遍认为社区有成百上千的人在审核代码以便发现漏洞或缺陷,从而快速修复漏洞,不被攻击者利用。但持有这种观点的人往往忽视了一个问题,即代码中的漏洞是开放给所有人查看的,攻击者也在其中,而大部分漏洞从发现到完全修复的耗时明显要大于恶意代码产生耗时,这就给了攻击者可乘之机。这从早几年OpenSSL爆出的“Heartbleed”漏洞到MongoDB的“赎金事件”,再到最近由Memcached漏洞引起的“DRDOS攻击”,均反映了开源软件并不安全这一事实。

    结束语

    综上所述,本文重点讨论了在构建云资源池时为什么要选择开源技术、应选择哪些开源项目、开源可能带来哪些问题等三大类议题。文中提及的开源项目仅仅涉及云计算相关开源项目中的一小部分,云计算目前仍是一种新兴的技术领域,而与此相关的开源项目也在不断成熟发展中,因此对于云计算资源池中相关开源技术的研究是一个长期持续的议题,希望本文所述的观点能给各位读者有所帮助与启发。

    OpenStack 如何笑傲开源云计算战场—— OpenStack 与 CloudStack 的对比

    “2014开源云计算解析”的市场调查显示,69%已经不同程度地应用云计算技术,43%的用户花费大量资源在开源技术上。在这些选择了开源云的企业中,超过86%的企业关注OpenStack,并且这些数值在过去几年都在不断增长。 排在第二位的CloudStack则被远远甩在后面,只有44%。

    对于用户倾向于开源云计算的理由,在这份Zenoss的报告中的数据也有显示,诸多原因中以下四种最为重要:

    灵活性(71%)
    避免被厂商锁定(66%)
    更低的成本(66%)
    开放的标准和API(60%)

    私有云市场:激荡风云几载,谁是中国市场未来主导?

    中国的OpenStack阵营由四大层面组成。

    第一个层面是OpenStack厂商,一般称为一大八小:一大是华为,八小是AWCloud、99Cloud、EasyStack、UnitedStack、T2Cloud、UMCloud、KeyTone Cloud、Kylin Cloud。

    第二个层面是硬件厂商,华为,联想,浪潮,中兴,宝德,华三等,均下注OpenStack。

    第三个层面是大规模部署的互联网公司,百度,金山云,乐视云,京东云,爱奇艺等。

    第四个层面是企业用户,移动,联通,电信,银联,人民日报等。

    2016中国开源存储峰会将开幕,开源引领未来存储

    随着以OpenStack为代表的云计算框架的兴起,作为其首选的软件定义存储系统,Ceph在企业级存储领域更加炙手可热。Ceph已经广泛被公有云和私有云供应商所采用。Ceph提供的存储方案,能够打造针对混合云的软件定义存储解决方案,帮助客户加速从传统的昂贵的孤立的外部存储系统转移到开放源代码平台。

    金融企业生产云,为什么选择OpenStack?选择开源还是商业版?

    OpenStack已经成为了大家选择云计算技术落地框架的事实标准,银联从2013年基于OpenStack E版本的定制版在生产与测试运行,到现在的基于L版本的定制版在生产与测试的运行。已经管理了近2000的物理节点,近万的虚拟节点,技术关键点也从最初的xen、vm、大二层网络到现在的kvm、ceph、sdn、ovs并存与共同发展。在这近四年的时间,形成了银联自己的开发运维团队,不断进行云计算技术的认识、学习和思考,通过处理平台运行过程中遇到的问题以及对平台自身的不停的迭代优化,整个团队的能力也经历了长足的进步。下面就围绕OpenStack的选择、落地、运用发展过程中的一些关键点进行介绍。

    商业方案

    从市场策略和产品技术两个方面,把主要的一些公有云服务厂商做一下简单的概括,重点展现他们在2015年的表现。本文并没有排名的意思,只是从市场影响力方面,把值得关注的企业花些笔墨,提炼一下关键点,让大家能够从总体上了解一下这个市场上不同玩家的状况,所以顺序是完全乱排的。

    华为云
    华为是笔者的老东家,因此先说它。华为云成立也有几年时间了,在市场上宣传的投入不是很多,营收的数据也一直没有公开,笔者知道一些情况,不过也不方便说太多。华为云真正大张旗鼓的干,还是从今年开始,特别是9月份的发布会之后。总的来说,笔者认为华为云积累还是比较深厚的,特别是在传统企业市场领域未来潜力不小。

    市场策略

    华为云在今年9月份,搞了一个很大的发布会,有点正式宣布华为云要大张旗鼓干的意思。将在五年内投入10亿美金,实施“沃土”计划扶持应用开发者和合作伙伴等。华为云的目标客户是企业市场,传统的中大型企业是华为云最期望占领的,也是华为最擅长的地方,所以华为云也经常被称作华为企业云。

