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無庸置疑,在企業環境當中,採用伺服器虛擬化技術的比例已經相當高。根據iThome 2014年CIO大調查的結果,企業內部應用在虛擬化環境採用的比例已經接近4成,每家公司所擁有的VM數量有36.5臺。如果從全球的角度來看,虛擬化比例更高,根據研究機構Gartner的數據,超過50%的伺服器工作負載,導入了虛擬化,他們預估2016年將會達到86%;伺服器虛擬化廠商VMware基於自己與分析機構的資料,估計用戶有67%的伺服器工作負載已虛擬化,而資料庫、ERP等業務關鍵應用系統虛擬化的比例,也已經超過一半了。
企業大舉進軍伺服器虛擬化應用領域,其目的包括節約資料中心支出、提升IT資產利用率,以及促進IT部門的工作效率。不過,在實際運用虛擬化技術時,企業經常面臨成效不如預期的狀況,例如當伺服器大量、快速部署VM時,就有可能衝擊既有儲存與網路設施的負載能力,造成資源提供超出負荷、服務品質受到嚴重影響等狀況,從而增加了系統管理的負擔。
此外,當伺服器虛擬化程度很高時,需同時負荷數百臺、數千臺、甚至萬臺以上的應用程式運作時,負責管理資料中心的IT人員需要額外的機制來調配這些資源,像是導入共用資源池、其他類型的虛擬化技術,以及管理框架──網路與儲存加以虛擬化,並使用一些工具來管理這些抽象化、邏輯化後的資源配置,甚至能夠自動執行,形成一個更密切整合的資料中心系統,讓企業能使用虛擬化技術之餘,獲得充分的輔助。
根據研究機構IDC的分析報告,這樣的系統一旦建構起來之後,等於讓企業IT環境提升到雲端基礎架構的層次,也就形成了集中管理的軟體定義式資料中心(Software-Defined Data Center,SDDC)。因此,我們可以了解到,虛擬化儲存──儲存虛擬化軟體與軟體定義式儲存(Software Defined Storage,SDS)等解決方案與架構相繼推出;同時,虛擬化網路環境──軟體定義式網路(Software Defined Networking,SDN)與網路功能虛擬化(Network Function Virtualization,NFV)也走向標準化;此外,內含IT管理協作機制(Orchestration)的軟體也已經發展起來,除了VMware和微軟的系統管理與雲端管理產品之外,例如OpenStack這樣的開放雲端作業系統,也吸引許多廠商投入。於是,相關的各種技術發展,紛紛成為資料中心領域的熱門話題。
概念相近的SDDC與SDI
最近幾年以來,如果你經常看到、聽到SDDC這個名詞被提出來討論,大多是來自VMware這家伺服器虛擬化大廠,幾乎可以說是他們創造了SDDC的相關話題。不過隨著許多網站公司、電信業者、IT廠商積極發展、投入上述的SDS、SDN、NFV等技術,他們也開始運用當中的關鍵概念,來建構所謂軟體定義式(Software Defined)的各種應用,並且推出對應的軟硬體解決方案,因此有些人也喊出「軟體定義一切」、「軟體併吞了儲存與網路」等口號。
這些描述可能都有點誇大,也有人採取比較中性的主張,例如處理器廠商Intel,針對這樣的應用趨勢,而提出了軟體定義式基礎架構(Software Defined Infrastructure,SDI),企圖延伸SDDC的定義。研究分析機構Moor Insights & Strategy認為SDI是一個經過重新評估的系統架構,之所以能夠發展起來的因素,主要來自業務流程、工作負載與特定應用的需求,而且這些並無法透過購買一批現行的硬體設備來滿足。他們認為SDI將會促使主流企業的資料中心轉型,而且這一波革新具有取代傳統大型主機與交易處理系統的潛力,完成的時間將會是在這20年的尾聲。
