刻通云推出更“彈性”的云

上海2014年9月25日/美通社/--國內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)混合云平臺和技術(shù)服務(wù)提供商--上?？掏ㄐ畔⒓夹g(shù)有限公司(以下簡稱“刻通云KeyTone Cloud”)今日宣布，刻通云推出了云主機的橫向自動伸展和收縮（Horizontal Automatic Scaling of VМ）和云主機的縱向熱伸展（Live Vertical Scaling Up）兩個功能來給用戶提供更加“彈性”的云平臺，成為國內(nèi)第一個實施了此兩項彈性云計算功能的云計算平臺技術(shù)和服務(wù)供應(yīng)商。

眾所周知，云計算作為一種基于互聯(lián)網(wǎng)提供計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源的服務(wù)模式，其“彈性”（Elasticity）表現(xiàn)在許多方面。首先，“彈性”的資源使用是一種基于“現(xiàn)用現(xiàn)付”(Pay-as-you-go)的商業(yè)模式,通過“按需”(On-demand)的原則來提供彈性的資源。這是云計算彈性最核心的思想，即通過網(wǎng)絡(luò)將資源建立一個資源池，對資源池進行統(tǒng)一管理和調(diào)度，根據(jù)用戶的需要對資源進行“彈性”的按需分配。

除了資源的彈性分配和彈性付費，云計算還有其資源提供速度上的“彈性”或敏捷性。最近比較流行的、國內(nèi)云平臺服務(wù)廠商經(jīng)常談到的彈性還包括“秒級響應(yīng)”和“秒級計費”等等。這些都是云計算“彈性”的體現(xiàn)。有了“秒級響應(yīng)”和“秒級計費”用戶獲取資源的速度從幾分鐘減少到幾秒鐘，用戶使用資源的計費粒度從小時級縮小到秒的級別?！懊爰夗憫?yīng)”的確給用戶快捷獲取資源帶來了敏捷性。而“秒級計費”意義的體現(xiàn)則取決于資源用完之后的刪除資源能不能夠自動完成，而非手工完成。如果“歸還”資源的所耗費的時間將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過用戶主機“秒級”使用的時間，“秒級計費”存在的意義則大大減小。

比基礎(chǔ)資源彈性創(chuàng)建彈性更進一步的“彈性”是針對的云應(yīng)用（Cloud Application）本身的使用資源的動態(tài)擴展和收縮。許多云應(yīng)用的運營過程中往往有工作負(fù)載的波動，很多情況下這個波動可能還很大，這就給云應(yīng)用資源池的配置帶來難題。配置過多的資源來滿足峰值荷載則意味著資源浪費和花冤枉錢，但如果為節(jié)約資源而按照平常的負(fù)載來規(guī)劃資源規(guī)模，則應(yīng)付不了負(fù)載峰值（Peak Workload）。云主機資源的自動彈性伸縮為云應(yīng)用實現(xiàn)了真正意義上的資源按需分配。彈性擴展并不是簡簡單單的憑空復(fù)制，對于應(yīng)用服務(wù)來說，增加服務(wù)器個數(shù)只是增加資源計算能力，還需要傳統(tǒng)意義上的“集群”技術(shù)（彈性負(fù)載均衡Elastic Load Balancing）將它聯(lián)合成一個整體對外提供彈性資源服務(wù)。下面將簡單地描述一下刻通云（KeyTone Cloud）實施的云主機的自動伸縮和縱向熱擴展。

云主機的橫向自動伸展和收縮（Horizontal Automatic Scaling of VM）

Auto Scaling的概念和服務(wù)最早是由Amazon AWS提出的。Auto Scaling是AWS的一項Web服務(wù)，目的在于根據(jù)用戶定義的策略、時間表、或運行狀況檢查啟動或終止AWS的EC2實例。這是一種向外的彈性伸展（Scale Out），即增加云主機實例的個數(shù)，它也是公有云服務(wù)商樂于推薦的一種擴展的方式（它增加了云主機的使用量/銷售量）。Auto Scaling服務(wù)的確能夠避免過度配置資源和過少配置資源的這個兩難的問題從而保障App的足夠的容量和性能，并且減少資源使用和App管理的人員費用，對于很多企業(yè)來說這是一個不可或缺的功能。

