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深入分析八大公共云服務

2013-09-24 10:09:20 中云網  點擊量: 評論 (0)
從Amazon到Windows Azure,IaaS云在性能表現、復雜性和速度上存在著巨大差異。  云上的信息總是相當簡單:交出你的擔憂,IT管理人員和我們會幫你解決一切。忘掉撥皮抽骨般地安裝服務器和需要雙擊的引
        從Amazon到Windows Azure,IaaS云在性能表現、復雜性和速度上存在著巨大差異。

  云上的信息總是相當簡單:交出你的擔憂,IT管理人員和我們會幫你解決一切。忘掉撥皮抽骨般地安裝服務器和需要雙擊的引擎?zhèn)浞莅桑瑒e再擔心成千上萬的東西會出錯了。你只需向我們提供信用卡號和你的數據,我們就能為你完成后續(xù)所有事情。

  在過去的幾個月里,我都一直活在夢里,那里我建造了一個遍及全球的龐大計算機王國。無處不在的設備將我的數據處理成極小的微小字位,然后又把他們處理成更多的數字。個人網絡在不同的設備間傳輸我那些零散的秘密信息以便其他人能夠處理數據并將其改造為漂亮的圖片。確實,我的臺式機實在有點老舊而且本該可以使用更多的內存條,但是我用瀏覽器創(chuàng)造了一支全球機器軍隊,我能像“幻想曲”中的魔法師學徒那樣輕松自如地操縱他們。

  好消息就是,與學徒不同,當我讓這些機器離開,他們就能或多或少地消失。這就是云的妙處!當你需要的時候,你就去購買你需要的東西。哦!使用微軟Windows Azure Cloud存儲那一點點的數據字符串,我們需要掏一筆不定的經常性費用,不過還好技術支持已經在調查如何消除這筆費用,我希望速度能快一點。每次當我看到幾便士的費用單出現在我的信用卡賬單上時,總會讓我想起這些數據字符串。

  然后其他設備來了,隨之而來的是以美分計價的小筆費用。大多數的幾元店巧妙地重新命名以適應那些售價低于5美元的物品,但在云上,很有可能買設備就像買便宜的便士糖。總有人該讓這些老式的設備廠商和廠商宣傳重新煥發(fā)生機。

  關鍵不同

  當完成對所有的云的調查后,最驚人的發(fā)現就是云世界是如此顯著地變化多端。那些認為云設施僅僅只是商品的人那就大錯特錯了。市場團隊堅持認為云能讓我們在電腦和存儲設備間轉換自如,就像可隨意替換的樂高積木那般方便,但這觀點不完全正確。所有的供應商都試圖通過提供略有不同、略微優(yōu)秀的東西讓他們的產品和服務與眾不同。有時候你需要花點時間來正確找到不同產品間的不同之處,但對于付出大量工作努力的任何人而言,變更總是至關重要。

  差異性總是伴隨著運營系統(tǒng)而產生。我們很容易認為什么都是Linux因為Linux無處不在,但那無視了在配給物上的對比。盡管諸如Ubuntu這樣的標準發(fā)行版本隨處可見,企業(yè)依然用細微或不那么細微的技術增強創(chuàng)造了他們自己的企業(yè)版本。舉例來說,Amazon Web Services(AWS,Amazon網頁服務)和Google Compute Engine(GCE,谷歌計算引擎),二者都有他們專用于云的Linux系統(tǒng)。Rackspace使用者可以在一批免費版本中選擇,也可以每月支付一定費用購買紅帽軟件的企業(yè)級Linux。

  Linux不是唯一選擇。許多云系統(tǒng)可以使用Microsoft Windows系統(tǒng),但需要額外付費。不過如果你采用微軟Windows Azure和戴爾云應用,你就無需支付額外費用,他們希望通過服務吸引微軟商店以便幫助他們更便捷地將越來越多的計算遷移至云上。穩(wěn)定地把錢花在了微軟技術的任何公司可以很順暢地使用微軟Windows Azure。還有一家Joyent Cloud,他們的特色是提高效率后的開放源代碼,稱作SmartOS(智能操作系統(tǒng))。

  更深層次的差異性表現在視覺上。雖然所有這些設備從購買Intel處理器到將其放到你的機架上都幾乎毫無區(qū)別,但事實是他們是大量的多心刀片機切割而成的虛擬機以方便使用。你無需在自己的地盤上租用一個單獨的設備--你只需注冊登記一組設備(中的一個)或者按時間分攤使用。

  基準設備

  當你開始計時后,刀片機之間的不同之處就快速顯露出來。企業(yè)為了幫助我們,創(chuàng)造了衡量CPU性能的計量單位,但那些只是非常粗略的指標。通過DaCapo收集的Java路徑,一種超級優(yōu)秀的Java應用測試方法,我把電腦放到我那個龐大的計算機王國。DaCapo為這些測試配備了多種多樣的測試內容,如在Java中作圖、啟動Tomcat服務器等。由于每種標準都能對設備施加不同的壓力,不使用Java的人也能對不同設備的性能有一個全面而廣泛的認知。

  結果的差異是如此的戲劇性,讓人很難相信這是同一個設備在進行同一個測試。這是因為不同的設備虛擬化的層不同,設備驅動程序也就大不相同。單詞“不同”每次都以特別搞笑的方式出現,卻造就了差異巨大的結果。

  想想Lucene吧,這個常見的用于文本文件大集合索引的工具。在索引創(chuàng)建測試中,基礎的SoftLayer設備可以很輕易地達到Amazon基本速度的兩倍還多。但索引創(chuàng)建完成后,SoftLayer搜索該索引的速度只比Amazon快30%多一點點。

  不同設備在同一個云中的表現結果同樣也能讓人震驚。比如說谷歌,提供了大量的不盡如你意的設備。高CPU設備的速度竟然與絕大多數標準的設備大略相同,最快也快不了多少。在Tomcat模擬實驗中,Google下的設備跑出了兩倍的速度。令人費解的是,在Avrora標準測試中,其速度比標準設備慢3倍之多。

  在關于谷歌設備的測試中,舊的經驗法則總是真實的,但可能不是你所期待的真實。他們當然也經常出錯,增加CPU可以幫助多線程的某些測試,不過偶爾速度會減慢;增加內存條也常常能起作用但不是每次都行。所有這些明顯的修復對測試速度中的變化更加困惑,大部分的測試容易在同一時段內重復,但一些(如XALAN解析器)變化巨大。

  以上這些意味著你需要充分的知識和大量的實驗來決定這個基本問題:設備價值多少?當賬單到期時,我們就該考慮用這些基礎標準來衡量(設備)了。如果是創(chuàng)建Lucene索引而非只是搜索索引,那么很顯然SoftLayer更有價值。這種差異表明,如果我們想要最大化我們的收益,那么盡可能擴大設備測試時間是十分必要的。你沒法想當然地認為每小時3美分的云設備一定比每小時4美分的設備更劃得來。
 

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責任編輯:廖生玨

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