摘要：资源利用率低数据中心中各种资源利用率低是目前普遍存在的一个问题。随着计算需求持续增加，数据中心的规模也在不断增长。我们可以看到数据中心的计算方式从之前的分散方式又逐渐回归到了集中方式。
企业IT的价值要让它的客户也就是业务部门认同不是一件容易的事情。业务部门对企业IT往往有一些自己的看法，比如：IT提供有限的价值，是企业的成本中心;相对于IT服务的价值，IT的投资成本较高;无论是计算还是存储，经常遇到容量不足的问题;不能及时响应业务的变化;不能持续提供一致的服务水平，尤其是在可用性和弹性方面;在运行复杂IT环境时缺乏足够的能力;服务设计单调一致，缺乏个性化能力等。
这些认知中的大部分可以归结为成本、灵活性或服务水平的问题。当企业把内部传统IT的运行方式和效率与通过云计算服务提供的方式进行比较时，这些问题显得更为突出。于是，如何让企业IT以最少费用并增加服务灵活性和一致性就成为焦点。
公有云服务中的一些特点对企业的确非常具有吸引力，比如只需要根据资源使用量付费，通过快速部署来获得灵活性，弹性的容量扩展，以及一致的服务水平等。但是在许多企业场景中将应用和数据的控制权完全给第三方服务供应商是不现实的，比如银行、政府等机构的应用就有数据安全等方面的因素。这就带来了私有云的概念，企业需要按照类似公有云的一些技术和服务方式来提供企业内部IT服务，也就是说企业需要自己构建和运维数据中心。当然，企业自己的这些IT服务并不影响自身在适当的应用场景采用第三方的云计算服务。企业可以自己运维关键业务系统，但是同时也可以把一些标准的IT服务(比如电子邮件)采用第三方的云服务，比如微软的Exchange Online服务。
剖析传统数据中心
当前大部分数据中心的IT系统都是采用传统方式构建的。企业在构建这些数据中心的时候一般都把主要精力放在了保障应用能够稳定、安全和可靠地运行上，而在资源利用率、绿色环保等方面的要求相对考虑比较少。这类数据中心普遍存在以下情况。
1. 资源利用率低
数据中心中各种资源利用率低是目前普遍存在的一个问题。多家第三方机构的调研表明企业数据中心的服务器平均利用率一般低于15%。造成服务器资源利用率低的主要原因是，各个业务部门在提出业务应用需求时都在多带带规划、设计其业务应用的运行环境，并且是按照较大业务规模的要求进行系统容量的规划和设计。比如，一个企业的财务应用一般在月末或季末的时候使用量比较大，而其他时间的使用量则比较小，但是为了保证系统能够一直稳定运行，这个财务应用的资源配置方式就是按照其较高峰使用量来设计。
2. 资源孤岛
根据业务系统的各自要求建设响应的IT设施并进行相应的部署实施。各应用系统建设相对独立的"孤岛"，因此很难从IT基础架构整体的角度来考虑资源分配及使用的合理性。在以前进行SOA建设的时候，我们通过企业服务总线(ESB，Enterprise Service Bus)的方式，在应用层面来避免各个应用系统成为一个个独立的"烟囱"。但是从基础设施的角度看这些应用系统，它们还是一个个独立的"烟囱"。
这些资源一旦分配给某个应用系统，就相对固化了。不论业务系统真正投入生产后的具体使用情况如何，资源都很难再进行调配。因此，从整体上看资源利用率也普遍很低。
3. 自动化程度很低
传统数据中心资源配置和部署过程多采用人工方式，没有相应的平台支持，没有自服务和自动部署的能力，使大量人力资源耗费在了繁重的重复性工作上。因此，对业务部门的需求往往无法做到即时相应和准确有效。数据中心的自动化发展就像20世纪初福特T型车开创高效的汽车自动化生产线一样无可避免。传统数据中心对虚拟化技术的采用比较少，因此计算资源与底层物理设备的绑定使得资源的动态分配非常困难。由于企业中的不同应用系统是在不同时期由不同的项目团队建设的，因此相互之间的技术架构和平台差别比较大。数据中心里服务器和各种设备的数量和类型较多，不利于IT部门进行统一管理与维护。由于自动化程度较低，传统企业数据中心中管理人员与服务器数量的比例一般是一比几十，而现今的数据中心这个比例可以达到一比几千。