IT架構典範轉移的時間已經來臨
這幾年以來,我們都察覺到IT的成長與創新,都跟行動裝置、雲端服務、社交網路與大資料這四個應用的普及有很大關係,IDC將這些稱之為第三平臺(Third Platform),Garter則稱為力量連結(Nexus of Forces)。同時,24x7不間斷的全球化業務進行,已經成形多年,而且,商業智慧與預測性資料分析(大資料)受到廣泛採用、應用深度大幅增加,再加上感應器與相關智慧型應用開始盛行,紛紛以物聯網的形態進入到現實世界,涵蓋範圍從後端的機房環境到個人端的穿戴式消費電子裝置。這種種因素,都驅使資料中心的維運和經營需有所突破,才能接下這些挑戰。
回顧過去,IT基礎架構第一次發生變革,是從大型主機與迷你電腦走向微電腦(RISC與x86),相關的系統架構、軟體開發與IT技能之所以能夠提升,主要是透過普及的消費端個人電腦來推動。對照歷史,
目前我們所面臨的也是類似的情況,只是不同之處在於,是從微電腦∕微處理器架構的個人電腦運算環境,過度到以雲端服務為基礎的行動運算與應用App,而且涉及範圍更廣,這樣的運算平臺架構,能夠針對過去所無法涵蓋的各種行動裝置、穿戴裝置與周遭環境(內建在工作與生活環境內),提供前所未有的應用。
如果從技術的層級來看,IT產業之所形成,主要是利基於通用的商業計算架構上,原本用在政府與軍方的應用,例如自動計算武器彈道、將人口普查資料列表顯示,都是透過大型主機與迷你電腦做到,之後才開始轉移到針對特定應用系統的用途組成的系統,也就是RISC架構與x86伺服器,到了現在,分久必合,整個潮流似乎又開始回歸,透過通用的伺服器虛擬化技術,IT又開始進入架構整併、集中、簡化的階段,這讓VM技術和x86架構佔盡優勢
從這樣的演進歷程來看,對很多人來說,在IT採購的配置上,也形成了一種固定的見解,那就是:硬體是昂貴的、不足的資源,因此,在這樣的觀點下,我們通常都會雇用一群人來開發軟體,透過精心設計的各種應用程式系統,來突破硬體所帶來的種種限制,並認為這樣會比重新設計一套新架構的硬體系統,來得更有成本效益。
這樣的模式已經通行非常多年,而當前我們已經發展到高度成熟期,因為拜普及又成本低廉的各種軟硬體所賜(跟大型主機相比的前提),任何一個人或企業想要建置虛擬、聚合(converged)的企業資料中心,已經不像過去那麼困難(當然,還是需要龐大的財力)。
不論是SDDC或SDI,IT技術之所以協助實現這樣的願景,Moor Insights & Strategy認為主要是和5個因素有關。
1. 通用的運算平臺:x86指令集架構伺服器佔市場絕對多數
Intel處理器在伺服器佔市場出貨的佔有率,高達95%,另一個選擇是AMD,該公司所生產的伺服器處理器平臺,能相容於x86軟體開發工具,軟體開發人員得以有統一的編譯目標(unified compilation target)。
2. 網路就像水電一樣普及:資料中心普遍建置乙太網路
乙太網路發展至今,已經能夠符合資料中心規模日漸擴增的需求,而且在多數企業資料中心的部署上,其他網路通訊標準協定都已經被它所取代。
3. 伺服器虛擬化程度高:多數企業都在用Hypervisor
目前,有一半以上,甚至三分之二的企業資料中心,都已經虛擬化了,因此目前算是達到了發展的臨界點,現在則朝向長尾的趨勢發展。大多數企業資料中心之所以導入虛擬化,是為了將多臺伺服器的工作負載,集中、整併到少量的伺服器上。
不過,值得注意的是,對於許多採橫向方式擴展(scale-out)的資料中心來說,伺服器虛擬化技術更常用於增加管理應用系統的生命週期、診斷系統健康度及狀態,而不是用於整併。