    个人开发者、中小企业用户、互联网应用开发者这些用户群体,从市场策略上来说不是华为云的重点。华为云非常注重合作伙伴的生态建设,笔者现在所在的公司也有些应用已经在华为云市场上线了,所以对于这块还是有切身体会的。

    华为云相比于其他的公有云服务商最大的优势是线下服务和销售能力。华为有庞大的销售团队和技术服务团队,相比于其他的公有云厂商需要重新构建这些团队,华为就占了一些先手。华为云线上和线下结合,在IT领域进行市场拓展,应是华为未来3-5年重要发展战略之一。

    产品和技术

    目前,华为云提供的云服务产品大约20个。今年10月份的时候,华为云进行了一个大的升级,新的6.0版本云平台是基于Openstack框架的。华为云上的服务产品数量算不上很多,但是,整个华为云产品的服务质量还是不错的,和华为务实低调的风格有些类似。

    华为云提供的这些服务产品里面,云桌面和通信云平台比较有亮点,另外华为的专有云也比较有意思。其他的服务产品就特点不是很鲜明了,有点大路货的意思。

    华为云的电话客服是非常好的,笔者所在的企业和华为云有些合作,所以对于热情的客服是深有体会。当然,华为云客服的电话接的太多了也挺麻烦的,期望在2016年里华为云能够多利用一些自动化的工具,或者是其他渠道来提醒用户和合作伙伴。

    2016年,期望华为云在云服务品类上能做出一些亮点来,现在的云服务产品质量不错,数量还是不太多。

    电信云
    电信云在2015年继续保持收入的增长,营收差不多4-5个亿,在国内公有云这个市场来说也是排名前列了。当然,电信云的营收很大一部分来源于其IDC领域的用户转化,以及专有云、托管云等方面。

    市场策略

    电信云主要面向企业市场,依靠电信在IDC、数据中心服务等领域的客户为基础,进行追加销售和捆绑销售。中国电信在政府、国企等领域还是有很多的客户资源可用,对于其云计算的销售有不小的促进作用。

    电信云在2015年并没有在应用软件开发等合作伙伴领域进行大的合作和推广,它的动作比市场似乎总是慢一点点,或许是受限于体制等原因吧,你懂的。

    产品和技术

    目前,电信云提供的云服务品种数量是14个,服务产品也都是普通的IaaS、PaaS等服务,可以说的亮点不多。电信云的很多项目仍然是以集成为主,中国电信服务公司本身就是一个比较大的集成公司。

    阿里云
    阿里云在2015年的营收还没有正式公布,笔者从某渠道得到的消息是18-19亿这个范围。这其中包括阿里巴巴内部对阿里云的采购结算,而且这部分占了很大一块。整体来说阿里云在中国还是做的很有声色的,阿里云面向个人开发者、互联网用户及中小企业用户的营收占整体阿里云营收的90%左右,剩下的10%是金融、政府、证券等等其他行业。

    市场策略

    2015年,阿里云的市场策略主要集中在三个方面,一个是国际化,阿里云在香港、美国、新加坡等各地建立数据中心,向全球提供服务。

    另外一个就是通过百川计划、云合计划等扶持合作伙伴和应用开发者,发展公有云相关生态,阿里云的市场推广可以说是很舍得投入的,无论是大量代金券的发放、免费网站资源的提供等,都彰显了阿里云在扩充用户、合作伙伴领域投入的大手笔。

    还有一个大的方向就是阿里云在面向政府、中大型企业市场的云计算推广。阿里云在2015年的宣传上声势浩大,和大量省政府高调建立云计算战略合作等、和东软、中软等传统软件厂商达成战略合作伙伴关系等等,都为阿里云赢得了大量眼球。

    可惜阿里云在实际项目落地方面并没有宣传上那么惊艳,很多地方政府战略协议成立一纸空文,实际落地很少或几乎没有,数梦公司曾经被阿里云寄予厚望,期望他协助阿里云的项目实施和落地,不过到目前为止进展并不是很好。阿里云被圈内很多人所诟病的就是这一点。

    另外一个制约阿里云落地的地方在于阿里云的飞天平台太重量级,百台服务器以下的规模很难支撑起阿里云飞天平台的高效运转,所以在一些项目落地过程中,会由于投资等原因被搁浅。这一点阿里云也在加紧进行改进,相信2016年会拿出更适合专有云、托管云的解决方案来。

    产品和技术

    目前,阿里云有大概40多个阿里自身提供的云服务产品。阿里云的服务产品品种在2015年里丰富了很多,无论在IaaS、PaaS方面都有很多新产品上线,大数据相关的服务,例如ODPS、数据分析、分布式DRDS等也成功上线,云安全领域的云盾产品系列等也上线了很多服务产品。在云应用市场方面整合了上百家的应用产品,极大地丰富了阿里云的整个SaaS服务产品体系。

