如大家所知,虚拟化技术已经比较普及,甚至一些用户的数据中心里所有的PC服务器都已经虚拟化,只剩下那些孤傲的小机还扛着,不过受到虚拟化和Linux厂商的U2L(去小机化,Unix to Linux)攻势的影响,小机的日子只会越来越惨,被替代只是时间问题。

  早期的虚拟化技术采纳者,受益于虚拟化带来的各种收益,逐渐已经将虚拟化变成了自家企业数据中心的标准,我甚至见过一些企业,每个服务器上只运行单个虚拟机,虽然说1:1的整合比让人觉得很难理解,没有利用上虚拟化高整合比带来的电力、空间、成本等优势,但是虚拟化带来的管理、可用性等方面带来的提升对于企业IT来说,已经是明显的提高了。

  回到今天的主题,如果数据中心里的X86服务器已经虚拟化了,是否还需要使用超融合技术呢?我的答案自然是肯定的。

  首先,从技术上来讲,虚拟化是超融合的基础,但是服务器虚拟化其实只是实现了计算虚拟化(简单来讲,虚拟化实现了计算可在多个服务器之间移动)的问题,而存储、网络这些方面的虚拟化技术普及率还非常低。而这些已经大量应用虚拟化的数据中心里,因为虚拟化的引入,存储管理、网络管理相关的工作要比非虚拟化环境里更复杂。举例来说,大部分引入了虚拟化的企业,都会使用如高可用、在线迁移等功能,而这些高级功能都需要使用到共享存储。共享存储的网络(FC SAN网络、IP网络)、存储管理因为虚拟化的规模壮大和集中化存储和网络管理的工作变得更加复杂。而在非虚拟化的环境里,因为使用单机模式(自然没有高可用、在线迁移等功能),也自然就没有给存储和网络架构带来额外的负担(牺牲了数据丢失、业务连续性差)。

  其次,虚拟化环境上运行的应用、业务也会随着时间推移对性能要求越来越高,早年采购的服务器、存储、网络早晚有一天不能满足当前及未来的发展需求。所以、继续走采购服务器、存储、网络设备这条老路,还是走向“超融合”这条和平演进的新道路?

  再次,容器化、无状态服务、大数据等新技术、新概念的出现,依赖现有的虚拟化平台+共享存储架构来应对这些新事物时,在成本、性能上并没有任何优势,共享存储对于这些应用本身没有太大的价值(或者说这些新事物开发时就不打算用共享存储)。比如无状态服务因为将应用层进行了细致地拆分,只是用来提供一个运行环境(也就是说,只会占用CPU和内存),数据都存放在中心的数据库里。大数据Hadoop应用里,数据量的确大,但是因为使用了如HDFS、MapReduce这样的分布式架构(通过副本来实现数据的冗余、分布式读写等等),共享存储架构变得略显多余

  此外,性能方面,共享存储依靠的是高缓存、高带宽、多磁盘、多SSD、多控制器这些方式的组合来实现高性能的,但是组合的层级越多成本也就变得越高(IT界盛传:不讲成本的IT建设都是耍流氓)。贵也就罢了,因为虚拟化层和存储层是由不同厂商提供的,很多的功能都是由这两个层分开来完成的,比如我们之前的文章提到过的快照、备份、虚拟机克隆等等,虽然像VMware这样的虚拟化厂商也有提供VAAI(存储阵列集成)这样的存储API来让虚拟化和存储之间更好的协作,但是事实上我们也不得不承认,VMware不是虚拟化的全部(VMware虚拟化的蛋糕被越来多的开源、商业化产品瓜分是不争事实),同时也并不是所有存储都可以支持VAAI这样的存储接口。因此,虚拟化+存储层管理上的复杂度性能上的瓶颈变得越发突出。而超融合则是把虚拟化和存储之间的界限弄得越来越模糊。而且,在超融合的环境里,在虚拟化层进行存储相关操作都会自动将任务发给存储层实现,实现了虚拟化系统的offload(以Nutanix为例,如果Hypervisor层是VMware时,则通过VAAI来实现对系统的offload,如果是使用Nutanix自有的虚拟化平台AHV(Acropolis Hypervisor)时,则使用自有的技术实现类似功能)。

  最后,无论是提供Software-only的还是软硬一体的超融合厂商,都可以结合现在市场上已经逐渐通用的PC服务器(不过,因为用来做存储系统,存储相关的组件兼容性要考虑好),来构建服务器+虚拟化+存储为一体的超融合方案。可以满足企业对计算性能、存储容量、存储性能等的各种复杂性组合。比如,有些用户有跑VGPU 虚拟桌面的需求,因为服务器需要插PCI-E的GPU卡,所以要求服务器有足够的空间和插槽等。而有些用户需要超大的容量存储监控视频文件、归档的需求,而可以选择低计算性能,但是高存储容量节点来构建超融合系统


  企业在虚拟化系统上面的经验越多,就能够越明显的发现虚拟化技术带来新困难和新问题,而这些困难和问题,就是超融合的机会。事实上,超融合已经成为下一代企业数据中心建设的新方向

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  刚参加完“Dell XC系列超融合一体机”网络会议,又看了这篇文章。深有体会,转载过来。

  http://sanwen.net/a/lkbffpo.html