云和虚拟化的关系

Posted 2021-05-02 未来云节点

云计算和虚拟化，没有任何必然关系。实现云计算，根本不需要虚拟化。我说的云计算，就是分布式计算（利用 MapReduce来实现）。

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什么是云

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什么是云，其实并不重要，重要的是我们在其之上，将数据，软件和平台等等的复杂构建，安装和维护的工作转嫁给云提供商。

对于大量的数据，就会产生两个问题，存储和数据的分析。存储需要空间，数据分析，需要计算能力。那么你作为运营商，需要做啥呢。当然是准备好存储空间和计算能力。那么肯定就要和我们一起云。

让那些小的软件厂商，开发各种的应用，他们不需要考虑存储和计算能力，这样大大降低了门槛。吸引更多的人加入。

举一个实际的例子：我一个朋友做手机定位。现在的手机定位已经很先进。
手机定位采用2种技术，手机上带有gps芯片，通过卫星定位。通过基站定位，一个基站，只能确定1公里，如果是3个基站，就可以定位一个人的确定位置。

你在大街上行走，gps就可以对你进行定位，当你进入建筑物，就可以通过基站进行定位。而且你所以走过的轨迹，都是记录下来的。

假设一家保险公司，全部的保险业务员，都是配置这种功能的手机。我的服务器记录的全部业务员的运行轨迹。

3个月，我认为业务员的运行轨迹，走路多少和业绩是否有关系。他们去的地方，是否和业绩有关系。我就希望对这些数据进行分析。

这个时候，我们就要从云存储里把数据拿出来，用云主机进行云计算。看看他们有啥内在的关系。进行数据挖掘。

看看他们业务员，中午喜欢到那里吃饭，平时有啥爱好。估计分析出来的东西很多。看看什么因素是和业绩有关的。

云的应用，目前成熟其实就2部分，云存储和云计算。这两个是有很大的差异的。其实我的理解，应该还有所谓的云数据库，不过目前我还没有了解这个。

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云存储

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云存储，其实和我们比较近，也相对来说，比较好理解。如果接触过服务器的人，就很容易明白。

2000年的时候，当时sina给用户提供邮件的空间是50M，后来sina还出现一次事故，存储出现问题，造成用户的邮件丢失。在那个年代，邮件服务提供商，都是使用共享存储，这种设备非常昂贵。

使用共享存储的方式，对于今天这种大数据量其实已经无法适应。那么如何解决呢？

那么就是把更多的机器的硬盘连成一起。这样做需要增加空间就简单，加台机器就可以。那么随之而来的问题就是如果其中一台机器出现问题怎么办？其实也好解决，我们把一份文件，copy多几份到不同的机器上，这样就解决了一台机器出现问题，丢失数据。这其实就是分布式文件系统。

其实在国内，我相信网易，早就使用类似的技术，只是不对外开放而已。目前国内的那些网络硬盘，其实也基本是类似的技术。
其实看完这个，你就应该知道，云存储和虚拟化一点关系都没有。
为啥说Gmail是云呢？我的理解是Gmail，邮件的存储，他肯定是采用了分布式文件系统。

曾经有人问过我一个问题，800客，xtools这些CRM应用这些算不算云，或者说，他们是否采用云的技术？

这是一位咨询公司的朋友问我的问题，当时我的回答，应该是不对的。800客，xtools到底是不是云？我的理解就是看他们的存储和数据库。

简单点说，如果只是不不同的用户分配到不同的机器上，我想这不能算是云。从技术来说，应该是很简单就可以实现。或者说，根本不需要用到云的技术。

把用户分配到不同的机器上，有2个问题。

1、如果一个用户，他的消耗的资源过多，那么就会影响别的用户，那么这个时候怎么办？假如这个企业今天是20个crm的用户，明天突然增加到1000个，那么一台机器，肯定就无法满足。