根据麦肯锡公司的估计，全球数据中心在基础设施和服务方面的开支每年超过3500亿美元，其中一半是在产品上的资本开支，一般是在人工和服务上的运营开销。目前IT的所有成本中大约有70%或更多是用于维护现有的基础设施的，只有30%或更少用在新技术和新应用的开发上。因此，数据中心的改造对企业来说意义重大。
数据中心架构正在发生的变化
"话说天下大势，合久必分，分久必合"。我们可以看到一个很有意思的事情是数据中心架构的演变也有着类似的发展规律。在计算机刚出现不久的年代，数据中心最开始采用的是以主机为核心的计算方式。这是一张完全集中的方式。由于计算机的能力和计算需求都相对有限，能够拥有计算机的企业只需要部署一套主机系统就可以满足所有业务需要。主机的主要特点就是资源集中在一台大型计算机系统中，通过硬件的冗余设计提高整个计算机的可靠性。主机操作系统上的不同应用通过分时的方式共享这些计算资源。
随着计算需求的增加，一台主机逐渐不能满足用户的需求了。虽然主机本身的计算能力和可靠性都比较高，但是价格也非常高。因此，越来越多的企业开始采用一些市场上相对便宜的机遇UNIX的小型服务器。当X86服务器出现之后，企业也更多地采用了这种标准的服务器。这个时期的企业数据中心的不同应用都运行在自己专有的硬件服务器上面，相互之间是完全独立的。这些硬件和之上运行的软件一般都来自于不同的第三方供应商。数据中心就这样从集中演变到了相对分散的阶段。
随着计算需求持续增加，数据中心的规模也在不断增长。一个数据中心中包含成千上万台服务器的情景变得更为常见。当服务器数量持续增加的时候，我们发现数据中心的复杂度和管理成本急剧上升。大型数据中心面临的另外一个问题是可靠性。当一台服务器的可靠性达到99.99%，这意味着一年的故障时间约为53分钟。但是，假设数据中心中有一万台这样的服务器，那么要维护高可靠性就会变得非常有挑战性。虽然可以通过硬件的冗余设计来提高单台服务器的可靠性，但是这种方式的成本比较高，而且随着服务器数量的增加其有效性会随之降低。因此，大型数据中心采取的是通过软件的方式来提高系统的可靠性，在硬件服务器上通过一个软件层来构成一台逻辑上的计算机。这样当底层某一台服务器出现故障时就可以通过软件的方式进行隔离，由于整个数据中心规模很大，因此对整体计算能力和可靠性不会造成影响。像微软、Google、Yahoo等公司的数据中心，一般都是通过这种方式构建。由于底层都采用廉价和标准的通用硬件，因此不同公司的数据中心的关键竞争力都在于其上运行的软件系统。
我们可以看到数据中心的计算方式从之前的分散方式又逐渐回归到了集中方式。虽然这种集中方式是逻辑上的，但是用户感觉到的却是一台巨型计算机。随着网络带宽和软件技术的提升，在物理上分散在不同数据中心的计算机也可以形成一个统一的计算平台。
笔者在跟企业的IT管理人员交流的时候，经常跟他们讨论一个问题，那就是在做IT系统管理的时候是喜欢集中呢还是分散。绝大多数人的回答喜欢集中的系统，这样从管理上更为方便，可以采用更自动化的管理和资源分配方式。我们现在可以看到的趋势是把数据中心当成是一台巨型计算机。也许，这就是新的主机系统，只不过它更强大、更稳定。
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