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云计算深度学习平台架构与实践的必经之路_光环大数据培训
光环大数据培训机构，定义云深度学习平台什么是云深度学习？随着机器学习的发展，单机运行的机器学习任务存在缺少资源隔离、无法动态伸缩等问题，因此要用到基于云计算的基础架构服务。云机器学习平台并不是一个全新的概念，Google、微软、亚马逊等都有相应的服务，这里列举几个比较典型的例子。
第一个是Google Cloud Machine Learning Engine，它底层托管在Google Cloud 上，上层封装了Training、Prediction、Model Service等机器学习应用的抽象，再上层支持了Google官方的TensorFlow开源框架。
亚马逊也推出了Amzon machine learning平台，它基于AWS的Iaas架构，在Iaas上提供两种不同的服务，分别是可以运行MXNet等框架的EC2虚拟机服务，以及各种图象、语音、自然语言处理的SaaS API。
此外，微软提供了Azure Machine Learning Studio服务，底层也是基于自己可伸缩、可拓展的Microsoft Azure Cloud服务，上层提供了拖拽式的更易用的Studio工具，再上面支持微软官方的CNTK等框架，除此之外微软还有各种感知服务、图象处理等SaaS API，这些服务都是跑在Scalable的云基础平台上面。
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以上这些都是业界比较成熟的云深度学习平台，而在真实的企业环境中，我们为什么还需要实现Cloud Machine Learning服务呢？
首先国外的基础设施并不一定是国内企业可以直接使用的，而如果只是本地安装了TensorFlow，那也只能在裸机上进行训练，本地默认没有资源隔离，如果同时跑两个训练任务就需要自己去解决资源冲突的问题。因为没有资源隔离，所以也做不了资源共享，即使你有多节点的计算集群资源，也需要人工的约定才能保
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证任务不会冲突，无法充分利用资源共享带来的便利。此外，开源的机器学习框架没有集群级别的编排功能，例如你想用分布式TensorFlow时，需要手动在多台服务器上启动进程，没有自动的Failover和Scaling。因此，很多企业已经有机器学习的业务，但因为缺少Cloud Machine Learning平台，仍会有部署、管理、集群调度等问题。
那么如何实现Cloud Machine Learning平台呢？
我们对云深度学习服务做了一个分层，第一层是平台层，类似于Google cloud、Azure、AWS这样的IaaS层，企业内部也可以使用一些开源的方案，如容器编排工具Kubernetes或者虚拟机管理工具OpenStack。有了这层之后，我们还需要支持机器学习相关的功能，例如Training、Prediction、模型上线、模型迭代更新等，我们在Machine Learning Layer层对这些功能进行抽象，实现了对应的API接口。最上面是模型应用层，就可以基于一些开源的机器学习类库，如TensorFlow、MXNet等。
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整个Cloud Machine learning运行在可伸缩的云服务上，包行了模型开发、模型训练，以及模型服务等功能，形成一个完整的机器学习工作流。但这并不是一个闭环，我们在实践中发现，线上的机器学习模型是有时效性的，例如新闻推荐模型就需要及时更新热点新闻的样本特征，这时就需要把闭环打通，把线上的预测结果加入到线下的训练任务里，然后通过在线学习或者模型升级，实现完整的机器学习闭环，这些都是单机版的机器学习平台所不能实现的。
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打造云深度学习平台主要包含以下几个组件：首先是客户端访问的API Service，作为服务提供方，我们需要提供标准的RESTful API服务，后端可以对接一个Kubernetes集群、OpenStack集群、甚至是自研的资源管理系统。客户端请求到API服务后，平台需要解析机器学习任务的参数，通过Kubernetes或者OpenStack 来创建任务，调度到后端真正执行运算的集群资源中。如果是训练任务，可以通过起一个训练任务的Container，里面预装了TensorFlow或MXNet运行环境，通过这几层抽象就可以将单机版的TensorFlow训练任务提交到由Kubernetes管理的计算集群中运行。
在模型训练结束后，系统可以导出模型对应的文件，通过请求云深度学习平台的API服务，最终翻译成Kubernetes可以理解的资源配置请求，在集群中启动TensorFlow Serving等服务。除此之外，在Google Cloud-ML最新的API里多了一个Prediction功能，预测时既可以启动在线Service，也可以启动离线的Prediction的任务，平台只需要创建对应的Prediction的容器来做Inference 和保存预测结果即可。通过这种简单的封装，就可以实现类似Google Cloud-ML 的基础架构了。
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架构上进行了分层抽象，实现上也只需要三步。
第一步是创建一个Docker镜像，下面的Dockerfile例子是从TensorFlow项目中截取出来的，官方已经提供了一个可以运行的Docker镜像，通过加入定制的启动脚本就可以实现开发环境、模型训练以及模型服务等功能。
第二步是实现一个标准的API服务，下面是一个Python实现的实例，用户发送一个启动训练任务的请求，服务端可以解析请求的参数和内容，并将任务提交到Kubernetes等后端集群中。