為了給企業(yè)用戶提供這一功能，彌補國內(nèi)云技術(shù)平臺的一個缺失，刻通云（KeyTone Cloud）實現(xiàn)了云主機的橫向自動伸展和收縮，成為中國國內(nèi)第一個實施提供Auto Scaling的云平臺。在此之前中國國內(nèi)的云計算服務(wù)商/供應(yīng)商中還沒有一個提供這個服務(wù)或功能?？掏ㄔ圃浦鳈CAuto Scaling使用云監(jiān)控（Cloud Watch）提供的資源利用或相關(guān)應(yīng)用的監(jiān)控數(shù)據(jù)，通過編排器功能來調(diào)度資源池里的云主機資源并自動完成伸展或收縮?？掏ㄔ频脑票O(jiān)控提供監(jiān)控數(shù)據(jù)包括CPU使用率、磁盤使用情況、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸情況等眾多參數(shù)，這些參數(shù)可以作為動態(tài)伸縮的指標(biāo)，同時基于這些監(jiān)控數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)普通報警，也支持根據(jù)自定義的時間日程按可預(yù)見的方式實施報警。對刻通云的每一個自動伸縮組（Auto Scaling Group）用戶都可以自行指定最大云主機的實例數(shù)目，并支持通過負(fù)載均衡器來配置集群內(nèi)的云主機工作負(fù)載的報警條件和單獨配置云主機的工作負(fù)載報警條件，從而實現(xiàn)完全根據(jù)Group內(nèi)主機實例測量負(fù)載指標(biāo)報警來動態(tài)伸縮，實現(xiàn)真正的Auto Scaling功能。

Auto Scaling的典型用戶案例就是應(yīng)對像“雙11”這樣的峰值活躍用戶數(shù)的快速變化導(dǎo)致的高峰值負(fù)載。舉個例子，有一個中等規(guī)模的電商用戶，在不同時段其服務(wù)器所面對的壓力是不同的，臨近促銷時，用戶流量增加，服務(wù)器負(fù)載就會迅速攀升?？掏ㄔ艫uto Scaling會根據(jù)其服務(wù)器負(fù)載變化，在1～2分鐘時間內(nèi)自動增加服務(wù)器數(shù)量，而當(dāng)用戶流量回落時，也會自動減少云主機的數(shù)量，幫電商節(jié)省資源。這項服務(wù)在不同時段區(qū)間所啟動的云主機數(shù)量可以由電商根據(jù)自己的需要自行設(shè)定。在引入Auto Scaling之前，電商用戶只能用云主機的API（如果有的話）編寫腳本來設(shè)定和控制云主機數(shù)量，現(xiàn)在則可以直接在刻通云用戶界面上設(shè)定并控制?？掏ㄔ谱詣由炜s組的應(yīng)用使企業(yè)在既保持應(yīng)用程序的性能又減少資源浪費和開銷方面真正嘗到了云計算“彈性”的甜頭。

云主機的縱向熱伸展（Live Vertical Scaling Up）

上面描述了云主機的橫向自動伸展收縮作為云計算“橫向彈性”的體現(xiàn)以及給用戶帶來的實惠。云主機的自動橫向伸縮往往非常適用于可水平擴張（Scale-out）的云端應(yīng)用（Cloud Native Application）。而在實際傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用中有不少應(yīng)用是基于向上擴展（Scale-up）的應(yīng)用架構(gòu)。云主機的自動橫向擴展對于這類應(yīng)用需求不能夠得到很好的滿足，事先多配置云主機資源又會增加成本。在與一些大型傳統(tǒng)企業(yè)用戶的溝通過程中，刻通云發(fā)現(xiàn)有不少企業(yè)用戶出于各種考慮經(jīng)常要求能夠不重啟云主機，也就是不停應(yīng)用，來進行云主機配置的“垂直升級”—增加CPU數(shù)和RAМ大小。目的是避免由于關(guān)機對自己業(yè)務(wù)造成的影響。

經(jīng)過市場調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在中國落地的國內(nèi)外的云服務(wù)商（其中包括亞馬遜AWS和微軟Azure）都不支持動態(tài)升級正在運行的云主機這一功能。實際上微軟從實際上主流的Windows/Linux操作系統(tǒng)大都已經(jīng)支持CPU和內(nèi)存的熱拔插技術(shù)，而熱拔插技術(shù)正好能解決在不關(guān)機的前提下垂直提升服務(wù)器性能。為解決這一難題刻通云在其云平臺上整合了虛擬化技術(shù)和熱拔插技術(shù)，從而實現(xiàn)了“云主機的縱向熱伸展”功能。刻通云“云主機縱向熱伸展”功能已支持CentOS 6.5+、Ubuntu Server 14.04等LINUX OS?？掏ㄔ剖菄鴥?nèi)第一個提供云主機的縱向熱伸展功能的云計算平臺。

刻通云的云主機縱向熱擴展這一功能確實滿足了某些行業(yè)傳統(tǒng)應(yīng)用的垂直熱升級的獨特需求。有一個金融服務(wù)行業(yè)的用戶，其后端應(yīng)用早期配置一定的云主機資源來滿足業(yè)務(wù)負(fù)載需求，隨著業(yè)務(wù)量增加和負(fù)載的增加原來配置的資源就漸漸不能滿足峰值要求。用戶使用了垂直熱升級這一功能，使其能夠在不停止服務(wù)的情況下動態(tài)地增加了CPU數(shù)量和內(nèi)存的大小，從而滿足了應(yīng)對峰值情況下應(yīng)用的資源需求。

(消息來源：上?？掏ㄐ畔⒓夹g(shù)有限公司)