    阿里云在云应用市场目前上线的应用数量大概是1万个,不过实际被使用的应用数量还不是很多,实际用户数也比较有限,最多的用户集中在网站服务领域。

    所以,总体来说阿里云的服务品种丰富,但是大部分体验一般,几次数据丢失、光缆断裂停止服务、IDC机房掉电停止服务的事情,使得阿里云受用户批评。

    笔者期望2016年,阿里云的产品和服务品质能够更多的提升,作为国内云计算领域的旗帜之一,阿里云应该对自己有更高的要求。

    腾讯云
    腾讯云在2015年里进步很快,收入上也差不多3个亿,通过和一些国际知名软件厂商,例如IBM、Oracle等合作,使得腾讯云在企业市场领域也有了不错的进展,相信2016年腾讯云会更加注重企业云领域的投入,并获得不错的效果。

    2014年底的时候,笔者说腾讯云起步有点晚,但是,整个2015年腾讯云大刀阔斧的进行改变,以现在的势头来看,腾讯云将会在未来成为牵制阿里云的重要力量。

    市场策略

    腾讯云原来在游戏领域是很有影响力的,大量的网络、手机在线游戏运行在腾讯的平台上,腾讯云的独立可以很方便的吸引这些游戏开发商。对于腾讯云的起步是非常有意义的,这也是笔者在2014年总结时特意提到过的。

    在2015年腾讯依靠游戏以及微商(微信开放平台)等吸引了大量个人用户和中小企业开发者,为腾讯云的营收贡献不小。笔者了解到腾讯在游戏领域的收入和腾讯云在底层资源支撑方面的分成还有些不清不楚,所以在计算腾讯云营收时整个数据有些混乱。

    腾讯云现在势头很猛,源于腾讯云的开放合作策略,下半年腾讯云推出的100亿元扶持计划,并声称80%-90%收入会分给合作伙伴,是很大的手笔。它联合了许多国外的大型软件厂商例如:IBM、Oracle等,把他们的软件架构在腾讯云之上进行服务,腾讯云也是Oracle云服务在中国落地的战略合作伙伴。这样的合作使得腾讯云在面相中大型企业销售云服务时,相比其他国内云服务商有一定优势。

    产品和技术

    目前,腾讯云提供的服务产品大约35种服务,除了基础的IaaS、PaaS层服务之外,还涵盖了移动、视频、安全、监控等多种服务。合作伙伴提供的云服务大约是近千种的规模。

    腾讯云的技术底蕴主要来源于游戏、社交、视频等互联网领域,在传统企业市场的征伐不是腾讯的长项,笔者在多个项目上也直接和间接的碰到过腾讯云的参与。所以也对它们在企业市场的情况有些了解,例如:工商总局等。

    2015年下半年的时候腾讯通过对IBM、Oracle等软件产品的打包,以及大量软件ISV应用产品的上线,使得腾讯云在企业市场领域也算有了不错的基础,在2016年,腾讯云能否在该领域腾飞起来让我们拭目以待吧。

    金山云
    原本金山云在市场上一直不温不火,只是在游戏领域有不小的影响力。经过小米的投资和战略合作,使得金山云有了更多的底蕴。2015年的营收,笔者也没得到准确的数字,估计在近亿元的规模吧。

    市场策略

    2015年金山云在合作伙伴神态建设方面也是卓有成效,1000多家游戏厂商加入合作伙伴计划,推出了800多款游戏产品。金山云确实把游戏云领域运营的相当不错。另外在视频云服务方面也有一些突破,可惜亮点不是很多。

    从金山的发展规划上来看,金山要做的医疗云、政务云、大数据服务云等成效还不是很明显,这些领域要想突破金山云还有很多的工作要做。

    产品和技术

    目前,金山云总共提供了17种左右的云服务产品,其中金山的云存储、游戏云还是值得称道的,用户量和市场影响力比较大。其他的云主机、云数据库等服务比较普通,就不值花笔墨去说了。金山云也提供了视频云和企业云等服务,例如:金山融合存储、云盘、私有云等。这些服务在整个公有云服务业界算不上太多亮点,用户量和市场影响力都有待加强。

    UCloud
    Ucloud是一个白手起家的公有云服务创业公司,但是他的市场运作相当不错,在游戏领域有不少建树,曾号称”最懂游戏的云”。

    市场策略

    Ucloud2015年除了继续在游戏领域的拓展之外,在行业解决方案方面也有所加强,例如:O2O、电商、互联网金融、视频、移动社交等领域。

    Ucloud另外一个比较大的动作就是在合作伙伴生态建设方面,也建立了类似云应用市场的“U市场”,到年底大概上线了几十家合作伙伴,近百个优秀应用。未来Ucloud将继续加强+U计划”,U市场侧重于互联网行业产品层面的合作,而“+U计划”将会与行业的ISV合作,积累更多传统行业、互联网+领域的经验、资源,提升对行业应用场景的理解和研发能力。