第三步是生成Kubernetes所需的文件格式，下面的JSON文件大家也可以在GitHub中找到，实现了将分布式TensorFlow任务提交到Kubernetes集群中运行。
我们通过简单的三个配置就可以完成机器学习任务从本地到云端的迁移过程，也就是实现了Cloud Machine Learning服务。
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前面提到云深度学习平台需要支持资源隔离和资源共享，这是如何实现的呢，其实Kubernetes本身就有这个抽象，用户可以在请求时申明需要的CPU、内存、甚至是GPU资源，通过cgroups、namespace等容器技术来实现资源隔离，而kube-scheduler实现了资源调度和资源共享等功能。实现自研或者公有云的Cloud Machine Learning平台，开发者可以很容易提交训练任务、创建模型服务等，但在一个真实的机器学习场景中，只解决计算资源的隔离和调度是远远不够的，我们还需要重新思考如何集成数据处理、特征工程等问题。
重新定义云深度学习平台TensorFlow是一个可用于深度学习的数值计算库，基于TensorFlow可以实现MLP、CNN、RNN等机器学习模型，但有了它是不是就不需要Spark呢？他们的关系是什么？
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在生产环境中，我们发现TensorFlow并没有完全取代已有的大数据处理工具，我们需要用Spark做数据分析和特征工程，还需要数据仓库等服务去存储和查询结构化数据。TensorFlow是一个非常优秀的深度学习框架，但在真实场景中用户还需要一些PowerGraph处理的图关系特征作为输入，这都是单独一个框架无法解决的。对于用户的建模流程如何组织、如何做数据清洗、如何做特征抽取、如何上线训练好的模型、如何预估模型效果，这些可以使用Azure ML Studio工具去完成，而且是TensorFlow所缺乏的。
前面我们介绍了Cloud Machine Learning，可以实现一个类似Google的分布式、高可用、带集群编排的计算平台，但这远远不够，因为我们还需要使用大数据处理的框架，包括MapReduce、流式处理、图计算等框架。TensorFlow只是整个机器学习流程里面做模型训练其中一部分，我们可能还需要Kubernetes做CPU、GPU的管理和调度。如果我们要完成一个机器学习的业务，就需要同时掌握TensorFlow、Spark、Hadoop、Hive、Kubernetes等框架的原理和应用，而不只是提供一个Google Cloud-ML或者AWS服务就够了，这也是我们要重新定义Cloud Machine Learning的原因。
前面在客观上我们需要这么多知识，但主观上我们希望有什么呢？我们更希望有一个从数据处理到模型训练再到模型上线的一个全闭环服务，而不仅仅是机器学习框架或者通用计算平台，我们希望不写代码就可以做特征抽取的工作，我们希望机器学习的工作流是很容易描述的，而不需要通过编写代码的方式来实现，我们需要一个很灵活的基础架构可以支持各种异构的计算资源，我们希望平台是可拓展的可以实现自动Failover和Scaling。
除了前面提到的Google、微软、亚马逊做的云机器学习平台，我们还需要从IaaS、PaaS、SaaS多维度上提供使用接口，满足不同层次用户的使用需求，另一方面这应该是低门槛的产品服务，让任意的领域专家都可以轻易使用。
后面我们会介绍在真实场景下如何改造Cloud Machine Learning平台，并且介绍第四范式对外提供的低门槛、分布式、高可用的先知机器学习平台。
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第四范式的云深度学习实践经验第四范式先知平台是一个基于Cloud的全流程机器学习产品，用户通过Web登陆到先知平台就可以使用模型调研、预估服务的功能，并且可以通过拖拽的方式来描述机器学习的工作流。
它的使用步骤如下，第一步是数据预处理，用户不需要写Spark代码而只需要拖拽出一个图标，我们称之为一个算子，然后就可以提交数据清洗等数据预处理任务了。通过拖拽数据拆分算子，可以将数据集拆分为训练集和测试集两部分，其中一部分留在左边用于特征抽取。
一般来说，用Spark、Mapreduce等开源工具也可以做特征抽取，但对编程技能和工程能力有一定的要求，我们通过定义特征抽取的配置或者脚本，让用户可以不写代码也可以实现对原始数据集的特征工程。然后，连接我们自主研发的高维逻辑回归、高维GBDT等模型训练算子，也可以连接基于开源的TensorFlow或者MXNet等框架实现的算法。最后，经过模型训练得到模型文件后，用刚刚拆分出
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来的测试集进行模型预测，还可以使用通用的模型评估算子进行AUC、ROC、Logloss等指标的可视化展示。
在先知平台上，用户只需要通过构建流程图的方式，就可以实现数据处理、模型训练等功能，真正解决真实场景下机器学习业务的问题。在先知平台的最新版本中，提供了以极高的效率生成特征工程配置脚本，获取自主研发的LR、GBDT算法的最佳参数等AutoML特性。这些特性能够大幅降低在获取一个有效建模方案过程中的重复性劳动，也可以有效辅助数据科学家获得对数据的初步理解。在一些场景下，能够获得媲美甚至超越专家建模的效果。
目前先知平台主要解决以下几个目标场景：
1.简化数据引入，平台不要求数据必须使用分布式存储，也可以直接从
RDBMS这类的SQL数据库中导入训练样本数据。
2.简化数据拆分，用户不需要写Spark代码，只需要提供数据拆分后的存储
路径，并且支持按比例拆分或者按规则拆分两种模式。
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3.简化特征抽取，平台支持连续特征、离散特征的抽取和组合，对于连续特
征支持自动化的多分桶算法，我们也会归纳常用的特征抽取方法并且封装成脚本或者配置，用户只需了解对应的配置而不需要自己编码实现具体的逻辑。平台还可以根据已有的特征配置自动进行特征组合拓展，提升模型效果。
