网易云刘超:云计算使用的九大误区?!

网易云刘超:云计算使用的九大误区?!

原创
作者:刘晓旭 2017-04-26 10:04:31

云计算

企业动态 互联网时代,云计算成为企业数字化转型的关键,很多企业选择上云,但企业真的了解云计算能为企业带来的优势么?企业上云有哪些误区?企业如何发挥上云的真正优势呢?

【51CTO.com原创稿件】互联网时代,云计算成为企业数字化转型的关键,很多企业选择上云,但企业真的了解云计算能为企业带来的优势么?企业上云有哪些误区?企业如何发挥上云的真正优势呢?基于此,记者在51CTO主办的WOTA2017全球架构与运维技术峰会上,对网易云***解决方案架构师刘超进行了专访,话题主要围绕企业上云的几大误区展开。

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刘超,网易云***解决方案架构师,10余年的云计算架构与开发经历,关注OpenStack、Hadoop、Docker、Lucene、Mesos等开源软件,积累了丰富的企业级应用的微服务化,容器化实战经验,曾出版《Lucene应用开发揭秘》。

很多企业迁移上云都希望为企业的业务模式带来变化甚至是更直接的收益,但很多企业其实是在没有真正了解上云后的业务形式的情况下盲目上云,这个时候企业就会有这样一个疑问:“我是不是用了假的云计算?”

刘超老师表示:“很多企业在上云之前积攒了一些物理机使用的习惯,企业上云后还是在用传统的思路使用云计算,这导致很多企业对云平台存有一些误区,使得企业并没有真正享受到云计算的好处,总结来说云计算有九大使用误区。”

***个误区:传统单体应用不加修改,就进行虚拟机或容器的部署

***个误区是传统单体应用不加修改,就进行虚拟机或容器的部署。这样做的问题是打包的东西太多,应用配置起来非常复杂,无法实现横向扩展,更有甚者一台物理机里只跑一个容器,完全没有享受到容器带来的好处。

第二个误区:不想修改应用,而期望虚拟化层的技术改进,达到“既想马儿跑又想马儿不吃草”的效果

第二个误区是不想修改应用,而期望虚拟化层的技术改进,达到“既想马儿跑又想马儿不吃草”的效果。比如希望虚拟机或容器能够达到物理机的性能,虽然Intel等厂商在硬件层面针对虚拟化做了很多改进,但会大大降低应用的可迁移性和灵活性。所以云计算的用户首先要意识到,虚拟化必然会造成性能损耗,应该通过应用的改造,去利用云计算的横向扩展能力,从而抵销这种性能损耗。

第三个误区:期望对虚拟机进行细粒度的调度,感知物理机和机架

第三个误区是期望对虚拟机进行细粒度的调度,感知物理机和机架。传统的运维通常会问为什么云计算不能提供迁移的功能,把应用从一个机器迁移到另一个机器,或者把应用分布在不同的物理机甚至机架上。实际上还是把云计算当成传统的物理机来用。

第四个误区:喜欢指定所有的机器的规格,然后一次性进行包年包月购买

第四个误区是喜欢指定所有的机器的规格,然后一次性进行包年包月购买。很多企业即便用了云计算,也希望提前一次性购买未来一年内用到的所有机器。云计算一个非常大的优点就是弹性伸缩,所以并不是一次性进行包年包月购买就真的会降低成本,相反有些时候购买够用的资源包既有灵活性还能减少一定运维成本。

第五个误区:全公司共用一个账号

第五个误区是全公司共用一个账号,这个账号由运维控制,所有的操作都要通过他的批准。实际上每一个云计算平台都是有账号和子账号的管理体系的,云计算的弹性就是为了实现自运维,而不是需要层层审批的传统方式。

第六个误区:不规划和使用VPC进行隔离

第六个误区是不规划和使用VPC进行隔离,隔离性上有很大的问题。

第七个误区:期望完全由基础设施层解决应用的高可用问题

第七个误区是妄图由基础设施层解决应用的高可用问题。比如内存的数据或硬盘的缓存,哪个重要哪个不重要,哪些数据坚决不能丢,这些都是你的应用才知道的,云平台并不能区分。

第八个误区:所有的机器都带公网IP地址

第八个误区是所有的机器都带公网IP地址,并且使用用户名密码登录,这些做法都会为系统带来安全隐患。

第九个误区:自己搭建数据库、大数据平台等公共基础设施

第九个误区是自己搭建数据库、大数据平台等公共基础设施。这会大大增加公司的运维成本,而实际上每个公有云平台都提供了相应的PaaS平台来提供这些服务。

如何发挥云计算的优势?

向云而生,云原生应用

现在企业在应用开发和迁移的过程中要明确企业上云的理念,明确企业应用云化,从而做到简单的横向扩展能力,使其能够发挥云上的优势。特别是应用层的设计,要考虑到这个应用未来是运行在云上的,要提供能实现弹性扩展和容灾备份的机制,一般这种机制被称为云原生(Cloud Native)。

综上所述,基础架构层应该做到足够的弹性,和一定程度的调优,但不要做太多影响扩展性的调优;应用层应该向云原生发展,实现更好的弹性伸缩和持续集成/持续交付的流程,这样两者合作起来,才能有效地降低运维成本。

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