    如果放到一起来对比,相比其他的大型公有云服务商而言是比较少,市场的影响力也有待加强。

    产品和技术

    目前Ucloud提供的云服务产品大概是15种,重点都集中在IaaS领域,以及存储相关服务领域。从笔者的角度看,Ucloud提供的产品和技术实力方面值得称道的地方不多,但是在IaaS层面提供的产品种类比较全大概有10种左右,按照Ucloud自己的话说就是把“云OS”层做厚。

    总体来说,UCloud在产品和技术传达给市场上的印象并不鲜明,不知道2016年是否会有些让人眼前一亮的服务产品出来。

    网宿科技、蓝讯科技
    网宿科技和蓝讯科技是比较类似的,都是在2000年前后成立的,专注IDC相关服务,在CDN服务领域是国内最大的两家服务商。在公有云领域他们确实算不上很值得说道的企业。

    市场策略

    这两家企业因为主营业务一致,都是CDN业务+IDC业务,所以放在一起说几句。国内很多公有云服务的CDN都和这两家企业合作,大型的公有云企业也开始自建CDN服务,所以对他们造成了冲击。

    网宿科技也在考虑进入公有云服务领域,从而拓展云计算相关的营收。但是,笔者感觉他们的魄力不足,动作也比较慢。云计算业务部一年前就要成立,到现在应该也没有完全建立起来,总经理的位置应该还是空缺的。

    在这个发展快速、激烈竞争的云计算市场,网宿科技、蓝汛科技这样拖拉做法将使得他们在云计算领域取得大的进展难度越来越大了。

    产品和技术

    目前,这两家公司的公有云服务产品基本就是CDN,其他通用的IaaS、PaaS等服务非常少或者几乎没有。网宿科技只有了简单的云主机、云备份和云监控的服务。蓝汛科技的云服务基本没有。

    微软Azure、亚马逊AWS
    亚马逊AWS、微软Azure是国际上的两个云计算巨头,以笔者观点来看,这两家企业绝对是未来公有云服务领域的两个领导者。他们在国内也有一些落地的项目,所以在这里简单说两句,在中国具体营收的数据笔者暂时也没有。

    微软和世纪互联合作在国内落地,世纪互联提供数据中心,微软提供技术和服务,在2015年里面微软的Azure在国内的市场拓展还不错。销售和服务团队也很尽职,笔者在2013年曾经试用过微软的Azure,所以定期总是收到来自世纪互联或者微软的销售电话,询问为什么后来不再用他们的服务,以及提供一些促销活动介绍。以微软在企业市场的底蕴,未来在中国的发展潜力是很大的,将来肯定能占领很大一块市场。

    亚马逊AWS在2013年的时候还是非常急切的在国内落地,但是到现在为止,亚马逊的AWS迟迟没有商用,只是在全国建立了三个孵化器,实在是很可惜。以亚马逊AWS的实力如果能够早早的进入中国,绝对能够占领中国公有云服务市场的重要一席之地,不会造成现在阿里云一家独大的局面,或许这正是中国政府想看到的局面吧,国家在下一盘大棋,不是我能懂的:)。

    青云
    2015年,青云作为一家初创企业发展得不错,在国内也有一定影响力了。收入方面青云一直也没有公布,不过号称是国内唯一盈利的公有云服务企业。对于这一点笔者是不太相信的,以青云的1-2万的用户规模来看,营收不会很多,从行业的投入平均水平来看,很难达到盈亏平衡的。当然一切皆有可能,也许Richard真的能够把运营效率做的很好呢。

    市场策略

    在2015年,青云花了不少精力做了国际化拓展、分公司筹建、合作伙伴的拓展以及面向金融领域的云计算项目推广、落地等。

    青云在面相中大型企业的云计算项目销售做得还是有些成效,招商银行、中国银行以及泰康人寿这三个金融领域的客户在Devops领域采用了一些青云的产品和解决方案,也算是初有成效。

    但是,这几个客户采用的青云产品和解决方案主要都是以IaaS层的,还无法对这些企业信息化的核心层面产生大的影响,青云在金融云项目落地开花方面的路还很长。笔者也曾经在IBM这个蓝色巨人里面工作多年后离开,Richard创建青云时期望青出于蓝而胜于蓝,让我倍感亲切。在此,衷心祝愿青云能在2016年里做得更好。