4.简化模型训练，平台可以支持开源的机器学习算法实现和第四范式自主研
发的超高维度LR算法，这个LR算法实现了Parameter server可以解决几十亿、上百亿特征维度的高速分布式训练问题。对于学习率、正则化参数等可以做到自动调优。另外，平台还提供了线性分形分类器等扩展算法，可以无须人为干预的更加有效利用数值类特征。
5.简化模型评估，得到模型预估结果后，我们可以计算模型的ROC、Logloss、
K-S等指标，不同模型计算指标的方式是类似的，用户就不需要重复编写实现代码，直接通过拖拽算子调用即可，以上都是先知平台所解决的问题。
6.简化模型上线，对于常见的高维LR/GBDT模型，可以一键发布为线上服
务实例，不仅简化了模型的部署和运维，而且上线实例还包括大部分的特征工程逻辑，无须手动再次开发特征处理逻辑的线上版本。
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目前，先知平台已经成功应用于银行、金融和互联网等各行各业，基于“先知平台”的反欺诈模型能够帮助银行在毫秒级识别可疑交易，同时在新闻、视频、音频等内容推荐场景下，“先知平台”也成功大幅度提升关键业务指标。此外，在赋能企业利用机器学习升级运营效率的同时，更有意义的是，“先知平台”也极大地降低了机器学习的使用门槛。
作为一个针对全流程机器学习业务的人工智能平台，先知封装了从数据处理、模型训练到模型上线和反馈更新的系统闭环，用户不再需要很强的编程技术和工程能力，领域专家和业务人员都可以通过推拽方式进行建模和上线，帮助企业快速实现从数据收集到业务价值提升的终极目标。
随着专利算法的不断更新，更加实时高效的极致工程优化，未来先知平台将进一步降低人工智能工业应用的门槛，帮助越来越多的企业享受人工智能服务。
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云计算平台设计参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。
在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行
相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。
中石化 云计算平台工程技术方案 二O一六年四月
目录第1章.基本情况6 1.1.项目名称6 1.2.业主单位6 1.3.项目背景6 1.3.1.XX技术发展方向6 1.3. 2.有关XX公开的相关要求7 1.4.建设规模7 1.5.投资概算10 1.6.设计依据10 1.7.设计范围10 1.8.设计分工11 第2章.现状及需求分析11 2.1.项目意义及建设必要性11 2.2.现状分析13 2.3.需求分析13 2.3.1.长期需求13 2.3.2.本期需求14 第3章.总体设计16 3.1.建设目标16 3.1.1.预期总目标16 3.1.2.阶段性目标17
3.2.建设内容18 3.3.系统的总体结构18 3.3.1.设计原则18 3.3.2.XX本土化战略错误!未定义书签。 3.3.3.建设思路20 3.3. 4.总体拓扑结构22 3.4.信息的分类编码体系25 3.5.质量保证体系26 第4章.建设方案27 4.1.网络资源池28 4.1.1.组网物理拓扑图28 4.1.2.网络负载均衡设计30 4.1.3.网络虚拟化设计32 4.1.4.IP地址及DNS规划36 4.1. 5.网络端口资源估算41 4.2.计算资源池41 4.2.1.计算资源池架构41 4.2.2.应用系统分析42 4.2.3.计算资源池建议配置与选型建议44 4.2.4.计算资源池部署47 4.2. 5.虚拟化软件选型分析48 4.3.云计算管理平台51
4.3.1.云资源管理平台建设方案52 4.3.2.云运营管理平台建设方案61 4.4.云计算安全防护方案71 4.4.1.云计算平台安全威胁71 4.4.2.云计算平台安全防护目标73 4.4.3.云计算平台安全架构74 4.4.4.IaaS层安全74 4.4. 5.PaaS层安全89 4.4.6.SaaS层安全90 4.4.7.公共安全92 4.4.8.安全管理制度98 4.4.9.云安全服务100 4.5.机房方案100 4.5.1.机房设备集中管理100 4.5.2.布线系统101 4.5.3.机房系统102 4.5.4.UPS配置方案104 4.6.标准化工作109 4.6.1.标准规范建设的原则109 4.6.2.标准规范的总体框架110 第5章.设备配置要求112 第6章.项目实施与运行维护117
一、业务挑战 无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。 华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。 除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。 与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。
云计算平台系统建设项目 设计方案
1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 **高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。 业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。 计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS 和虚拟化存储。 云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示：
图云计算平台整体架构 图平台分层架构