当规模不大的情况下，这样的问题也好解决，给他单独安排一台机器就可以。那么如果单独一台机器都无法满足，那就有问题，如果这样的用户不多，其实还是有很多办法解决。

对于saleforce来说，他们就必须想办法自动解决，所谓的弹性就是这样意思。你企业是100用户，可能是分配到不同的机器访问，但是数据库是同步的。这里面技术含量还是很高的。

2、机器如果硬件出现故障，那么就麻烦。造成服务停止。还有一点，需要注意的，云存储，只是针对文件。对于数据库，他是没有办法的。也就是说，如果你用的是mysql的数据库，你是无法通过所谓的分布式文件实现，实现多个备份的。

所以从这几点来看，他们不可能算是云。如果是有数据库的应用，要做到云的应用，技术难度还是很高的。

所以我个人认为，他们都是没有采用所谓云的技术，他现在的规模，也不需要实现那种弹性，也就不能算是云。日后如果有机会接触他们的技术，探讨一下。

Saleforce，大家肯定认为他是云的应用，为啥。我个人认为，他不但解决的存储，还解决的数据库的问题。

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云计算

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 云计算可以解决两个问题。

1、当一台机器资源闲置的时候，我可以通过虚拟化，在上面跑多个os。这其实就是很好理解，也就是为啥云计算好像都是虚拟化一样。虚拟化，是很好解决这个问题的方式。

那么如果是这样的话，云计算和虚拟化就有关系。

2、当1台机器无法满足计算的要求的时候，我们把多个机器并一起来完成一项工作，这其实就是所谓的并行计算。

这其实也很好理解，但是有点，这和虚拟化有啥关系呢？

我一台机器的性能都不够用，难道我还在上面虚拟化，再跑一个os，这样性能就更差。

这其实是很困惑人的。那么我不虚拟化，来实现并行计算，可以吗？这肯定是可以，假如你这次并行技术，需要的是linux，安装特定的软件，那么你就在100台机器进行安装，就可以实现并行计算。

我们一些固定的应用，并行计算，其实根本不需要虚拟化，现在那些高性能计算机，其实就是通过并行计算的原理来实现的。

一个简单的例子，google，他肯定是云，那么可以肯定一点，google肯定是没有用啥虚拟化的技术。他都是用普通的pc，进行大量的并行计算。
那么云厂家都是通过虚拟化来提供云计算呢？

不同用户，实现并行计算的软件，os都是不一样的。如果我是对外提供服务，我就需要满足不同的需求。而且客户需要云计算的能力，是按需的，不是长期的。

假设客户需要100台服务器，运行linux，10个小时。马上又有客户提出，我需要100台windows的机器，跑一个小时。

那么如何在在100台机器跑完linux，又马上安装window给客户提供服务呢？

当你有100台物理的机器。你如何可以实现统一的管理呢？远程控制卡，这是可以实现远程管理，不过不是所有的机器都有远程控制卡，而且即使有远程控制卡，你如果希望同时在这些机器安装系统，软件呢？

那么目前的技术条件，如何才能更低的成本来实现统一管理100台服务器，甚至1000台呢？答案就是虚拟化。

目前一台物理服务器上跑一个os，和物理服务器上虚拟化，再跑一个os，性能大概要损失5%，这是可以接受的。因为所有的机器实现虚拟化后，我们就可能实现统一的管理。

虚拟化，物理服务器，其实也是需要你去安装系统，不过这是一次性的。实现虚拟化后，你在上面跑什么os，什么软件，都是可管理的。

你需要100linux的主机，我1分钟就克隆出来给你使用。这就是我们为啥看到云服务提供商，都是通过虚拟化来提供云计算。

结论，云计算和虚拟化的关系：对于要解决1台机器的资源充分利用资源，那么云计算是需要虚拟化来实现。 

但是对于把多台机器并在一起完成一项工作，根本不需要虚拟化。

在什么情况下要虚拟化呢？

如果你希望对外提供服务，作为云计算的服务提供商，那么你就需要采用虚拟化的技术，这样可以更好的服务客户。