    产品和技术

    目前,青云提供的云服务产品接近20个。2015年里,青云的产品品类也丰富了很多,每个月都会有新的服务产品上线。IaaS层面的服务是比较全了、PaaS服务层面的也有了不少内容,也算卓有成效,另外,通过软件合作伙伴也在SaaS领域上线了不少应用产品,整体上看,云服务产品的生态相对比较全面了,上线的合作伙伴应用数量还有待加强,目前只是几百个。

    青云问题也还是存在的,因为青云的强项是IaaS领域的产品,其他的产品积累黑不是很够,虽然上线了不少大数据、云安全等各种产品,但是产品的成熟度不是很高,很多都是基于开源的解决方案修改后的标准化部署的,对于很多线上用户来说,吸引力不高、用户量也不大,这些都需要时间去改善。

    像Docker容器类的技术服务青云也有应用并上线服务,甚至Unikernal这种更新的技术也在研发中,说明青云对新技术跟进的还是很紧密的,只不过受限于资源投入和用户量,这些新的服务吸引力不够,用户暂时不是很买账。

    因此,青云在产品和服务上还需要精雕细琢,目前可能把精力更多的放在产品和服务品类的数量方面。希望2016年能够在质量、用户体验以及实际带给用户的价值方面多做一些工作,这样才能真正留住用户。

    百度云
    百度云曾经被笔者寄予厚望,以为会成为牵制阿里云的重要一枚棋子,结果却大失所望,整个2015年也没有太多值得书写的地方,就一个以云盘为核心的百度云和百度开放平台提供服务,影响力不大。

    市场策略

    百度其实有很好的基础,可惜在公有云领域战略不清晰,进展缓慢。2015年百度宣传的最多的就是他们的百度大脑、人工智能等,百度云更像一个支撑内部的平台。

    百度开放平台有一些LBS、数据平台为主的服务,在中小企业用户和个人开发者中有些影响力,有些导航、移动应用等产品整合了百度地图和定位的服务。

    目前,笔者得到的消息是,百度也开始加强面相企业市场云计算服务的布局,正在规划和招聘人手,不知道2016年百度云是否会下决心在云服务领域做一番事业。

    产品和技术

    百度云提供了一些面向个人用户的云存储、通讯录同步、信息同步等功能。百度开放平台提供的服务也很有限,感觉只是给一些开发者做课题、做实验的地方,距离产品化的大规模推广还有很大的距离,除了百度地图相关的服务是个亮点。

    其他
    除了以上提到的几个影响力较大的公有云服务商之外,还有几个可以简单提一下。

    七牛云存储

    七牛在2015年里做的相当不错,七牛云存储从名字看就知道他很专注,到现在为止它提供的云服务产品只有三种:安全云存储、分发加速和数据处理,都是围绕数据存储、访问、处理为核心的。

    就因为专注,七牛在2015年发展非常快,技术的积累带来了市场的突破,值得称赞。作为一家专注的创业公司,笔者要对七牛云存储要点赞。

    盛大云

    去年笔者就为盛大云的没落惋惜过,2015年也没什么起色,更显颓势,所以只能把它放到其他这里个类别里面了。估计明年就要从这个综述的文章中拿掉了。盛大云基本都用于支持内部了,值得说的实在不多。

    新浪云

    新浪云目前提供的服务大概是6款,云主机、云应用引擎等是最主要的。新浪云在2015年的发展不是很好,推出的面向企业的SME平台也没有太大成效。新浪云也是很可惜的,错过了2014、2015这快速发展的两年宝贵时光,没有取得好的成果。

    京东云

    京东云也在2015年调整了它们的战略,现在的京东云更多的支持京东内部及京东电商上面的合作伙伴。京东云转型想做中大型企业云市场,不过目前看成效也不是很明显。曾经在一个政府客户那里听到这样一个故事,京东云原本做了一个大数据相关的应用产品,客户的需求及设计方案都是京东的团队帮助写的。结果半年后要招标的时候,发现京东做这个产品的团队解散了。。。解散了。。。

    估计这种事情在很多互联网公司中并不少见,中大型企业市场并不是那么容易进入的,毕竟互联网公司的主营业务并不是输出这些技术界方案,即使是腾讯云估计在进入企业市场的过程中也会遇到很多困难。

    Mopaas魔泊云

    这是国内一个做PaaS服务的厂商,以Cloud Foundry为核心构建的PaaS服务,在PaaS领域也算有点名气,不过这个市场领域却是比较狭窄,发展空间和市场容量有限,对于魔泊云笔者期待2016能开发些有亮点的商业模式出来。

    Unitedstack有云

    有云的创始人是来自于新浪云团队,建立有云之后在Openstack开源领域有不小的贡献,目前也有少量的公有云服务产品,但是主要的产品和服务内容,还是偏向于传统企业的私有云、混合云产品,也算国内稍微有点名气的云计算服务商吧。