基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。 硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在内的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。 虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括内存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。 资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。 平台即服务：主要在IaaS基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚拟化、集群和负载均衡等技术提供云状态服务，可以根据需要随时定制功能及相应的扩展。 软件即服务：对外提供终端服务，可以分为基础服务和专业服务。基础服务提供统一门户、公共认证、统一通讯等，专业服务主要指各种业务应用。通过应用部署模式底层的稍微变化，都可以在云计算架构下实现灵活的扩展和管理。 按需服务是SaaS应用的核心理念，可以满足不同用户的个性化需求，如通过负载均衡满足大并发量用户服务访问等。 信息安全管理体系，针对云计算平台建设以高性能高可靠的网络安
云计算资源池平台架构设计
目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)
2.6.5 防病毒 (62)
第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请
云计算平台建设总体技术方案 第1章.基本情况 1.1. 项目名称 XX单位XX云计算平台工程。 1.2. 业主单位 XX单位。 1.3. 项目背景 1.3.1. XX技术发展方向 XX，即运用计算机、网络和通信等现代信息技术手段，实现政府组织结构和工作流程的优化重组，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作模式，以便全方位地向社会提供优质、规、透明、符合国际水准的管理与服务。 随着网络技术、web2.0、下一代互联网等技术的发展，我国XX建设也发生着变化。2010年10月，国务院发布了《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，就把新一代信息技术产业作为十二五时期的重点方向，要推动新一代移动通信、下一代互联网核心设备和智能终端的研发及产业化，加快推进三网融合，促进物联网、云计算的研发和示应用。
1.3. 2. 有关XX公开的相关要求 全国XX领导小组发布了《关于开展依托XX平台加强县级政府XX和政务服务试点工作的意见》，就开展依托XX平台加强县级政府XX和政务服务试点工作提出了相关意见。要求在试点县（市、区），用一年左右时间，建立和完善统一的XX平台，充分利用平台全面、准确发布政府信息公开事项，实时、规办理主要行政职权和便民服务事项，并实现电子监察全覆盖，为在全国全面推行奠定基础、积累经验。 1.4. 建设规模 本期建设规模为（后续根据实际服务器及机房环境进行调整）：
1.5. 投资概算 本项目本期工程概算总投资为XXXX万元（人民币）。 1.6. 设计依据 《中华人民国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》； 《计算机场地技术条件》（GB2887-89） 《计算站场地安全要求》（GB9361-88） 《电子计算机机房设计规》（GB50174-93） 《供配电系统设计规》（GB50052-92） 《低压配电装置及线路设计规》（GBJ—83） 《建筑物防雷设计规》（GB50057-94） 《电子设备雷击保护守则》（GB7450-87） 《工业企业通信接地设计规》（GBJ79-95） 《中华人民国标准》（BMB3-1999） 《涉密信息设备使用现场的电磁泄漏发射防护要求》（BMZ1-2000）《涉及国家的计算机信息系统技术要求》（BMZ1-2000） 《涉及国家的计算机信息系统安全方案设计指南》（BMZ2-2001）《涉及国家计算机信息系统安全测试指南》（BMZ3-2001） 1.7. 设计围 本方案涉及围包括以下几个部分： （1）基本情况；
容器云平台监控架构设计及优化
目录 1. 概述 (1) 2. 价值和意义 (1) 3. 监控方案选型 (1) 3.1 容器云监控方案有哪些 (1) 3.2 方案对比并确定 (3) 4. 基于prometheus的容器云平台监控架构设计 (4) 4.1 prometheus介绍 (4) 4.2 架构设计 (5) 4.3 监控点有哪些 (7) 4.4 重要组件介绍 (10) 4.5 数据可视化 (14) 4.6 高可用设计 (16) 4.7 性能优化与容量预估 (22)
1 概述 随着容器化的大力发展，容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。当我们使用Kubernetes进行容器化管理时，传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控，全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。使用容器云监控，旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据，验证集群是否正常运行并创建相应告警。本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。 2 价值和意义 监控是运维体系中是非常重要的组成部分，通过监控可以实时掌握系统运行状态，对故障提前预警，以及历史状态的回放，还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策，为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分，通过对本章的学习，能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案，并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。 3 监控方案选型 3.1 容器云监控方案有哪些 （1）Zabbix Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。 Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接