4. 網路儲存設備容易取得和建置:NAS和SAN普及度高
市面上可提供網路儲存設備的廠商相當多,一般來說,知名度、市占較高的有EMC、NetApp、Dell、IBM、Hitachi、HP等國際級大廠,能提供這類產品的臺灣本土廠商也不少,像是普安、群暉、威聯通、色卡司、普樺、喬鼎、延碩。
5. 伺服器作業系統功能包山包海:以微軟和Red Hat為尊
通常作業系統主要扮演應用程式與伺服器硬體之間的橋樑,然而,現在這個角色已經被Hypervisor捷足先登了,不過,這些作業系統也都同時提供Hypervisor,例如微軟Windows Server內建Hyper-V,Red Hat Enterprise Linux則內建KVM。
即使不用當中的Hypervisor,在虛擬化環境裡面,作業系統仍然扮演重要角色,因為,有許多軟體應用程式仍會經常指定要安裝在VM中的特定作業系統版本,以便執行。
由軟體來定義資料中心∕IT基礎架構的真正意涵
或許你注意到了,不論是SDDC或SDI,它們都強調由「軟體」來定義資料中心∕IT基礎架構,這有特別的意思嗎?IT系統的很多功能原本就來自於軟體的開發,這麼多種新的架構,特別提出由軟體來定義,有別於以往的想像?
根據Moor Insights & Strategy的研究分析,這可以從當前熱門的智慧型行動裝置平臺之所以走紅的原因,來類比。
在消費市場上新興的應用程式生態系統,主要是Apple iOS與iTunes App Store,以及Google Android與Google Play,這當中的關鍵在於,應用程式可以做到比裝置更「黏人」的程度。
因為一般消費大眾會快速汰換掉行動裝置等底層設備,從結果來看,使用者其實是花更多時間和應用程式一起,而不是每一支手機或平板電腦。
而在這樣的態勢下,因為裝置所用的OS統一,使得硬體模型得以抽象化,程式開發人員會更願意參與這樣的生態系統來生產程式碼,同時,硬體廠商會繼續建立新的平臺或加以改良,讓這些由開發人員所寫出的應用程式執行得更快,同時讓裝置取得的費用更低廉或是具有更長的電池續航力。
因此,開發者與終端使用者只需將時間和資源,投注在佔優勢的應用程式生態系統,而不需花費許多心力在各種平臺上,投資效益不彰。從機會成本的概念來看,這也導致每個應用程式生態系統,一旦獲得了重大的普及率之後,就會變得難以誘使足夠的開發人員移植或轉移到其他的生態系統。相對地,如果開發人員從一個生態系統離開之後,幾乎不可能再回頭(例如Blackberry)。
而對SDDC或SDI而言,也借用了這個概念,亦即「應用程式優先」。
不過相關的發展複雜倒是多了,因為「軟體定義式資料中心」的屬性之所以發展起來,主要來自於大型服務供應商本身的應用需求,因為,他們需要將實體資料中心硬體分隔開來,以便充分運用資源,同時又要負起提供穩健服務的責任。在尋求可靠又低成本元件的過程中,這些廠商建立了新的快速恢復模型:當面臨所有可能的停機狀況,而且,還需要重新設定政策與控制方式時,實體的作業可以持續、不中斷。
像是Amazon Web Services這類大型的雲端服務網站業者,他們已經實作了SDDC,在雲端服務供應商的早期市場上,獲得了領先。Google和微軟也是在SDDC領域的早期領先者,他們嘗試擴展雲端服務供應商的服務。然而,隨著這三家廠商市占持續擴張,對於後續在雲端服務供應商市場的新進者來說,充滿了很大的挑戰,因為他們必須設法在資源上和這些雲端服務與網站的巨人們競爭,然而這些先期投入的業者已經把標準提升到難以達到的程度。
而這也是OpenStack開始發展的原因,它的目標很簡單,提供一個開放原始碼的雲端運算平臺,供公有雲與私有雲使用,而且具有容易建置、規模可大幅擴充、具有豐富的功能等特點