    中国联通云、中国移动云

    这两家的情况和中国电信云类似,但是在营收和市场方面做得要比中国电信差不少,所以这里也就不多谈了。

    鹏博士、世纪互联等

    都是IDC向云计算的转型者,其核心还是IDC资源以及传统的IDC用户群体,世纪互联强在和IBM、微软的合作。要说真正在公有云领域的建树的话,IDC转型云服务做得最好的还是中国电信云。

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    优缺点

    参考链接

    开源软件的好处
    成本
    开源最重要的优势是成本。在软件上节省下的开支可以让企业在其他地方进行投资,比如建设更快的网络或更快的存储阵列,又或者向员工支付更高的工资。
    灵活性
    开源软件灵活性体现在能够定制和修改源代码,。
    无要求
    避免繁琐头疼的许可或激活要求是开源软件另一项值得注意的好处,它可以让公司从一些潜在的风险中解放出来,比如违反了专有软件使用的授权。
    自由
    最后,自由是开源的优势。商业软件可能会纠缠不清,也会使企业依赖供应商,被动接受不需要的功能。此外,一个供应商的退出可能会对使用该专有软件的企业产生负面影响,但是开源软件通常会持续很长时间,因为有一个开发者社区。
    开源软件的缺点
    支持差
    开源软件最大的一个缺点是支持服务不到位 (除了付费支持订阅),你懂得!
    文档弱
    很多开源产品缺乏良好的文档记录,或者说就根本就没有文档记录。在许多情况下,你会发现文档已经过时了无用了。
    复杂性
    开源软件或许很强大,但也很难学习和管理。当出现问题时,试图解决问题是一个挑战,特别是在缺乏支持的情况下。
    广告烦
    令人讨厌的广告组件可能是另一个因素,不少开源软件的盈利模式可能就是广告,你不得不被迫接受。
    更容易发现漏洞
    最后,因为开源,任何人都可以看到源代码,这可能会变成一个缺点。如果代码包含了可以被利用的漏洞,恶意者可能会利用这些漏洞。如果没有专门的供应商来发布更新,修补程序可能会比较慢。
    商业软件的优点
    单一供应商
    通常商业软件包括“一站式购物”体验,即单个供应商可以提供你所需的所有应用程序和工具。微软就是一个很好的例子,它销售操作系统、数据库、办公软件等各种应用软件、还有开发工具等等。相比之下,开源软件却比较零碎。
    企业级产品
    商业软件通常是为具有大量特性的大型企业量身定做的。供应商很清楚行业标准和标准公司的需求,并将这些概念包含在他们的编程中,这可以帮助公司保持竞争力。
    专业的接口
    商业软件提供了一个更好的、更标准的接口,它通常适合大多数用户的需求。
    日常更新
    商业软件经常更新,不仅是修补漏洞,也是为了从客户那里获得更多的钱来进行付费升级。
    不需要编程
    你的企业可能不需要自定义或向软件添加代码,因此开放源码的特殊诱惑对你的业务来说是微不足道的,而商业软件是开箱即用。
    集成
    许多商业软件与其他应用程序集成,以便更好地使用和方便。例如,微软的Lync即时消息客户端与Microsoft Outlook集成,因此在查看电子邮件时,可以看到人们的可用性状态,以及即时消息会话被保存到Outlook中。
    商业软件的缺点
    产品臃肿
    商业软件可能包含大量臃肿和不必要的组件或功能。虽然你可以只安装需要的组件,但是对于选项,大部分人其实并不清楚这些组件的作用,只能选择盲目地选择全部安装。
    额外的费用
    除了成本问题,有时候还会包含一些让你意外的额外费用。如月度或年度费用,更新费用的上涨,或其他隐藏的因素。
    供应商锁定
    “一站式购物”导致,你的企业最终可能会过度依赖于供应商,被锁定在一个封闭的系统中。
    替换很难
    害怕浪费钱迫使企业会继续使用那些可能无法完全满足他们利益的产品。切换到竞争或替代软件的困难包括担心必须从头再来,更换一个软件,再培训人员等其他原因。

    哪些公司在使用开源云方案

    CloudStack

    知名用户包括Cloudera、思杰、中国电信、戴尔、迪士尼、华为、诺基亚、SAP、韦里逊及其他许多企业组织。

    Eucalyptus

    惠普

    OpenStack

    红帽、SUSE、Rackspace、IBM、英特尔、惠普、Ubuntu、戴尔

    华数云,华为云

    AWCloud、九州云99Cloud、EasyStack、UnitedStack、T2Cloud、UMCloud、KeyTone Cloud、Kylin Cloud