下一代云计算平台 建设方案
目录 第一章背景介绍 (4) 1.1 云计算介绍 (4) 1.2云计算与我国教育领域 (5) 第二章预期建设目标 (8) 2.1建设目标 (8) 2.2建设内容 (8) 第三章平台整体架构及特色 (10) 3.1 云平台背景简介 (10) 3.2 云平台架构及特色 (11) 3.3 云平台特色功能 (14) 第四章平台的管理与维护 (19) 4.1功能概述 (19) 4.2访问接口 (20) 4.3集群管理软件客户端 (20) 4.4集群管理软件WEB客户端 (20) 4.5远程桌面及命令行界面 (20) 4.6主要功能介绍 (20) 第五章应用的支撑 (31) 5.2分布式缓存 (42) 5.3迁移的支持 (45) 第六章集群管理软件虚拟化实现 (47) 6.1计算虚拟化 (47) 6.2存储虚拟化 (53) 6.3网络虚拟化 (64) 第九章平台发展与案例 (73) 9.1平台发展历程 (73)
9.2政府支持 (74)
第一章背景介绍 云计算是计算机科学和互联网技术进一步融合发展的产物，也是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。云计算在教育领域应用前景广阔，未来将在促进教育公平、降低教育成本、变革教学活动方式、提高管理效率和助推终身教育等五个方面对教育产生深远影响。 1.1 云计算介绍 云计算本质是将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。微软把云计算定义在云+端、软件+服务上；谷歌(Googe)认为，云计算就是以公开的标准和服务为基础，以互联网为中心，提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务；IBM则认为云计算是一个虚拟化的计算机资源池，一种新的IT资源提供模式。虽然他们对云计算的定义不同，但认识较一致的地方是：云计算即“按需服务”，将数据存储和计算能力作为可以通过互联网来获取的“服务”向客户提供。因此，云计算具有以下两点优势： 1.1.1 降低信息化成本 在信息化不断向广度、深度发展的今天，日常工作处理的数据急剧增长，这些数据中还有相当一部分保存在本地。大多数情况下，网络只是让人们能更方便地获得信息，数据处理主要还是依靠本地硬件设备及运行在本地的应用程序来进行。面对海量数据的存储与计算，人们对计算机系统升级的要求不断提高。对计算机系统的要求越高，给个人或单位带来的经济压力就越大。云计算的出现，为投入较低成本，换取高计算能力提供了技术支持。云计算只要求用户端设备能运行简单的操作系统和浏览器软件即可，也就是说，云计算对用户端设备要求很低。应用云计算技术，可以避免本地建设和维护价格不菲的计算机系统，只需支付低廉的服务费用，即可完成原来需要高配置的本地计算才能完成的计算任务。 1.1.2 使用方便快捷 个人计算机是日常工作中的重要信息处理工具，人们需经常不断地进行系统软件的
云计算架构的设计原则
关于“架构”概念的介绍，包括： ?“事物的组织、结构或格局。” -- 《现代汉语大词典》?“建筑的科学或艺术。”-- 《牛津辞典》 ?“①建造，构筑；②框架，支架。-- 《新华词典》
1.公有云进入快车道，逐渐成为主流：Gartner 数据显示，2016 年全球IaaS 投入增长为38.4%， 达到了224 亿美元，并预计到2020 年，全球IaaS 投入将增至560.5 亿美元，复合年增长率将达到29%。
2.企业自建数据中心不断减少：Gartner 预测未来企业数据中心将会不断消失，逐渐会向公有云上 迁移。 3.公有云和企业IT 会长期并存，形成混合云形态：根据Gartner 预测，在2017 年全球公有云服 务市场规模预计增长18%，相比2016 年的2092 亿美元，总数将达2468 亿美元。但相比全球总的IT 开销来看，全球3.8 万亿美元的IT 总开销相比，还只是刚刚起步。长期开看，企业自有IT 和公有云会长期并存，形成混合云形态。 原则二：混合云成为必然 企业架构师需要具备双模IT 的思想，双模IT 的实现基础是混合云架构。根据IDC 的预测，未来3 年内将会有超过80% 的企业会采纳混合云模式部署，大幅推动组织变革和业务创新。混合云成为企业必然的选择： 1.私有云部分负责承担关键业务、敏感数据、合规性要求、交易型平台。
2.公有云部分负责承担交互类应用、创新类业务、数字化业务服务等 3.私有云和公有云之间可以进行平滑的负载迁移，在私有云高负载的情况下，部分业务可以平滑迁 移到公有云部署；公有云业务随着企业管控要求，可以随时回归到私有云环境中；公有云和私有云可以进行混合型业务部署，私有云承担关键业务交易，公有云承担读写分离式的查询业务（类似于12306）。
Oracle 云计算平台架构分析 摘要: 对于Oracle的云计算策略，其内部人士表示，公司的目标就是确保云计算完全是企业级的，Oracle既支持私有云，也支持公有云，可以由用户的需求来选择。IT界曾有观点指出在云计算领域可以提供全线云计算产品的两家供应商 ... 对于Oracle的云计算策略，其内部人士表示，公司的目标就是确保云计算完全是企业级的，Oracle既支持私有云，也支持公有云，可以由用户的需求来选择。首先看看这张出自Oracle官方的云计算平台及管理产品示意图。 Oracle云计算平台及管理产品示意图(图来自CIOAge) 从图中可以看出，Oracle在云计算架构中IaaS、PaaS领域都拥有的技术产品。从底层的存储、服务器、虚拟化及操作系统到数据库、中间件、开发环境的架构中，我们可以看到Oracle的产品在各个环节的分布;右侧对应的是Oracle 的云计算管理产品，包括物理与虚拟系统管理、应用程序性能管理、生命周期管理、配置管理等等。据悉，云计算运营商Amazon就是Oracle的一个合作伙伴，Oracle已经认证许可在Amazon EC2上运行，而Amazon也是Oracle支持的第一个公共的IaaS提供商。 其实，上图没有体现Oracle云计算架构的全部产品，在最上面一层的SaaS 领域Oracle还拥有ERP、CRM等众多应用软件。下面就是Oracle云平台的典型物理架构和逻辑架构图：