OpenStack本身也是採用SDDC概念的框架,能讓一般擁有實體資料中心的人,例如伺服器代管業者或企業IT資料中心的維運者,能夠建立自己的私有雲,他們已經花很多錢投資在建築物、實體伺服器、儲存設備、網路設備、水電設施租用之餘,可以不用那麼擔心在相關的軟體功能上,沒有足夠的開發人力資源來運用。
OpenStack是由Rackspace和NASA針對這樣用途所成立的基金會,它也提供核心軟體基礎,以便與AWS與其他CSP業者競爭(而且不需為此雇用一群軟體開發人員)。而且,來自各界支援OpenStack的廠商數量與投入的資源和能量之大,讓OpenStack趁勢崛起,並以中立的方式立足於眾多廠商之間,受到代管業者與公有雲熱烈關注與歡迎。
「軟體定義式」架構的基本觀念
除了OpenStack之外,和SDDC秉持類似概念的產品和技術,其實都已經發展一段時間了,只是它們較關注在自身所處的領域,並未拉抬到更高的IT基礎架構層次來全盤考量。
基本上,SDDC所包含的元件,像是網路、儲存、安全,每一種都已經將架構抽象化為兩個層次:控制層(Control Plane)與作業層(Operations Plane)
● 控制層:管理維運作業與業務相關的政策,不論它們是持續執行、不連續執行或只執行一次。高階的系統控制功能將會以協作(orchestration)方式進行,這些橫跨了範圍廣泛的控制功能,而且可能需要橋接不同軟體定義範圍下的控制層。控制層會告訴作業層如何表現。
● 作業層:會提供不中斷的服務,以面對持續發出的各種控制層指令。而且這裡執行的許多作業層,都是特別會針對每種軟體定義範圍而設計的。如果新的控制層輸入不存在,作業層會基於最近的指令集來持續提供功能。在SDN中,這一層稱為資料層(Data Plane)。
舉凡SDDC/SDI/SDN…等架構,將政策(控制)與功能(作業)分開,是依循了「基於政策的自動化」的概念而生,它將業務與作業政策從執行這些功能的設備、技術中分開來。SDDC架構(控制層與資料層架構),原本是設計來針對超大規模的硬體部署,所以它具有的特性是大規模複製通用的硬體設備,以Google的例子來說,他們就從獨立來源的元件,自行建造所需的設備和環境。
企業IT的現在與未來
現行IT環境下,從使用者提出服務的構想到最後上線的階段,需要經過許多流程,當中牽涉到人員之間的溝通、系統資源的到位,通常需幾個月才能完成。如果轉型到軟體定義基礎架構,步驟精簡許多,很多工作可從手動變成自動,理想上可在幾分鐘內就能讓服務上線。資料來源:Intel,2014年9月
IT基礎架構的現在與未來
受限於過去技術上的發展,資料中心所擁有的運算、儲存、網路資源,都是透過一臺臺獨立設備建置起來,各種資源無法跨設備做到統合,因此想要做到彈性配置,程度總是有限。而在軟體定義基礎架構設計上,已擺脫疊床架屋式的作法,而且能搭配自動調度與可程式化機制。資料來源:Intel,2014年9月
資料中心IT架構演進三部曲
資料來源:Intel,2014年9月
網路與安全設備走向SDN與NFV
在SDI架構中,具備了下列幾種特性:架構可以組裝的彈性變大、可突顯IT基礎架構所需關照的各種共通屬性(Infrastructure Attributes)、IT資源協作的角色更吃重,當中也運用了網路與儲存虛擬化的技術。資料來源:Intel,2014年9月
SDI的發展歷程
資料中心要發展到軟體定義式基礎架構並非一蹴可幾,當中需要經歷多種技術的導入、IT基礎架構才能逐漸轉型,達到由軟體來定義IT的終極目標。資料來源:Intel,2014年9月
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