    华为,联想,浪潮,中兴,宝德,华三

    百度,金山云,乐视云,京东云,爱奇艺,网易云

    移动,联通,电信,人民日报,国家电网

    中国铁路,中国工商银行

    银联 2000的物理节点,近万的虚拟节点

    纵观公有云技术架构,完全自底向上的自主研发已经逐渐被基于开源框架的定制开发所替代。目前完全基于自主架构的公有云恐怕只剩下阿里云和青云了,很多公有云运营商的技术架构已经先后切换到基于OpenStack的架构体系,主流的运营商包括京东云、金山云、华为云、移动大云、Ucloud等。最近的案例是腾讯云也切换到OpenStack架构并且获得了今年的OpenStack超级用户大奖。

    Scalr

    知名用户包括:Expedia、三星、迪士尼、美国宇航局喷气推进实验室、索尼和埃森哲。

    Ceph

    红帽
    美国预测分析公司FICO
    澳大利亚的莫纳什大学 500PB
    乐视,一点资讯,今日头条,滴滴,青云等

    Ceph仅仅是OpenStack后端存储标配,目前很多存储厂商、大企业都基于Ceph技术开发或搭建存储系统,我们首先看看几家存储厂商的产品,如HopeBay和SanDisk。

    Hope Bay科技是一家专注于云平台的科技公司,拥有ArkEase Pro存储服务平台、ArkFlex数据存储平台、Ark Express存储网关和ArkVoice企业云端语音录制平台。在ArkFlex数据存储平台中,Hope Bay对Ceph文件系统进行改良,将CIFS、NFS、iSCSI建构在Ceph RBD之上。

    SanDisk收购Fusion-io之后相继推出ioControl混合式存储阵列和InfiniFlash系列闪存。剥离相关业务到新成立新NextGen公司,SanDisk通过InfiniFlash系列闪存主攻闪存市场,其中就有一款机型InfiniFlash System IF500采用Ceph技术(IF100硬件和InfiniFlash OS Ceph横向扩展软件),同时提供对象存储与块存储服务。SanDisk的存储策略是比较开放,低端存储IF100(纯硬件形态)整合了Nexenta的基于ZFS文件系统开源NexentaStor软件(支持NAS和iSCSI),而高端的IF700则使用了Fusion-io时期的 ION Accelerator数据库加速软件。

    此外,很多大型企业也采用Ceph构建构建云平台和分布式存储解决方案,也正是因为Ceph和OpenStack的深度集成,使得Ceph和OpenStack配合被互联网公司用来搭建云平台。

    乐视基于OpenStack 和Ceph(RBD块存储和RADOSGW对象)搭建乐视云平台;宝德云也基于OpenStack、Ceph(RBD块存储和CephFS) 和Docker构建。电商eBay也采用Ceph和 OpenStack 建设私有云,每个Ceph集群容量都高达数 PB 级别,这些集群主要为 OpenStack 服务。同时,eBay 团队在NAS云化投入逐渐加大,CephFS有可能作为NAS 云化的不二之选。

    携程基于Ceph搭建PB级云对象存储,浪潮AS13000系列存储也是基于Ceph开发,思科UCS流媒体服务存储也是基于Ceph对象存储,雅虎基于Ceph搭建云对象存储。联通研究院、CERN实验室、United Stack等也基于Ceph搭建了开发环境。

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    **所以我讲双轮驱动,讲网络协同和数据智能是新商业文明DNA,是想强调: 如果不在这两个方面有质的突破,在新商业的竞争中,你是没有生存空间的。 小结 这一讲的核心是想强调网络协同和数据智能是未来商业竞争所...
  • 四、计算机网络之子网划分和CIDR

    千次阅读 2017-09-12 21:16:48
    五、子网划分和CIDR 子网 1. 子网划分可以利用IP地址系统把物理网络分解为更小的逻辑实体——子网。 2. 子网的概念最早源自于地址分类系统,而且在ABC类地址中能够得到很好的展现。然而硬件厂商和...
  • geohash之2d 地理空间索引

    千次阅读 2018-06-07 18:37:27
    2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置(例如地图上的点)相关联。...地理空间索引支持对坐标字段和 其他字段(例如商业或景点类型)的查询。例如,您可能会写一个查...
  • 网络空间安全——总结

    千次阅读 多人点赞 2020-03-12 17:41:36
    系统而全面的了解网络空间安全方面的基础知识、认识安全隐患、掌握相应的防范方法、提高大家的安全意识。 课程重点: 勾勒网络空间安全的框架。 课程内容安排: 安全法律法规 物理设备安全 网络攻防技术 恶意...
  • 工程风险等级划分标准

    千次阅读 2021-02-12 08:58:05
    XXX地铁建设工程安全风险等级划分指导标准一、 编制依据依据XXX下发的《XXX城市轨道交通工程重点建设环节质量安全管理办法(试行)》(建技[XXX]XXX号)文件的有关规定,参照《城市轨道交通地下工程建设风险管理规范》...
  • 空间统计(三)聚类分布制图