图1 Oracle云计算平台典型物理架构(图来自CIOAge) 图2 Oracle云计算平台典型逻辑架构(图来自CIOAge) IT界曾有观点指出在云计算领域可以提供全线云计算产品的两家供应商一个是IBM，另一个就是Oracle。Oracle在云计算市场的前景如何，让我们拭目以待。 一：数字出版产品形态分析
1.云计算参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。 在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更
多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。 云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。 不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻
旅游云计算平台要求 本平台是旅游信息化的核心平台，方案要充分考虑旅游的现状和未来发展需要，并在深入了解旅游产业市场需求、管理服务、技术、功能、性能需求的基础上，提出如何依托云计算打造旅游产业智能型的信息服务平台。平台应采用具有动态架构的云计算技术或产品，保证平台的先进性、安全性、开放性、兼容性、共享性、可升级、可扩充，确保系统实施和服务的效率和弹性。 一、业务需求 一是内部基础业务。主要是内部的协同办公（电子邮件、日程管理和文档管理等）、及时通讯和在线会议等内部业务； 二是旅游管理业务。这主要包括在景区、饭店、旅行社和导游等的在线业务办理、电子合同监管、网上旅游投诉、导游考试和网络培训等； 三是旅游企业IT服务。存储服务、运维服务，安全服务、数据管理、旅游同业交流、网站建设、电子商务平台建设和推广等。 四是公众信息服务。旅游目的地营销、假日旅游预报、旅游信息查询、旅游网上预定、旅游行程规划、旅游人才服务。 二、功能需求 1、实现一站式、低成本、高性能IT资源虚拟（包括服务器、存储设备、网络资源等）租赁服务。支持按需计费的运营模式、通过共享资源和信息降低个业务单位的运营成本并提升运营效果。 2、利用瘦客户机和桌面云系统构建旅游服务中心的IT办公环境。 3、设计部署为景区、饭店、旅行社等旅游企业提供基于Saas独立电子商务平台建设的支撑环境（数据库、操作系统和中间件）和平台服务； 4、实现全省数据共享，不同业务单位之间和各种异构应用的互联互通，相互协作和关键数据复用，构建动态、统一和具有全局数据视图的数据中心，满足各系统间的灵活调用和相互联动。 5、可为旅游企业提供完善的数据中心运营支撑，以全省旅游公共数据库为基础，为全省旅游企业提供可上传、下载的公共旅游数据资源。用户可基于Web 的软件来进行企业管理和经营活动。 6、利用云架构平台使各业务单位可快速拆分各自应用和管理平台，并可随意、快速、便捷的调用各种应用模块，通过可视化界面构建自己的应用系统，使新应用的开发更加简单快速。 7、充分考虑旅游局已有应用系统和平台的移植，并支持未来用户的IaaS、PaaS和SaaS服务需要。 二、建设要求 1、产品与方案 根据所采用的云计算平台整体架构和所提供的技术参数指标，说明搭建平台主要采用哪些硬件产品，云计算管理软件、平台软件及平台IT运维安全操作风险管理、系统集成主要解决方案，设备选型依据和说明。 2、内容与功能 平台是旅游服务中心的中枢，因此平台建设直接影响着整个网络的安全稳定运行。根据旅游服务中心旅游云计算平台数据集中、系统集中的要求，对云计算
云计算平台方案设计 1.1设计方案 1.1.1平台架构设计 XX高新区云计算平台将服务器等关键设备按照需要实现的功能划分为两个层面，分别对应业务层和计算平台层。 业务层中，功能区域的划分一般都是根据安全和管理需求进行划分，各个部门可能有所不同，云数据中心中一般有公共信息服务区(DMZ区)、运行管理区、等保二级业务区、等保三级业务区、开发测试区等功能区域，实际划分可以根据业务情况进行调整，总的原则是在满足安全的前提下尽量统一管理。 计算平台层中分为计算服务区和存储服务区，其中计算服务区为三层架构。计算服务区部署主要考虑三层架构，即表现层、应用层和数据层，同时考虑物理和虚拟部署。存储服务区主要分为IPSAN、FCSAN、NAS和虚拟化存储。 云计算平台中计算和存储支持的功能分区如下图所示： 图云计算平台整体架构
图 平台分层架构 基础架构即服务：包括硬件基础实施层、虚拟化&资源池化层、资源调度与管理自动化层。 硬件基础实施层：包括主机、存储、网络及其他硬件在的硬件设备，他们是实现云服务的最基础资源。 虚拟化&资源池化层：通过虚拟化技术进行整合，形成一个对外提供资源的池化管理（包括存池、服务器池、存储池等），同时通过云管理平台，对外提供运行环境等基础服务。 资源调度层：在对资源（物理资源和虚拟资源）进行有效监控管理的基础上，通过对服务模型的抽取，提供弹性计算、负载均衡、动态迁移、按需供给和自动化部署等功能，是提供云服务的关键所在。 平台即服务：主要在IaaS 基础上提供统一的平台化系统软件支撑服务，包括统一身份认证服务、访问控制服务、工作量引擎服务、通用报表、决策支持等。这一层不同于传统方式的平台服务，这些平台服务也要满足云架构的部署方式，通过虚
云计算的总体架构、应用及模式探讨 1.引言： 云计算，是一种可用于商业化运作的技术架构。云计算是新一代的IT （计算机技术）模式，是IT 发展历程的回归，自乔布斯创新PC （个人电脑）分散应用以来的IT 领域第一次大集中应用。云计算的诞生，仍然得遵循经济规律，利用技术上的创新实现需求的增长和运营成本的降低。面对大量资源利用率不足的计算机，通过云的形式，利用富裕的已存在性能资源，使其虚拟成池以提供服务满足社会各方面的信息软件化需求，这是目前IT 业大举进攻的目标市场。云计算是技术，有自身的技术架构，通过对云计算架构中功能模块的解析和架构应用实例的列举，阐述了云计算实现的基本模型，并对云计算的商业模式进行了分类展望。2.云架构： 云计算经过初期的摸索，架构渐渐清晰，主流是分为两部分：服务和管理。 云架构的总体结构框如图1： 图1 云架构系统框图 服务分三层：SaaS （软件即服务）、PaaS （平台即服务）和IaaS （基础设施即服务）。 SaaS 是出现最早，最普遍的云计算服务。随着互联网的高速发展，基础网络条件的日益成熟，用户通过浏览器联网即能用云上的软件服务。SaaS 最靠近用户，只需按需付费就能享受云计算服务商提供的软件服务，用户因此省去了前期软硬件和后期维护的资金投入，这种高体验性服务，促成了SaaS 产品在云计算产品中的高市场份额。SaaS 包含以下常见技术： （1）、HTML （超文本标记语言）。Web （网站）页面标准技术，现主流是HTML4，逐步会过渡至HTML5，视频的高品质需求体验是其推动力。 （2）、JavaScript （物件导向语言）。用于丰富Web 页面功能的动态描述语言，提高人机交互时的动画体验。 （3）、CSS(级联样式表)。控制Web 页面的外观，例如链接文字的变化，页面的内容和表现的形式相互独立。、管路敷设技术通过管线敷设技术，不仅可以解决吊顶层配置不规范问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术中包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
云计算平台建设项目 技术方案 1
目录 1.术语定义 (6) 1.1.IaaS (6) 1.2.PaaS (6) 1.3.SaaS (7) 1.4.云OS (7) 1.5.OpenStack (7) 1.6.CloudStack (8) 1.7.Hyper-V (8) 1.8.VMWare (8) 1.9.KVM (8) 2.项目概述 (9) 2.1.项目名称 (9) 2.2.项目背景 (9) 2.3.项目目标 (9) 2.4.项目需求 (10) 2.4.1.云平台总体架构要求 (10) 2.4.2.云服务门户 (10) 2.4.3.资源管理门户 (11) 2.4.4.云服务目录 (12) 2.4.5.流程编排 (12) 2.4.6.统一适配接口层 (13) 2.4.7.自动化引擎 (13) 2.4.8.周边系统集成 (13) 2.4.9.其他要求 (14) 2.4.10.潜在需求 (14) 3.建设方案 (15) 3.1.系统建设原则 (15) 1
3.1.1.先进性原则 (15) 3.1.2.实用性原则 (16) 3.1.3.安全性原则 (16) 3.1.4.可靠性原则 (17) 3.1.5.可操作性 (17) 3.1.6.灵活性原则 (17) 3.1.7.信息准确和及时性 (17) 3.1.8.开放性原则 (18) 3.1.9.可扩展性与可移植性 (19) 3.1.10.系统性原则 (19) 3.1.11.成熟性原则 (19) 3.2.建设思路 (19) 3.2.1.标准云平台产品 (20) 3.2.2.建设方法 (22) 3.3.建设内容 (23) 3.3.1.云服务门户 (23) 3.3.2.资源管理门户 (25) 3.3.3.云服务目录管理 (26) 3.3.4.流程编排能力 (26) 3.3.5.统一适配能力 (27) 3.3.6.自动化部署能力 (27) 3.3.7.周边系统集成能力 (28) 3.3.8.安全防护体系 (28) 4.总体架构 (30) 4.1.云服务门户 (32) 4.1.1.用户 (33) 4.1.2.服务管理员 (40) 4.2.资源管理门户 (47) 4.3.服务总线 (52) 1
基于黄河三角洲云计算的数字城管建设方 案 云计算是为基于自由、平等和分享的网络要求提供可靠、安全、容错、可持续和可扩展的应用服务设施。作为一种最能提现互联网精神的计算模型，云计算在计算成本、计算模式和计算能力上的优势将从多个方面改变我们的工作和生活。云计算在数字城管中的应用，对于数字城管建设模式及其他系统的相关技术发展产生深远的影响，为数字城管建设中长久以来无法解决的投资高、建设周期长、质量难以保证及维护和安全问题提供了切实可行的解决方案，为加快数字城管普及奠定基础。 一、引言 “数字化城市管理”就是指以信息化手段和移动通信技术手段来处理、分析和管理整个城市的所有部件和事件信息，促进城市人流、物流、资金流、信息流、交通流的通畅与协调。换句话说，就是把像井盖、路灯、邮筒、果皮箱、停车场、电话亭等城市元素都纳入城市信息化管理的范畴，给每样公物配上一个“身份证”，如果街道上的井盖坏了，家门口的路灯不亮了，不用打投诉电话，在移动gps定位系统的跟踪搜索下，有关部门就会在第一时间发现并把问题解决掉。 数字化城市管理新模式，就是采用万米单元网格管理法和城市部件、事件管理法相结合的方式，应用、整合多项数字城市技术，研发了信息采集器“城管通”，创新信息实时采集传输的手段，创建城市管理监督中心和指挥中心两个轴心的管理体制，再造城市管理流程，从而实现精确、敏捷、高效、全时段、全方位覆盖的城市管理模式。 数字城管在建设及应用中一直存在建设费用高、建设周期长、系 统维护费用高、出现问题得不到及时解决、售后服务差、系统安全性低等弊端，而云计算技术的出现，将为数字城管系统解决上述问题提供了一种崭新的、较为理想的办法。 二、云计算技术 1、云计算的概念 在 ibm云计算白皮书中，可以看到的定义：“云计算”一词同时用来描述一个系统平台或者一种类型的应用程序。一个云计算的平台可按需进行动态的供给provi?sion）、配置（configuration）、重新配置（reconfigure）以及取消服务（deprovision）等。在云计算平台中的服务器可以是物理的服务器或者虚拟的服务器。高级的计算云通常包含一些其他计算资源，如存储区域网络（san）、网络设备、防火墙以及其他安全设备等。 2、云计算的特点 2.1、规模经济 如果购买一台pc终端，需要购买显示器、硬盘、cpu、内存等一整套设备，并确保其整体性能满足工作和学习的需要。而利用云计算技术，可能只需要一台显示器，并接入互联网，就可以实现一切在终端pc上所能做的事情，而且不必担心自己购置的设备被淘汰，因为云计算所采用的硬件设备是供应商负责维护和更新，用户不必花费大量的资金即可获得大量的优质服务。