    万次阅读 多人点赞 2015-03-17 15:59:43
    这组工具中包含众所周知的...工具集中的其他工具也有类似的作用,都是通过执行聚类分析来识别具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值的位置。依照惯例,我们还是 one by one 来看。Similarity Search相似搜索工具,
  • 网络空间地图测绘的战略意义(上)随着信息化时代的发展,互联网也在迅速发展,全球各国已经将网络安全提升到了新的高度。为响应这一趋势,各个国家都针对网络安全颁布专门的法令和政策,网络安全已经成为全球范围内...
  • 牛逼!Java 从入门到精通,超全汇总版

    万次阅读 多人点赞 2021-05-06 19:40:33
    Linux 进行开发的,所以我们这里不探讨 Linux 的方式 Mac 上的相关配置可以看这篇 Windows 上的相关配置可以看这篇 编写入门 Java 程序 这里你需要使用集成开发工具,一种是 Eclipse 、一种是 IDE,初学者建议使用 ...
  • If you cannot measure it, you cannot manage it. 量化的方法使计算广告学成为计算机科学与工程的一个崭新...免费的方式运营,除了流量变现之外,还可以得到有价值的数据资产。 商业产品建设和运营 新的推广模式:.
  • 6.4 空间点模式分析

    千次阅读 2020-04-09 09:47:48
    空间点实体(点事件):在地图上,居民点、商店、旅游景点、流行病发生地、犯罪现场等都表现为点特征, 有些是具体的地理实体对象,有些是发生...作用:对于城市规划、服务设施布局、商业选址、流行病控制等具有重要的...
  • 白话空间统计之五:空间关系的概念化(上)

    万次阅读 多人点赞 2015-08-06 16:40:16
    空间统计分析与传统的统计分析,最大的区别就在于空间统计学把空间信息和空间关系都直接整合到了算法之中。如果取消掉空间相关的特性,空间统计学与传统统计学就没有多大的区别了。   因此在做空间统计时,都要求在...
  • 商业世界的五大基础逻辑

    千次阅读 2019-04-28 17:19:25
    概述 五大基础逻辑,流量之本,倍率之刀,价量之称,风险之眼,规则之缝! 五大基础逻辑 1、流量之本 ...融资、快速扩张、补贴大战、兼并收购……我们...也有人会说,商业竞争是"渠道之争",只有占据了更多的渠道...
  • 热烈祝贺王家林大咖大数据经典传奇著作《SPARK大数据商业实战三部曲》畅销书籍 清华大学出版社发行上市! 本书基于Spark 2.2.0新版本,以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心,以...
  • ArcGIS空间分析笔记(汤国安)

    万次阅读 2019-12-26 08:44:19
    设置参考比例 参考比例定义符号以所需大小显示时的比例。 ...为了使标注和标记的字体,以及符号化后的符号大小随着比例尺大小的变化而变化。...在设置参考比例后,大于参考比例时...数据组织方式 ArcGIS中主...
  • 《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南(试行)》11月就发了,增加了不少新用地,来看看三调转换有什么不同!
  • 本篇围绕影视后期行业概念定义、应用与细分、影视制作流程、市场上职责岗位划分、影视后期课程详情、影视后期薪资结构与前景、授课方式与课程划分、个人应该怎么选择?来详细讲解,想学习影视后期的看完这篇文章就够...
  • 商业虚拟专用网络技术一

    千次阅读 2022-03-08 11:37:50
    使用统一的公网地址空间 虚拟专用网络VPN正好利用Internet公网资源作为企业专网的延续,使用一个私有通道在公众网络上建立一条端到端的链路,比原来的专用网络成本低,并安全稳定的连接。 虚拟专用网络VPN优点: ...
  • B2C电子商务存在的问题与对策 一 B2C 电子商务的现状 一B2C电子商务概述 B2C电子商务是按交易对象划分的一种电子商务模式即表示商业机构对消费者的电子商 务具体是指通过信息网络以电子数据信息流通的方式实现企业或...
  • J • 戴维森帝国理工学院https://arxiv.org/pdf/1803.11288.pdf00 摘要 我们讨论和预测了同步定位和地图构建(SLAM)演变为智能嵌入式设备上具有一般几何和语义“空间人工智能”感知能力。增强...
  • java堆内存的划分

    千次阅读 2016-04-04 17:57:19
    现在的商业虚拟机都采用这种收集算法来回收新生代,新生代中的对象98%都是“朝生夕死”的,所以并不需要按照1:1的比例来划分内存空间,而是将内存分为一块比较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间,每次使用
  • [ext4]空间管理 - 查找块

    千次阅读 2014-04-01 22:35:53
     在文件系统中,当需要执行写操作时,肯定是需要查找需要写入的块。那么如何查找块哪?...知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 未本地化版本许可协议 进行许可。

空空如也

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商业空间的划分方式