CISCO基础架构云计算平台测试报告
目录 1.项目背景 (4) 2.测试目的 (4) 3.测试人员和职责 (4) 3.1.人员分配 (4) 3.2.职责划分 (4) 3.3.测试计划 (5) 4.测试安排 (5) 4.1.产品 (5) 4.2.时间 (6) 4.3.地点 (6) 5.测试项目 (6) 5.1.虚拟化计算测试 (6) 5.2.分布式存储（基于Hypervisor本地盘） (6) 5.3.VPC（Virtual Private Cloud） (6) 5.3.1.架构 (6) 5.3.2.安装和部署 (7) 5.3.3.基础功能 (7) 5.3.4.交换 (8) 5.3.5.路由和子网 (9) 5.3.6.外网IP (10) 5.3.7.QoS与流量控制 (10) 5.3.8.防火墙 (10) 5.3.9.负载均衡 (11) 5.3.10.VPN (11) 5.3.11.VPC控制器高可用 (12) 5.3.12.安全和企业特性 (12) 5.3.13.管理性 (12) 5.4.云管系统测试 (13) 附件一 (14) 1测试环境 (14) 1.1测试设备要求 (14) 1.2网络基础设施 (14) 1.3拓扑和配置 (14) 1.4测试工具 (15)
1.5测试用例及评测记录 (15) 1.5.1VPC（Virtual Privat e Cloud） (15)
1.项目背景 2.测试目的 本测试处于测试的第一阶段（计算平台、2、媒体桌面平台、3、存储平台、4、网络平台、5、云管理系统（IaaS部分），主要目的是为了协助集团了解各厂商的云计算各技术体系的技术指标，更好的完成云平台建设项目中的IaaS层面的建设，本次测试将包含以下项目： ?虚拟化计算 ?分布式存储（基于Hypervisor本地盘） ?VPC（Virtual Private Cloud） ?云管理系统（IaaS部分） ?API/SDK 3.测试人员和职责 3.1.人员分配 各方提供固定的测试人员和工程技术人员进行测试，根据测试计划有步骤地进行测试工作。 3.2.职责划分
容器云平台存储架构设计及优化
目录 1.容器平台存储概述. (1) 1.1容器和 Kubernetes 存储概述 (1) 1.2容器存储的类型. (1) 1.3Kubernetes 平台中存储的应用场景. (2) 1.4容器云存储设计的重要性. (3) 总结. (3) 2.Kubernetes 中几种常见的存储系统. (3) 3.持久化存储设计. (4) 4.Kubernetes 存储的设计与基本架构. (5) 4.1Persistent Volume与Persistent Volume Claim概念介绍. (5) 4.2基础 Kubernetes 存储架构. (8) 5.容器平台存储实践. (9) 5.1某保险公司 OCP 容器平台存储设计. (9) 5.2某基金公司测试环境 Kubernetes 容器平台存储设计. (11) 5.3基于 CSI 开发的容器平台存储设计. (12) 6.优化建议. (13)
1 容器平台存储概述 1.1容器和Kubernetes存储概述 IT领域的变革日新月异，业务数据的急速增长，云计算的急剧扩张，以及数以百万级的物联网设备的使用正推动我们向着更高效、可靠和可扩展的方向发展。传统的应用架构已经无法满足日益增长的需求，人们正在试图寻找一条解决之路来应对这复杂的场景。容器技术在这个背景之下应运而生。容器支持敏捷设计、开发和部署；支持在生产/开发测试环境中非常容易地扩展，因此它们逐渐成为分布式、云计算的首选解决方案。容器架构提供了更好的方式来构建现代化的应用程序，大多数企业已经开始以容器形式进行生产环境的第三方IT应用托管，尤其在内部应用、融合架构和专用的基础架构领域。 随着容器技术的日趋成熟和稳定，企业顺势而为，推出了容器云平台的产品。容器云平台不仅仅可以用来管理基础设施资源，同时其强烈的业务属性（研运一体化）也逐渐为大家所知。容器云平台和前几年大热的云平台一样，对基础设施资源（计算、存储、网络）的管理技术日趋成熟。存储作为容器平台重要的组成部分，保证着容器数据的安全，在整个系统中具有举足轻重的作用，是我们整个设计的重中之重。 容器中数据的存储是临时性的，当容器消失的时候，数据也会随之消失，后来就有了持久化存储的研究；在Kubernetes平台上，Pod中同时多个容器运行，常常需要这些容器共享数据存储，来保证数据的安全性。Kubernetes抽象出Volume对象来解决存储方面的问题。Docker也有Volume的概念，但对它只有少量且松散的管理。在Docker中，Volume是磁盘上或者另外一个容器内的一个目录。后来新增了Volume生命周期的管理，以及Volume的驱动程序，虽然功能还非常有限。 Kubernetes卷具有明确的生命周期——与包裹它的Pod相同。因此，卷比Pod中运行的任何容器的存活周期都长，在容器重新启动时数据也会得倒保留。当然，当一个Pod不再存在时，卷也将不存在。Kuber- netes可以支持许多类型的卷，Pod也能同时使用任意数量的卷。 卷的核心是包含一些数据的目录，Pod中的容器可以访问该目录。特定的卷类型可以决定这个目录如何形成的，并能决定它支持何种介质，以及目录中存放什么内容。使用卷时，Pod声明中需要提供卷的类型（.spec.volumes字段）和卷挂载的位置（.spec.containers.volumeMounts字段）。容器中的进程能看到由它们的Docker镜像和卷组成的文件系统视图。Docker镜像位于文件系统层次结构的根部，并且任何Volume都挂载在镜像内的指定路径上。卷不能挂载到其他卷，也不能与其他卷有硬连接。Pod中的每个容器必须独立地指定每个卷的挂载位置。 1.2容器存储的类型 容器架构使用到的三种存储： （1）镜像存储 这个可以利用现有的共享存储，类似于虚拟化环境中虚拟机镜像的分发保护机制。容器镜像的优势在于其存储容量相较于完整的虚拟机镜像小了很多，因为不会复制操作系统代码。此外，容器镜像的运行在设计